Как исследователи меняют агротех и фудтех с помощью искусственного интеллекта

РБКHi-Tech

Изобретения на любой вкус

Сможет ли искусственный интеллект заменить человека там, где нужны органы чувств? А заранее предсказать засуху или заметить стресс у обитателей курятника? О том, как исследователи меняют агротех и фудтех с помощью ИИ, — в подборке проектов Blue Sky Research, конкурса прорывных научных работ среди молодых ученых

Автор: Ася Макарова

Какой «урожай» достижений принесет ИИ в сельское хозяйство и производство продуктов питания

Электронный дегустатор кофе

Кофе давно стал любимым напитком россиян. Чтобы получить бодрящий напиток, производители и рестораны закупают необжаренные зерна, так называемый зеленый кофе. Но каким будет вкус напитка после обжарки, предсказать сложно. А ведь стабильный вкус, как и контроль качества, важен в кофейной индустрии.

В 2023 году ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) и Университета ИТМО создали электронный дегустатор со встроенным искусственным интеллектом. Устройство представляет собой электрохимическую ячейку на базе жидкого металла и электродов и программу на основе машинного обучения. Для обучения модели команда исследователей вместе с профессиональными бариста собрала базу данных приборных измерений 400 вариаций кофе.

Устройство работает следующим образом. Кофейное зерно помещают в ячейку, через него прогоняется электрический ток, измеряется уровень проводимости этого зерна и строится график электрического отклика. Эти данные обрабатывает алгоритм и сравнивает с образцами из базы данных. Затем по физико-химическим характеристикам зерна определяется качество продукта.

Александр Агликов, младший научный сотрудник лаборатории интеллектуальных технологий в инфохимии ИТМО: «Программная часть нашей системы представляет собой базу данных и алгоритмы машинного обучения, позволяющие предсказывать интенсивность и качество вкуса кофе по трем признакам: горечь, сладость и кислотность. Сейчас алгоритм работает с точностью 90% и умеет предсказывать, например, что кофе будет очень горьким, но при этом среднекислым».

Иван Тимофеенко, заведующий лабораторией сити-фарминга Института гастрономии СФУ: «Первыми разработкой заинтересовались обжарщики кофе, которые еще на этапе сбора данных предоставляли образцы продукции. Мы продолжаем сотрудничать, пополняя базу данных для обучения нейросети. Сегодня к ним присоединились и региональные ретейлеры, и крупные торговые сети. Один из ресторанных холдингов в Красноярске также заинтересован в повышении качества кофе в вендинговых автоматах. Созданная нами модель позволяет развивать объективную оценку качества продукта, не зависящую от конкретного дегустатора. Мы планируем, что в будущем сможем также использовать ее для оценки и других напитков, например чая или вина».

Цифровой гид по миру вкусов

Использование добавок в пищевых продуктах — устоявшаяся практика в фудтехе. Но опасения потребителей по поводу их потенциальных рисков не утихают. Производители вместе с учеными все больше интересуются натуральными продуктами и добавками. Но из-за отсутствия подробных составов подбирать концентрацию конкретного продукта, чтобы добиться нужного вкуса, сложно и долго.

Вот с этим и решили помочь производителям и рестораторам ученые из Университета ИТМО. Они разработали путеводитель по пищевым ингредиентам на примере умами — вкуса высокобелковой пищи. Созданная модель предсказывает, какой ингредиент позволит создать вкус нужной интенсивности.

Исследователям пришлось столкнуться сразу с двумя вызовами. Во-первых, им нужно было понять, что такое вкус и что на него влияет. Во-вторых, собрать качественные данные по молекулярному составу пищевых добавок.

Мария Ашихмина, младший научный сотрудник научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО: «Сейчас мы работаем над базой данных, которая позволит нам анализировать и другие вкусы: сладкий, соленый, горький и кислый. Это будет полноценный сервис поиска продуктов с лучшей сочетаемостью. Такая платформа, например, поможет шеф-повару разрабатывать блюда быстрее — сейчас, чтобы придумать и протестировать блюдо, уходит порядка одного-полутора месяцев. В будущем мы планируем привлечь компании-партнеры и опробовать технологию на блюдах ресторана «Хачо и Пури». Кроме того, в перспективе наш проект позволит создать цифровой двойник продукта — это актуально для идеи персонализированного питания».

