Статті

ТОП-10 ТЕХНО-ТРЕНДІВ ДЛЯ СІЛЬСЬКОГО ГОСПОДАРСТВА

Щоби краще зрозуміти наслідки розвитку АПК в сучасних реаліях «Сільського господарства 4.0», двоє академіків Інституту біологічних, екологічних та сільськогосподарських наук Аберіствітського університету* 2019 року підготували ґрунтовну доповідь для видання Farming Connect. У цій доповіді лектор по тваринництву Кейт Вільямс і експерт по агротехніці д-р Пітер Вуттон-Бірд описують 10 основних технологій, які можуть стати рушійною силою цієї індустріальної революції в сільському господарстві. Вони вважають, що це буде значною мірою корисно як для прогресивних фермерів, так і для суспільства в цілому, і принесе користь не тільки в плані виробництва продовольства, але і в плані протистояння зміні клімату та здоров'я населення світу.

  1. Сучасний «гросбух», або технологія розподільчої книги

СІльське господарство як складова глобального ланцюжка поставок продуктів харчування значною мірою залежить від транзакційних ділових операцій. Їхньою головною складовою є довіра і тотожність, а фінансові і виробничі втрати виникають, коли ланцюжок транзакцій руйнується (наприклад, через шахрайство).

Упродовж тривалого часу людство використовувало гросбухи — головні бухгалтерські книги, де містяться дані про всі рахунки і прибутково-видаткові операції. Розподільчі книги являють собою еволюцію цієї системи, де такі записи можуть спільно використовуватися декількома організаціями. Наразі це електронні книги, де інформація зашифрована за допомогою електронних протоколів безпеки, таких як «ключі» і «підпис», які контролюють те, що може робити з ним будь-яка людина, що має до них доступ. Кожна транзакція автоматично додається до «бухгалтерської книги». Цей регістр потім розподіляється по блокам, що означає, що будь-хто, хто бажає втрутитися в процес, ніколи не зможе отримати доступ до всіх частин книги.

Технологія розподільчої бухгалтерської книги може застосовуватися практично до всіх операцій в ланцюжку поставок продуктів харчування, підвищуючи безпеку, гарантуючи відстеження і цілісність.

  1. Смарт, безпечність та простежуваність

Не завжди розрекламована продукція є безпечною для здоров'я людини. Задля того, щоби убезпечити людство від хвороб і забезпечити йому здорове харчування, виникла необхідність простежуваності всього ланцюжка виробництва продукції на всіх його етапах.

Відтак для ідентифікації продукту основним принципом нових технологій є додавання певного «тега» або ж мітки до продукту, який містить інформацію про продукт і подорожує з ним через ланцюжки поставок аж до ринку. Це стосується всіх харчів, від сирого м'яса до трав і спецій, які використовуються в готовому блюді. Прикладом «тега» є радіочастотний ідентифікаційний чіп (RFID), прикріплений до сільськогосподарських тварин, який кодує дані про тварину і «подорожує» з нею в усьому процесі обробки.

Розвиток у цій області сфокусований на мініатюризації чипів, в тому числі використанні сучасних матеріалів для створення мікро/наноелектроніки, що може застосовуватись до ширшого асортименту продукції.

Поряд з фізичними підходами також існують розробки в галузі хімії, де хімічні мітки використовуються для класифікації певних продуктів, особливо щодо якості або походження.

Подальший розвиток — це використання генетичного аналізу для аутентифікації складу харчових продуктів, особливо у відповідь на проблеми забруднення продуктів. Генетичне тестування стало останніми роками недорогим, швидким і надійним, що дозволяє застосовувати його набагато частіше.

Сільське господарство також значною мірою залежатиме від розвитку геопросторових технологій, таких як географічні інформаційні системи (GIS) (з англ. Geographic Information Systems), дистанційне зондування землі (RS) (з англ. Remote Sensing) та системи глобального позиціонування (GPS) (з англ. Global Positioning Systems).

Все це дасть більше інформації про просторовий розподіл сільськогосподарської діяльності, яка оперуватиме такими показниками, як врожайність, якість ґрунтів і поширеність захворювань. Це дозволить фермерам максимально ефективно використовувати конкретні ділянки, допоможе їм диверсифікувати або оптимізувати їхню діяльність, а також дозволить отримати інформацію про продукцію, пов'язану з ділянкою/районом вирощування, тобто стане таким собі підтвердженням сертифікату походження.

