крупных производителей требования к овощам довольно конкретные — нужен определенный размер, срок хранения, плотность, внешний вид, поэтому на эти характеристики можно влиять условиями выращивания с нейросетью. Об этом «Газете.Ru» рассказал предприниматель, основатель SkyFarm Ecosystem, развивающий проекты на стыке AgTech, искусственного интеллекта и автоматизации Никита Румянцев.
«Влиять на параметры с помощью нейросети можно, но вот со вкусом все сложнее. Он зависит и от сорта, и от условий, и от целого набора характеристик плода. Одним только количеством сахара его не измерить. Мне интересна перспектива выращивания под понятный запрос: нужный размер, качество, сроки поставки. Но вкус сложнее одного показателя сахара. Поэтому цифровое управление должно опираться также на реальные измерения качества и обратную связь от покупателя», — рассказал эксперт.
Он также рассказал, может ли машина придумать новый способ выращивания.
«Теоретически — да. Компьютер может проверить огромное количество сочетаний температуры, света, воды и питания. Человеку пришлось бы проводить для этого множество отдельных экспериментов. Но найденный вариант еще нужно проверить на растениях. Один удачный результат не означает, что способ будет работать всегда. Если новый режим повторяется несколько раз и дает нужный результат, его уже можно использовать в производстве. Именно здесь искусственный интеллект может оказаться полезным агроному: не вместо его опыта, а для поиска вариантов, которые человек просто не успевает проверить», — добавил специалист.
Румянцев также выделил главную проблему в использовании нейросети в выращивании — цена любой ошибки.
«Если агроном ошибся с поливом, он может заметить это и исправить. Если ошиблась программа, она способна продолжать делать одно и то же до тех пор, пока человек не вмешается. Особенно неприятны ситуации с поливом, температурой и дозировкой удобрений. Еще хуже, когда выходит из строя датчик. Компьютер не знает, что датчик сломан. Он просто получает цифру и действует исходя из нее. Поэтому автоматическому управлению нужны ограничения и резервные варианты. Если показания выглядят странно, нельзя позволять программе без проверки резко менять условия в теплице», — отметил он.
И в заключение эксперт отметил, что, чем больше решений мы доверяем алгоритмам, тем продуманнее должны быть механизмы устойчивости.
Ранее россияне узнали, как теплица «запоминает» растения.