Ево­лю­ція мо­жли­во­стей

Укра­ї­на має шанс ста­ти сві­то­вим «моз­ко­вим цен­тром» з оброб­ки да­них

AgroMarket - - КОМПЕТЕНТНО - Ва­ле­рій ЯКОВЕНКО

Ці те­хно­ло­гії вже є в Укра­ї­ні й актив­но ви­ко­ри­сто­ву­ю­ться. Низ­ка ком­па­ній, по­слу­го­ву­ю­чись мо­жли­во­стя­ми шту­чно­го ін­те­ле­кту, ре­гу­ляр­но отри­мує ін­фор­ма­цію що­до пло­щі по­сі­вів і най­рі­зно­ма­ні­тні­ших аспе­ктів до­три­ма­н­ня агро­те­хно­ло­гії. А ще та­ким чи­ном мо­жна га­ран­ту­ва­ти пар­тне­рам і кон­тр­аген­там про­зо­рість ве­де­н­ня фі­нан­со­вих справ, за­по­біг­ти ша­храй­ству та зло­чи­нам, до­мог­ти­ся ма­кси­маль­ної ефе­ктив­но­сті й при­бу­тко­во­сті.

За­га­лом оброб­ка да­них — це один із над­пер­спе­ктив­них на­пря­мів роз­ви­тку сві­то­вих те­хно­ло­гій. Ба біль­ше! На­ша кра­ї­на мо­же ста­ти сві­то­вим «моз­ко­вим цен­тром» з оброб­ки да­них, бо має все для цьо­го — від най­кра­що­го пер­со­на­лу до вла­сних зем­них ре­сур­сів для ство­ре­н­ня най­біль­ших бі­бліо­тек да­них.

Про­бле­ма­ти­ка та ви­кли­ки

Ми по­стій­но по­тре­бу­є­мо да­них, і сіль­ське го­спо­дар­ство — не ви­ня­ток. Нам ва­жли­во зна­ти акту­аль­ну ін­фор­ма­цію про ті про­бле­ми, що ви­ни­ка­ють на по­лях. Їх за­га­лом мо­жна ви­зна­ча­ти на кіль­кох рів­нях:

• на рів­ні зем­лі — йде­ться про ана­ліз про­блем­них ді­ля­нок, зокре­ма, ро­слин і зраз­ків ґрун­ту;

• на рів­ні по­ві­тря — з ви­со­ти пта­ши­но­го по­льо­ту за до­по­мо­гою дро­нів. Та­ким чи­ном вда­є­ться отри­ма­ти рі­зні спе­ктраль­ні під­пи­си. За до­по­мо­гою г і пер спе­ктраль­них те­хно­ло­гій мо­жна зро­би­ти ду­же ба­га­то. А ви­ко­ри­сто­ву­ю­чи кла­си­чну авіа­цію, вда­є­ться за­кри­ва­ти біль­ші за роз­мі­ром пло­щі за один ви­літ;

• су­пу­тни­ко­ві те­хно­ло­гії — мо­ні­то­ринг і ана­ліз про­во­ди­ться для ве­ли­ких площ й об’єктів, ска­жі­мо, ра­йо­нів, обла­стей, кра­їн і на­віть кон­ти­нен­тів.

Ін­фор­ма­ція, яку тре­ба ана­лі­зу­ва­ти, — рі­зна. Це мо­жуть бу­ти рі­зно­ма­ні­тні па­то­ге­ни у ви­гля­ді ко­мах-шкі­дни­ків, про­бле­ми з жив­ле­н­ням ро­слин. Якщо йде­ться про ана­ліз на рів­ні кра­ї­ни чи ра­йо­нів, мо­жна го­во­ри­ти про те, що ди­стан­цій­но ціл­ком ре­аль­но ви­зна­чи­ти куль­ту­ру чи сі­во­змі­ну. Мо­жна про­ана­лі­зу­ва­ти, яка кіль­кість куль­ту­ри бу­ла за­сі­я­на за той чи ін­ший пе­рі­од і в май­бу­тньо­му ви­зна­ча­ти вро­жай­ність. І все це вда­є­ться зав­дя­ки за­про­ва­джен­ню су­ча­сних те­хно­ло­гій. Як це пра­цює

