Прогноз урожая теперь нацелен не только на объём, но и на прибыль

ИИ-поддерживаемый прогноз сбора урожая начал помогать производителям фруктов точнее определять не только момент созревания плодов, но и планирование рабочей силы, а также сроки продажи. Особенно в случае высокомаржинальных фруктов, цены на которые быстро меняются, ошибка даже на несколько дней может одновременно увеличить затраты на рабочую силу и лишить шанса получить максимальную выручку.

Компания Okanagan Specialty Fruits, работающая в американском штате Вашингтон, в первый день прошлогоднего сбора яблок была вынуждена остановить работы в 10:00 утра, когда температура поднялась до 38C. Компания считает, что модели, учитывающие такие погодные условия, ценны не только тем, что показывают дату созревания, но и тем, что определяют доступное окно для сбора урожая.

В Вашингтоне у компании более 1 250 акров яблоневых садов. Производство ориентировано на нарезанные порционные яблоки для таких покупателей, как отели и школы; кроме того, компания использует генетически модифицированные яблоки, которые медленнее темнеют после нарезки.

В работу на поле подключаются камеры, дроны и снимки со смартфонов

Okanagan Specialty Fruits тестирует камеры канадской компании Vivid Machines. Системы, установленные на тракторах, собирают изображения с деревьев; затем ИИ различает на снимках почки, цветы и плоды, чтобы строить прогноз урожая и рассчитывать дату сбора.

Однако эффективность таких систем зависит от качества исторических данных, на которых обучается модель. Для производителей общие интернет-данные, например средняя урожайность, считаются недостаточными; прогнозы должны быть адаптированы под условия каждого конкретного хозяйства.

Для яблок погрешность в некоторой степени допустима: для сорта Granny Smith окно сбора составляет примерно три недели. У клубники и похожих ягод этот срок может сокращаться до нескольких дней. В результате ошибка в сроках напрямую превращается в потерю дохода и рост риска заболеваний.

В Великобритании давят засуха и жара

Британская компания FruitCast предлагает прогнозы сбора для клубники, малины, ежевики, голубики и томатов; в следующем году она планирует добавить виноград. Компания отмечает, что жаркая погода и сильная засуха вызывают тепловой стресс у многих плодовых культур, замедляя производство.

По данным FruitCast, прогнозы за неделю до сбора удерживаются в пределах ошибки 10%, что соответствует примерно 90% точности. При прогнозе за три недели ошибка составляет 17%, а точность — 83%. Компания заявляет, что гарантирует общий уровень ошибки ниже 20%.

  • Angus Soft Fruits отмечает, что технология развивается, но система пока не является завершённым решением.
  • Калифорнийская Driscoll’s также подтвердила, что некоторые независимые производители в Великобритании используют FruitCast.

Инвесторы заинтересованы, но последнее слово всё ещё за производителем

Исследователи продолжают работать над новыми способами более точного определения зрелости. Команда из Принстонского университета под руководством Ясаман Гасемпур разработала детектор, измеряющий зрелость с помощью миллиметровых волн, которые проникают глубже внутрь плода; считается, что этот подход в будущем может стать основой и для прогнозов сбора урожая.

На рынке появляются и более дешёвые решения. Кевин Ван из Университета Флориды разработал инструмент для подсчёта урожая, который может собирать изображения с дронов стоимостью около 100 долларов. При этом у производителей сохраняются опасения по поводу передачи коммерчески чувствительных данных, таких как планы по удобрению и орошению, третьим сторонам.

По мнению представителей отрасли, эти инструменты открывают важное поле для оптимизации, но в критических решениях о сборе урожая человеческий фактор сохранится. Даже получая данные от ИИ, производители предпочитают принимать окончательное решение, опираясь на собственный опыт на месте.