Усі згадані досягнення є розробками в галузі програмного і технічного забезпечення, які роблять їх придатними для використання, включаючи пристрої зчитування електронних чіпів, програмне забезпечення для управління, зберігання/доступу до даних і фізичної інфраструктури.

  1. Точне землеробство

Воно включає в себе цілу низку технологій, які спрямовані на підвищення точності і ефективності сільськогосподарських процесів. Усі технології, що сприяють цьому підходу, призначені для надання даних, які, у свою чергу, перетворюються в ідеї, які потім (теоретично) призводять до прийняття більш обґрунтованих рішень. Ці рішення можуть бути прийняті в присутності або за відсутності людини, в залежності від характеру завдання. Це основа автоматизації.

Більше того, система, яка здатна постійно покращувати точність або ефективність завдання на основі отриманих даних, є базовим описом штучного інтелекту (AI) (англ. — Artificial Intelligence), який є природною еволюцією автоматизації.

Дані для ухвалення подальших рішень збираються з використанням низки сенсорних технологій, включаючи датчики навколишнього середовища, датчики врожаю, технології візуалізації (включаючи розширені мульти/гіперспектральні зображення), датчики обладнання (наприклад, підключення до сільськогосподарських машин), GIS та пов'язані з ними мережі.

Інтелектуальні датчики врожаю аналізують величезний спектр змінних, що відносяться до здоров'я рослин, таких як потреба в воді, електропровідність ґрунту, товщина грунту, вміст органічних речовин, азот ґрунту і pH. Оптичні датчики, наприклад, вимірюють коефіцієнт відбиття світла від культури, який потім може бути переведений в рівень азоту. За допомогою датчиків, що визначають вологість ґрунту, температуру і вологість повітря, та повідомлень, що відправляються на смартфон, профілактичні заходи щодо посівів можуть бути застосовані людиною вчасно.

Ця інформація може застосовуватися в різних масштабах. Наприклад, в масштабі поля можна планувати рух, щоб сільськогосподарські машини йшли по певних коліях, зменшуючи навантаження на ґрунт і його ущільнення, підвищуючи у такий спосіб ефективність роботи. Або для автоматизації процесів розвантаження зерна, синхронізуючи рух/позиціонування декількох транспортних засобів. Також можна оптимізувати внесення добрив на різних ділянках поля, виходячи з даних про різний хімічний склад ґрунту — що покращує фінансову і екологічну складову.

Усі ці технології зчитування інформації рік від року стають дедалі більше оптимальнішими, надійнішими, дешевшими і точнішими, що призведе до революції, пов'язаної з накопиченням даних, що змінить спосіб ухвалення рішень. У поєднанні з розробками в галузі автоматизації ця «революція даних» призведе до фермерства з незначною кількістю людської праці, такого як експериментальний проєкт «Гектар без рук» в Університеті Харпера Адамса.

  1. Робототехніка, штучний інтелект і передові сільгоспмашини

Центральне місце в реалізації принципів точного землеробства посідає розробка технологічного і програмного забезпечення, яке дозволить виконувати різні процеси. Інформація є потужною, лише якщо її можна використовувати для поліпшення процесу або завдання.

Робототехніка є галуззю з найбільшим потенціалом для автоматизації. Роботи варіюються від статичного обладнання на фабриці (наприклад, наповнення мішків) до систем з обмеженою мобільністю, таких як роботизовані доїльні зали, і аж до агротехнічних роботів, які виконують польові роботи — сівба, прополка або внесення добрив і ЗЗР.

Вже є кілька десятків таких роботів, які або ще перебувають в розробці, або вже на ринку, хоча вони поки не вважаються мейнстрімом. Наприклад, роботи-прибиральники, керовані і/або запрограмовані за допомогою смартфона, збирають гній і випускають струмінь води (допомагаючи зробити гній більш рідким і більш легким для прийому) — відтак маємо чисту підлогу в сараї, завдяки якій досягається поліпшення стану тварин і зниження ризиків для здоров'я і безпеки. Або автоматизована система випасу худоби, що переміщує лінії електричного паркану за допомогою двох роботів, щоби забезпечити більшу площу трави для стада. Ці роботи живляться від сонячних батарей і спілкуються один з одним через Bluetooth.