Не­за­ле­жно від рів­ня, на яко­му ве­де­ться збір й ана­ліз да­них, біль­ше ніж пев­ну обме­же­ну кіль­кість проб лю­ди­на фі­зи­чно зро­би­ти не змо­же, адже її ре­сурс обме­же­но. На до­по­мо­гу при­хо­дить су­ча­сний ін­стру­мент — так зва­ні ней­ро­ме­ре­жі. Це — своє­рі­дні ма­шин­ні про­це­си, шту­чні зв’яз­ки між шту­чни­ми комп’ютер­ни­ми ней­ро­на­ми, що ді­ють по­ді­бно до си­но­пти­чних зв’яз­ків ко­ри го­лов­но­го моз­ку лю­ди­ни. Їх мо­жна на­вчи­ти, їм мо­жна по­ста­ви­ти зав­да­н­ня, во­ни мо­жуть зна­йти пев­ні вза­є­мозв’яз­ки та на­віть на­да­ти кон­кре­тну від­по­відь або рі­ше­н­ня. В осно­ві цьо­го — ма­те­ма­ти­ка, а то­чні­ше — зна­йде­ні ба­зо­ві ма­те­ма­ти­чні прин­ци­пи, за­ле­жно­сті пев­них по­ка­зни­ків, фор­мул до ві­зу­аль­них кон­ту­рів і від­по­від­них фі­зи­чних по­ка­зни­ків. На­при­клад, мо­жна на­вчи­ти ма­ши­ну, що рва­ний кон­тур по краю лис­тка — це свід­че­н­ня то­го, що ли­сток по­шко­дже­но пев­ним збу­дни­ком. Або ж, ска­жі­мо, де­я­кі за­барв­ле­н­ня лис­тка ку­ку­ру­дзи — це свід­че­н­ня де­фі­ци­ту пев­но­го еле­мен­та в роз­ви­тку куль­ту­ри. Ось та­кі кей­си вво­дять у си­сте­му, і їх мо­же бу­ти де­ся­тки ти­сяч. Ко­ли в ма­ши­ни до­ста­тня ба­за знань, щоб на­вчи­ти­ся, на­да­лі будь-який об­сяг ін­фор­ма­ції си­сте­ма пе­ре­тво­рює на вже зро­зумі­лі для лю­ди­ни від­по­віді.

Ця те­хно­ло­гія — но­ве ві­я­н­ня. Одні пов’язу­ють її ви­ни­кне­н­ня з по­шу­ко­ви­ми сер­ві­са­ми Google, ін­ші — з не­об­хі­дні­стю ана­лі­зу ве­ли­ких ма­си­вів да­них у ме­ре­жах про­да­жів і ко­мер­ції, але вре­шті­решт усе зво­ди­ться до ма­те­ма­ти­ки. Лю­ди, що на­вча­ють ней­ро­ме­ре­жі, — на­сам­пе­ред ма­те­ма­ти­ки, во­ни ви­рі­шу­ють про­сті зав­да­н­ня за до­по­мо­гою фор­мул, що зна­хо­дять ра­зом із ве­ли­ки­ми комп’юте­ра­ми.

