Распространение искусственного интеллекта продолжает трансформировать почти каждый процесс, в котором что-то выращивается - в данном случае быстрая трансформация ИИ в секторе виноградарства и виноделия.
ИИ используется для решения множества проблем, с которыми сталкиваются производители винограда: вредители и болезни; погодные воздействия; состояние почвы и затраты на рабочую силу, все из которых влияют на общую производительность и прибыльность.
Недавняя презентация Wine Industry Network, предназначенная для сообщества виноградарей и виноделов, дала прогноз, что разработки в области искусственного интеллекта будут представлять собой «будущее для выращивания винограда».
Содержание вебинара подкрепляло более раннюю статью, опубликованную в журнале Forbes, в которой было написано: «ИИ затрагивает всё в процессе виноделия, от анализа почвы виноградников до того, как покупатели выбирают предпочтительное для себя вино. ИИ уже присутствует в виде интеллектуальных машин и датчиков, которые оценивают состояние почвы и потребность винограда в воде. Автоматизированные дроны летают над виноградниками и с помощью тепловизионных инфракрасных камер проверяют уровень гидратации, наличие болезней и вредителей».
В той статье, написанной несколько лет назад, содержится пророческий прогноз: «В конечном итоге роботы смогут выполнять все задачи на винограднике».
Это было тогда. Уже опубликована история о роботах PhytoPatholoBots, разработанных в Корнельском университете, которые, соприкасаясь с кустами винограда, своим компьютерным зрением собирают данные о физиологическом состоянии каждой грозди, поскольку весь виноградник в течение сезона оценивается лист за листом в режиме реального времени.
Еще на эту тему: Отбор винограда с помощью искусственного интеллекта
В других частях мира, например, в Австралии, организация «Геопространственный искусственный интеллект для сельского хозяйства» использует программное обеспечение искусственного интеллекта и библиотеку спутниковых изображений для построения карты каждого виноградника в стране для мониторинга состояния урожая и качества ягод.
Недавняя конференция WIN, посвященная ИИ в области виноградарства и виноделия, была разделена на три сессии, посвященные методам орошения, так называемому «климатическому сельскому хозяйству», и преобразующему потенциалу искусственного интеллекта в выращивании винограда.
Определение ИИ
Спикер Том Шепланд начал с того, что предположил, что определение ИИ является хорошей отправной точкой. Он назвал это «компьютерной системой, выполняющей задачу, которая в противном случае потребовала бы человеческого интеллекта», и под этой понятием он упомянул задачи мониторинга и робототехники, а также большие языковые модели (такие, например, как ChatGPT). «Алгоритмы, как и кулинарный рецепт, представляют собой список инструкций, которые сообщают компьютеру, как принимать входные данные и производить выходные данные.
«Машинное обучение — это тип алгоритма, подмножество искусственного интеллекта, который использует данные для создания собственных инструкций через нейронную сеть, напоминающую биологический мозг, который превращает входные данные в выходные данные».
Карлос Данти, директор по виноградарству округа Напа, ответственный за 285 га виноградников, рассказал, как растущий архив информации помогает ему делать больше с меньшими затратами, максимизируя и повторно используя воду для большей эффективности. Уменьшив размер участка с 2 до 0,8 га, «наши сотрудники смогут использовать больше технологий и автоматизации для совместного орошения частей участка и улучшения системы, внедряя эту развивающуюся автоматизацию с появлением новых участков.
«Топографию Напы с большим количеством перепадов высот обрабатывать нелегко, — признал он, — но использование датчиков значительно упрощает задачу, чем необходимость проводить визуальные проверки на квадроцикле».
Виноградарь Маргарита Посторонка работает с Данти и рассказала об их процессе использования ИИ, включающем модернизацию старых участков. «Используя развивающиеся технологии, мы добились большей эффективности наших действий и большей результативности. Имея информационные панели в полевых условиях, мы можем проверять наши планшеты и отслеживать, что происходит на виноградниках, в реальном времени, находясь в любом месте. И мы можем оперативно, без выезда на виноградник, принимать решения о поливе или опрыскивании. Датчики — это инструменты анализа ставок, которые фиксируют время использования и контролируют такие показатели, как экологичность, эффективность и прибыльность. С помощью датчиков теперь мы можем охватить гораздо большую территорию».
Еще на эту тему:
Искусственный интеллект в виноградарстве: инновационный опрыскиватель
Использование дронов для защиты виноградников от вредителей
Механизация уборки столового винограда