«Генератор» погоды для прогноза засух

Искусственный интеллект активно проникает в сферу гидрометеорологии и в краткосрочном прогнозе превзошел в точности традиционные методы прогнозирования. Но можно ли заранее предсказать, например, засуху? Ведь с начала XXI века количество и продолжительность засух увеличились больше чем на четверть. К 2050 году, по данным ООН, от засух может пострадать более трех четвертей населения планеты. Только в 2022 году по всему миру ущерб составил $42 млрд.

Решить задачу предсказания засух взялась команда Института физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН. В ходе исследования ученые столкнулись с тем, что ряды данных наблюдений недостаточно длинные, чтобы найти и учесть в прогнозе все возможные связи между погодой, состоянием атмосферы, океана и суши. Кроме того, в конкретном регионе за все время наблюдений может быть немного случаев засухи.

Исследователи решили эти проблемы с помощью различных методов искусственного увеличения выборки и удлинением рядов за счет использования большого количества экспериментов с численными моделями атмосферы, которые способны «генерировать» погоду.

Дмитрий Чечин, ведущий научный сотрудник ИФА РАН: «Сейчас наша модель позволяет для любой точки на территории России сделать как качественную, так и количественную оценку, будет засуха или нет. В частности, сказать, насколько сильной будет она. Заблаговременность прогноза составляет до шести месяцев, а его точность — порядка 70%. Мы видим потенциальных клиентов не только среди агрохозяйств, но и среди страховщиков, трейдеров на бирже, а также экспортеров сельхозпродукции. Ведем переговоры с Россельхозбанком, Главным ботаническим садом имени Н.В. Цицина РАН, а также с различными фермерскими хозяйствами. В частности, обсуждаем возможность уже следующей весной предоставить экспериментальный доступ к нашим прогнозам».

Нейросеть против стрессов в курятнике

Забота о птицах на сельхозпредприятиях — задача непростая. Малейший стресс от смены корма, появления новых людей на производстве, перемещения и многого другого отражается на благополучии кур. Стресс может вести к изменениям на уровне биохимии, снижению иммунитета и увеличению восприимчивости к заболеваниям.

Первые признаки неблагополучия отражаются на двигательной активности птиц. Но человек не может их увидеть, особенно в условиях плотной посадки кур. Зато это может сделать хорошо обученная нейросеть. Это одно из немногих исследований, реализованных не в лаборатории, а в условиях реального производства. Нейросеть, разработанная командой Донского государственного технического университета (ДГТУ), анализирует записи с видеокамер и с точностью в 85% может сказать, в каком состоянии находятся птицы. Продуктивность прогнозируется с точностью 89–92%.

Анна Фомина, доцент кафедры «Биология и общая патология» ДГТУ: «В зарубежных исследованиях анализ двигательной активности — фронтир. Некоторые предприятия оснащаются такими системами. Но в России это пока редкость. Сейчас разработкой заинтересовались шесть компаний, фермы и ветеринарные клиники. На основе разработанной нами модели можно также будет создавать системы контроля движения животных. Находить заболевших особей по двигательной активности при выращивании дикой птицы, где важно минимизировать контакт с людьми. Также сходные системы потенциально можно внедрять в зоопарках для отслеживания поведения животных в условиях адаптации, при переводе из вольеров».

Какие еще разработки в области агро- и фудтеха ведутся в мире

Подготовили Раксана Бабаева и Мария Решетникова

Искусственное мясо из клеток животных

Уже не первый год производители по всему миру заняты разработкой культивированного мяса. Это продукт, созданный из клеток животных в лабораторных условиях, то есть без необходимости традиционного забоя животных. Особого успеха в этой области добилась американская компания UPSIDE Foods. Весной 2023 года создатели бренда получили одобрение регулирующих органов на коммерческое производство своей продукции.