Автоматичні кормові роботи також доступні і можуть бути запрограмовані на роздачу різних кормових сумішей (молоко, силос, грубі корми) у заздалегідь встановлений час доби. Це може допомогти збільшити споживання корму, поліпшити фертильність, продуктивність і здоров'я тварин на додаток до скорочення витрат робочої сили.

Нарешті, роботи для прополки також були розроблені для автоматизації низки процесів: вони розпізнають будь-які бур'яни (через інструменти аналізу зображень) і переміщаються по полю, використовуючи датчики і камери, дотримуючись при цьому слідів шин, щоб уникнути пошкодження врожаю. Такий «роботизований бродяга» також є частиною експерименту «Гектар без рук» в Університеті Харпера Адамса.

Роботи можуть самі збирати інформацію за допомогою вбудованих датчиків або підключатися до систем даних, які відправляють їм інформацію з використанням мобільних інформаційних технологій (наприклад, мобільних мереж 4G/5G).

Використання роботів знижує загальну залежність від людської праці, але також дозволяє перерозподіляти працівників для виконання завдань, що вимагають людської інтуїції і прийняття рішень, чого роботи ще не можуть (і, можливо, ніколи не зможуть) виконати.

Найбільш просунуті роботи зможуть збирати інформацію під час роботи і порівнювати отримані дані з попередніми версіями, а також з центральними базами даних, щоб «навчитися» виконувати завдання більш ефективно. Цей тип штучного інтелекту (AI) збільшить ступінь ефективності і може привести до нових методів/підходів до сільського господарства, заснованих виключно на аналізі отриманих даних. Межі AI в майбутньому повністю залежать від ступеня контролю, який ми допускаємо. На даний час комп'ютерне навчання засноване виключно на об'єктивних критеріях, але майбутні системи можуть більш точно імітувати поведінку людини за допомогою навчання на основі AI.

Незалежно від ступеня їх автоматизації або використання AI, вони призведуть до зміни в конструкції сільськогосподарської техніки, проте покращать сільське господарство. Хоча людина все ще може управляти частиною обладнання, та інструменти, до яких вона матиме доступ, змінять характер завдань. Сучасні трактори, наприклад, вже мають вдосконалені бортові комп'ютери, здатні обробляти і застосовувати різну інформацію з різних джерел даних, включаючи GPS, GIS і RS. Наприклад, трактори без водія можуть бути повністю автономними або перебувати під наглядом, коли людина контролює транспортні засоби з центральної точки або з пілотованим трактором на чолі. На додаток до виконання завдань автономні транспортні засоби можуть нести датчики і камери, ефективно збираючи додаткові дані і дозволяючи легко відстежувати стан і якість посівів.

Сільськогосподарські машини також можуть бути оснащені більш широким асортиментом аксесуарів для виконання різних завдань, що скорочує потребу в транспортних засобах. Це обов'язково зробить їх більше і важче, що спричиняє винаходи нових компонентів, таких як високогнучкі шини, чистіші/ефективніші двигуни (SGR, EGR тощо), і більш досконалих контролерів для передачі обчислювальних даних між пристроями.

  1. Зв'язок і «Інтернет речей»

ЗдатнІсть систем і пристроїв працювати автоматично, за допомогою роботів або іншим чином, залежатиме від їхньої здатності зв'язуватися один з одним, зі сховищами даних і з центрами управління. Такі системи управління підтримуються «Інтернетом речей» (IoT) (англ. Internet of things).

Інтернет речей — концепція мережі, що складається із взаємозв'язаних фізичних пристроїв, які мають вбудовані датчики, а також програмного забезпечення, що дозволяє здійснювати передачу і обмін даними між фізичним світом і комп'ютерними системами, за допомогою використання стандартних протоколів зв'язку. Окрім датчиків, мережа може мати виконавчі пристрої, вбудовані у фізичні об'єкти і пов'язані між собою через дротові чи бездротові мережі.

Щоб координувати дії, давати інструкції або навіть вчитися на досвіді, всі технології для ферм повинні бути в змозі ефективно передавати, одержувати і обробляти дані. Як менеджерам цих пристроїв майбутнім фермерам також будуть потрібні системи, що дозволяють їм зіставляти і аналізувати дані, а також ініціювати дії і завдання. Такі системи команд вже перебувають в розробці і керуються принципом інформованого прийняття рішень для поліпшення управління фермою.