На­ві­що це по­трі­бно

Ни­ні у сві­ті є низ­ка ве­ли­ких ін­но­ва­цій­них ком­па­ній-про­е­ктів, які ці те­хно­ло­гії ви­ко­ри­сто­ву­ють (на рів­ні зем­лі чи ро­слин із ви­ко­ри­ста­н­ням без­пі­ло­тних те­хно­ло­гій). Іде­ться про та­кі про­е­кти, як Taranis і CarbonBee, в по­ді­бну те­хно­ло­гію ін­ве­сту­ва­ла та­кож ком­па­нія Bayer із про­е­ктом Xarvio. Ло­гі­ка зга­да­них про­е­ктів у то­му, щоб за до­по­мо­гою ві­зу­аль­них обра­зів і від­по­від­них бі­бліо­тек зна­хо­ди­ти озна­ки за­хво­рю­вань ро­слин. Ска­жі­мо, ди­стан­цій­но про­ле­тів­ши над по­лем дро­ном, за­сто­су­вав­ши те­хно­ло­гію Taranis, мо­жна ду­же то­чно ви­зна­чи­ти на­яв­ні про­бле­ми — шту­чний ін­те­лект зда­тний про­ана­лі­зу­ва­ти де­ся­тки ти­сяч фо­то­гра­фій. А фран­цузь­кий про­ект CarbonBee ви­ко­ри­сто­вує цю те­хно­ло­гію для збо­ру да­них і для са­мо­на­вча­н­ня. Не­ве­ли­кий мо­дуль мо­жна вста­но­ви­ти не ли­ше на зем­лі, а на об­при­ску­вач чи авіа­цію. Якщо, при­мі­ром, з’ясу­є­ться, що в по­лі є бур’ян, то під’єд­на­ний до об­при­ску­ва­ча мо­дуль одра­зу ж уві­мкне фор­сун­ку з гер­бі­ци­дом. Drone.Ua ви­ко­ри­сто­вує в Укра­ї­ні ней­ро­ме­ре­жі для ана­лі­зу су­пу­тни­ко­вих да­них. Це до­слі­дни­цькі ро­бо­ти для то­го, щоб ана­лі­зу­ва­ти кіль­кість за­сі­я­них по­лів пев­ною куль­ту­рою. Сво­є­рі­дний мар­ке­тин­го­вий звіт ком­па­нії ви­ко­ри­сто­ву­ють для ро­зу­мі­н­ня сво­єї по­зи­ції на рин­ку. Дер­жав­ні ком­па­нії ви­ко­ри­сто­ву­ють та­ку ін­фор­ма­цію для ана­лі­зу по­лів: аби ро­зу­мі­ти си­ту­а­цію з обі­гом по­сі­вів, від­по­від­ність ре­аль­ної ста­ти­сти­ки, яку по­да­ють фер­ме­ри. На пе­ре­ко­на­н­ня спів­за­снов­ни­ка Drone.UA Ва­ле­рія Яко­вен­ка, це пе­ред­усім не­об­хі­дно, щоб зро­би­ти агро­бі­знес про­зо­рі­шим. Крім то­го, та­ким чи­ном мо­жна ви­яв­ля­ти мі­сця не­за­кон­но­го ви­до­бу­тку бур­шти­ну чи не­за­кон­ної ви­руб­ки лі­су. Ство­ре­на у 2016 ро­ці фа­хів­ця­ми ком­па­нії ана­лі­ти­чна си­сте­ма Zemli.online не ли­ше опе­ра­тив­но ви­зна­чає ло­ка­ції та пло­щу не­за­кон­них ви­ру­бок, а й дає змо­гу за­по­біг­ти біль­шо­сті з них і до 75% зни­зи­ти зби­тки.

Отри­ма­ні си­сте­мою мо­ні­то­рин­гу да­ні мо­жна опе­ра­тив­но по­рів­ню­ва­ти з ві­до­мо­стя­ми про ле­галь­ні зо­ни ви­ру­бок, зокре­ма й про­фі­ла­кти­чних. Як одну з екс­пе­ри­мен­таль­них ді­ля­нок обра­но ма­сив лі­су (3284 га) між Бо­яр­кою та Ма­лю­тян­кою на Ки­їв­щи­ні. За дво­ма ко­смі­чни­ми знім­ка­ми із су­пу­тни­ка Sentinel-2a бу­ло про­ве- де­но ана­ліз і ви­яв­ле­но 24 но­вих ви­руб­ки (від 0,5 до 2,8 га за­галь­ною пло­щею 38,2 га). Як з’ясу­ва­ло­ся, тіль­ки 8 із них (13,4 га) є пла­но­ви­ми й за­са­дже­но но­ви­ми де­ре­ва­ми. На знім­ках си­нім по­зна­че­но сан­кціо­но­ва­ні ви­руб­ки, чер­во­ним — не­сан­кціо­но­ва­ні.

Newspapers in Ukrainian

Newspapers from Ukraine

© PressReader. All rights reserved.