Процесс «рождения» культивированного мяса в UPSIDE Foods начинается со взятия образца животной клетки, например мышцы или жировой ткани, у донора. Затем эти клетки размножают в биореакторах, в которых создают оптимальные условия для роста клеток: поддержание температуры, питательные вещества (вода, сахар, аминокислоты, витамины, минералы и соль) и кислород. Через две-три недели процесс завершается, и мясо вынимают из культиватора. Затем ему придают форму, например, куриного филе.

Журнал Time включил мясо от UPSIDE Foods в список 200 лучших изобретений 2023 года, «меняющих наш образ жизни». И все же, несмотря на подобное признание, отрасль культивированного мяса пока находится на начальной стадии развития и сталкивается с рядом технологических проблем. Несмотря на эти сложности, вложения в производство культивированного мяса, выращенного в лаборатории, уже составляют $600 млн. К 2031 году ожидается, что мировой рынок культивированного мяса достигнет отметки $1,66 млрд, а к 2041 году — $11,13 млрд.

«Лунные» деревья и плоды с подсказкой

Еще одно изобретение минувшего года по версии Time — новый сорт авокадо Luna UCR, также известный под научным названием BL516. Этого успеха добились ученые из Калифорнийского университета в Риверсайде. Чем их авокадо отличается от всех прочих? Во-первых, «лунные» деревья меньше других, что позволяет производителям сажать их в плотные и близкие ряды. Во-вторых, когда авокадо Luna UCR созревает, зеленая кожура становится черной. Это означает, что потребителям больше не придется сомневаться в зрелости плода при покупке.

Сорт Luna UCR пока не найти в магазинах, но ученые утверждают, что на реализацию он поступит уже в ближайшем будущем.

Облачные вычисления для работы на земле

Данные с датчиков на земле, а также дронов и спутников собираются и анализируются в системах искусственного интеллекта. Благодаря технологиям машинного обучения система учится сама подбирать оптимальные агротехнологические решения и давать фермерам подсказки в работе: когда лучше поливать почву, в каком месте требуется больше рабочих рук и т.д. Также собранная информация объединяется с историческими данными об изменении климата. Это позволяет фермерам рассчитать урожайность с каждого участка и даже изменение цены на свою продукцию. Например, ИИ-платформа компании Phytech позволяет прогнозировать рост и созревание яблок или апельсинов.

Фермерская организация в Аргентине под названием Asociación de Cooperativas Argentinas (ACA) использует цифровое сельское хозяйство для более эффективного, прибыльного и устойчивого выращивания продуктов питания. В сотрудничестве с SAP, глобальным поставщиком корпоративного программного обеспечения, была разработана цифровая платформа для точного земледелия. Исследователи использовали машинное обучение, геоданные с дронов и спутников, облачные вычисления для разработки рекомендаций фермерам в реальном времени. По мере развития платформы данных она поможет ACA лучше понять оптимальные условия для выращивания каждой культуры.

Орасио Балусси, директор по информационным технологиям ACA, объясняет: «Мы можем предупредить фермеров о том, что некоторым культурам нужно меньше удобрений или воды, чем использовалось раньше. Благодаря этому пониманию производители смогут минимизировать как стоимость удобрений и использование природных ресурсов, так и воздействие сельскохозяйственного сектора Аргентины на окружающую среду».

Иллюстрация: Midjourney

O'qishni davom ettirish uchun tizimga kiring. Bu tez va bepul.

Roʻyxatdan oʻtish orqali men foydalanish shartlari 

Tavsiya etilgan maqolalar

Павел Воронин: «В ближайшие три года ИИ-решения начнут приносить реальную экономию бизнесу» Павел Воронин: «В ближайшие три года ИИ-решения начнут приносить реальную экономию бизнесу»

Гендиректор МТС Web Services Павел Воронин — об автоматизации и нейросетях

РБК
Как искусственный интеллект обретает лицо и теряет свободу: тренды развития ИИ в России Как искусственный интеллект обретает лицо и теряет свободу: тренды развития ИИ в России

Обоснован ли ажиотаж вокруг ИИ и какие тенденции определят его развитие

Наука
Слово редактора Слово редактора

На самом деле, нет более открытых миру людей, чем яхтсмены

Y Magazine
Философия университета: мышление, знания, навыки Философия университета: мышление, знания, навыки

Уже более ста лет пишется и говорится об экономике знания

Наука
Мексиканская Калифорния с севера на юг Мексиканская Калифорния с севера на юг

Калифорнийский полуостров — место особенное

Y Magazine
Выставка терминаторов Выставка терминаторов

В Абу-Даби прошла выставка беспилотных систем Umex 2024

ТехИнсайдер
Кибермошенничество. Актуальные схемы и меры противодействия Кибермошенничество. Актуальные схемы и меры противодействия

Как защитить себя и свои средства от кибермошенничества?

