Беспилотные летательные аппараты (БПЛА), или дроны, успешно завоевывают мир и доказывают свою перспективность в самых разных отраслях экономики. Первоначально созданные для военных нужд, они довольно быстро, однако, демилитаризовались и стали овладевать гражданскими «профессиями». Общее количество дронов в мире, как потребительских, так и коммерческих, значительно превосходит число беспилотников военного назначения. Аналитики ожидают, что ежегодные мировые затраты на разработку гражданских дронов возрастут с нынешних 2,8 млрд. долл. до 11,8 млрд. долл. в 2026 году и к этому времени достигнут в совокупности 73,5 млрд. долл., при этом сегмент коммерческих дронов будет расти быстрее других.
Технологии дронов развиваются с ошеломляющей скоростью и открывают невиданные прежде возможности почти в любой отрасли, будь то логистика, энергетика, медицина, спорт, развлечения или искусство. Дроны оказываются надежными и эффективными помощниками в самых разных областях, таких как кинопроизводство, обнаружение лесных пожаров, охрана общественного порядка, доставка лекарств в труднодоступные регионы и т.д. Маленькие и проворные беспилотники чрезвычайно полезны там, где невозможно или небезопасно работать людям, а их полный потенциал еще предстоит раскрыть. Уже в ближайшие годы мы увидим много необычных и перспективных способов применения беспилотных устройств.
Дроны в сельском хозяйстве
Наряду со строительством и коммуникациями, сельское хозяйство входит в число отраслей, где коммерческие дроны наиболее востребованы уже сегодня. Современным фермерам необходимо решать все более сложные задачи, связанные, например, с изменением климата, проблемами орошения и качеством почвы, поэтому все чаще они обращаются к инновационным решениям и применяют высокоточные сельскохозяйственные технологии для оптимизации производства.
Точное земледелие – это комплексная система сельскохозяйственного менеджмента, основанная на использовании географических, экологических и биологических данных для наблюдения и своевременного реагирования на изменения состояния посевов, прогнозирования расхода воды и удобрений, оптимального распределения ограниченных ресурсов. Такой подход позволяет значительно повысить эффективность работы, добиться максимальной производительности и улучшить качество сельхозпродукции.
В дополнение к другим инструментам, которые используют фермеры для сбора данных, сельскохозяйственные дроны представляют собой новый доступный способ постоянного мониторинга состояния сельскохозяйственных культур с воздуха. Только дроны предлагают фермерам настолько полную картину угодий и позволяют дистанционно контролировать посевы, регулировать поливы и бороться с вредителями. Выявление проблем в реальном времени и решение их на раннем этапе помогает фермерам значительно преумножить итоговый урожай.
Аурига разрабатывает ПО для «умного» земледелия
Таким образом, дроны могут сыграть огромную роль в сельском хозяйстве, и Аурига знает об этом не понаслышке. В рамках крупного проекта для «умного» земледелия наша команда разрабатывает программную утилиту, которая позволит дронам отслеживать состояние деревьев в яблоневом саду. Пролетая над садом, оснащенный камерой дрон будет собирать информацию об изменениях листьев и древесной коры. На основании этих данных фермер сможет легко оценить здоровье деревьев, точно настроить систему орошения, вовремя обнаружить бактериальные или грибковые инфекции и принять быстрые меры по защите сада.
Задачей Ауриги было развернуть TensorFlow – открытую программную библиотеку для машинного обучения – на компьютере под управлением ОС Linux. При этом необходимо было обеспечить вычисления на видеокарте, что в разы ускоряет процесс обработки данных. Иными словами, нужно было установить совместимые между собой и видеокартой версии программных продуктов CUDA, cuDNN, Python и TensorFlow, а также развернуть готовую нейросеть (нейросетевой детектор расположения объектов SSD на базе нейросети Mobilenet) и настроить систему для пользователя.
На Windows-компьютере инженеры Ауриги выполнили разметку изображений и видео для машинного обучения. Нейросеть уже была обучена на большом количестве различных объектов, и мы продолжили обучать ее на данных с яблоневых садов. Кроме того, наша команда обеспечила аугментацию (увеличение объёма обучающей выборки путём дублирования исходных данных с внесением некоторых искусственных вариаций – поворота, сдвига, масштабирования), разбиение данных на тренировочные и тестовые, перевод в требуемый нейросетью формат и упрощение использования всех этих функций.
Данный проект вошел в портфолио Ауриги вместе с другими интересными проектами с применением машинного обучения, в том числе в сфере беспилотного автомобилестроения и медицины.
Елена Баранова, Директор по инжинирингу в Ауриге, прокомментировала:
Дроны, Интернет вещей, Большие Данные, искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение – технологии развиваются очень быстро, меняя все отрасли промышленности, включая и сельское хозяйство. Современное земледелие подпитывается новейшими разработками и высокотехнологичными инструментами, способными собирать, обрабатывать и анализировать массу данных, превращая их в точные выводы и прогнозы. Именно это и служит основой «умного» земледелия.