У таких мережах системи взаємодіють з хмарними сховищами даних для архівації, вилучення і порівняння даних. У майбутньому системи зможуть інтегрувати дані, зібрані за допомогою широкого спектру сенсорних систем, разом з даними інвентаризації, фінансового і бізнес-планування, щоб надавати центральні сервісні панелі, які будуть інформувати фермерів про стан великої кількості числа аспектів їхнього бізнесу. Це дозволить навіть дрібним фермерам вирішувати, коли і як найбільш ефективно використовувати свій час, гроші, досвід і сільськогосподарську працю.

  1. Електрифікація

УсІ інфраструктурні компоненти, описані в попередніх розділах, вимагають живлення. Хоча більшість сільськогосподарської техніки працює на джерелах енергії з викопного палива, глобальна тенденція полягає в зниженні залежності від цих джерел. Це в поєднанні з попитом з боку комп'ютерів, роботів, мобільних пристроїв тощо означає, що попит на електроенергію в середньому господарстві значно зросте. Таким чином, існує мегатенденція до електрифікації, яка матиме фундаментальний вплив на сільське господарство, призведе до змін у структурі, розподілі та навіть розмірах фермерських господарств.

Електрифікація може мати різні масштаби, проте вона переважно залежить від тріади: електропостачання, споживання та вироблення електроенергії. Електрифікація здійснюватиметься за допомогою низки технологій, що охоплюють (але не обмежуються) мікрогенерацію через поновлювані джерела енергії (вітер, біомаса, сонячна енергія, геотермальна енергія, гідроенергія), регенеративну енергію (де обладнання створює свою власну енергію), районні енергетичні мережі (спільний розподіл електроенергії на місцевому рівні) і модернізацію центральної енергосистеми в сільській місцевості. Деякі приклади інноваційних систем електроприводу, такі як ElectRoGator від AGCO, вже працюють.

Виробники тракторів, такі як John Deere, також показали зразки тракторів з електрогенераторами і припустили, що завдяки економії палива незабаром стануть реальністю гібридні та повністю електричні сільськогосподарські машини.

  1. Кругова економіка/Виробництво енергії

ЕлектрифІкацІЯ і в цілому зростаючий попит на внутрішньогосподарську енергію, природно, призведуть до подальшого розгляду концепції приватної енергії або, принаймні, високого ступеня розподілу енергії.

Термін «мікрогенерація» переважно вживається для позначення порівняно дрібномасштабного виробництва енергії, яке призначене для забезпечення окремого підприємства або локального району, а не для задоволення попиту на енергію як такого. Фермерські підприємства все більше бачитимуть переваги від мікрогенерації, адже вартість впровадження відновлюваних технологій — вітрова, сонячна, геотермальна, гідроенергетика тощо знижується, а вартість традиційної енергії продовжує зростати.

Фермери, швидше за все, підуть далі за цим принципом. Це, наприклад, може включати розробку конкретних стратегій для максимального підвищення енергоефективності, скорочення/повторного використання/переробки потоків відходів, інтеграції декількох потоків доходів і оптимізації процесів. Нараховані вигоди від застосування цього підходу типізовані в сучасному розумінні «кругової економіки». Тому технології, які сприятимуть переходу на круговій підхід до сільського господарства, вплинуть на практику ведення сільського господарства.

Акумулювання енергії є галуззю пришвидшеного розвитку, і такі інноваційні компанії, як Tesla, крім іншого, вишукують способи отримати енергопостачання з поновлюваних джерел енергії шляхом використання хімічних властивостей низки молекул.

* * *

До решти трьох з ТОП-10 ввійшли Вертикальне фермерство (землеробство), Профілактична медицина (як симбіоз людської медицини та ветеринарії) та Генна інженерія, яка охоплює рослинний і тваринний світ). Про них ми докладно розповімо в наступному числі «Агропрофі».

 

* Аберіствітський університет (Aberystwyth University) є першим університетом в Уельсі (Великобританія) і входить до ТОП-200 кращих вищих навчальних закладів світу. І це завдяки поєднанню унікального досвіду та досягнень як у проведенні наукових досліджень, так і у викладацький галузі. Спеціалізація "сільське господарство" та "лісове господарство" університету традиційно містяться в світовому ТОП-150. Серед його найсильніших факультетів визнано бухгалтерський облік та фінанси, бізнес і управління, інформатику, науку про довколишнє середовище тощо.

 

© 2018 ТОВ "Агромедіа-Про"