Наука и техника
Парящий гигант Парящий гигант

Могло ли какое-то живое существо стать прототипом летающего гиганта, птицы Рух?

Вокруг света
Иерусалим 2000 лет назад Иерусалим 2000 лет назад

Иерусалим две тысячи лет назад был для иудеев местом всеобщего паломничества

Знание – сила
По разным канонам По разным канонам

Фантазия на тему усадьбы с винтажной мебелью и отделкой конца XIX в.

Идеи Вашего Дома
Старикам везде у нас почет Старикам везде у нас почет

Самые уважаемые автомобильные марки в современной России

Автопилот
Самшитовые склоны Самшитовые склоны

Дом мечты с отделкой в рустикальном стиле и потрясающим видом на горы

Идеи Вашего Дома
Пластичная биомасса Пластичная биомасса

Даже на фоне других русских авангардистов Павел Филонов выделялся самобытностью

Вокруг света
Первый поход Первый поход

Кем были первые переселенцы из Африки на другие континенты?

Вокруг света
Константин Дебликов: «Насколько ты будешь функциональным, зависит не от протеза, а от тебя» Константин Дебликов: «Насколько ты будешь функциональным, зависит не от протеза, а от тебя»

Человек-киборг Константин Дебликов — каково это жить с новыми и разными руками

РБК
Завтра не имеет значения (Ленин в письмах Лидии Дан) Завтра не имеет значения (Ленин в письмах Лидии Дан)

В семье Цедербаум шестеро из восьми детей стали социал-демократами-меньшевиками

Наука
В поясе богатых черноземов В поясе богатых черноземов

Обзор АПК Тамбовской области

Агроинвестор
Искра моря Искра моря

Траулеру Scintilla Maris посчастливилось стать настоящей экспедиционной яхтой

Y Magazine
Рыцари супа Рыцари супа

Рыцари павийского супа придумали, как разогреть патриотизм историческим рецептом

Вокруг света
Заодно с природой Заодно с природой

Лаконичное пространство в фахверке Домогацкого, полное света, воздуха и природы

Идеи Вашего Дома
Подать газу Подать газу

Что сдерживает перевод российской сельхозтехники на газомоторное топливо

Агроинвестор
Миры робинзонады Миры робинзонады

Авторы романов-робинзонад отправляли своих героев на уже известные острова

Вокруг света
Белых пятен больше нет Белых пятен больше нет

Десять удивительных географических объектов, открытых в XX и XXI веке

Вокруг света
Игры_с_разумом Игры_с_разумом

Как нейросети меняют гейм-индустрию

ТехИнсайдер
Рождение литературного слова из духа математики Рождение литературного слова из духа математики

Сухово-Кобылина можно в полной мере считать «иксом», «невидимой величиной»...

Наука
Шлумбергеры в доме: долгая и интересная жизнь Шлумбергеры в доме: долгая и интересная жизнь

Домашняя шлумбергера — долголетние и невероятно привлекательное растение

Наука и жизнь
Открытый код Открытый код

Как эволюция ДНК-тестов изменит криминалистику и медицину

РБК
Мифы и факты: о чем умолчал Марко Поло Мифы и факты: о чем умолчал Марко Поло

Что Марко Поло упустил в своих рассказах

Вокруг света
Сельхозпроизводство условно стабильно Сельхозпроизводство условно стабильно

В 2023 году сельхозпроизводство показало небольшое снижение и устойчивость

Агроинвестор
Перепись птичьего населения Перепись птичьего населения

Ученые предложили новый способ оценки синантропизации птиц

Наука
Открыть в приложении