Машинное зрение сохраняет здоровье коров, а интернет вещей помогает доить: как РИВЦ учит аграриев ИИ

Нияз Халиуллин — директор АО «РИВЦ»

«Мы решили сделать ставку на искусственный интеллект»

Татарстан второй год подряд удерживает лидерство в динамическом рейтинге по цифровизации агропромышленного комплекса среди регионов России — результаты по итогам первых 3 кварталов 2024 года представили 21 ноября. В числе критериев оценки минсельхоза РФ — использование искусственного интеллекта и процент сотрудников, прошедших обучение по цифровым технологиям. Оба эти направления при поддержке МСХ Татарстана развивает в республике АО «РИВЦ». Решения на основе ИИ уже пилотируют в Арском и Тукаевском районах.

«Сейчас сельское хозяйство переживает непростые времена, — рассказывает директор АО „РИВЦ“ Нияз Халиуллин. — Но самая благополучная ситуация на тех предприятиях, которые в свое время инвестировали в технологии. Они на порядок рентабельнее, на порядок эффективнее». Главной проблемой сельскохозяйственной отрасли Халиуллин называет кадровый голод: все меньше людей готовы работать на фермах, несмотря на то что наряду с конкурентной зарплатой там часто предлагают жилье и питание. Усугубляет ситуацию недостаток опытных агрономов и зоотехников, который со временем едва ли восполнится.

Одновременно на рынке стали появляться достойные решения на основе искусственного интеллекта, которые могут стать ответом на эти вызовы. Технологии на его основе позволяют, с одной стороны, задействовать в работе хозяйства меньше людей, а с другой — увеличить производительность имеющихся сотрудников.

В сельском хозяйстве производительность труда остается довольно низкой, а ИИ позволяет усилить, ускорить, где-то даже восполнить отсутствие человека. Мы проанализировали, какую экономическую выгоду может дать хозяйствам эта технология, увидели ее востребованность и решили сделать ставку на искусственный интеллект.

Нияз Халиуллин директор АО «РИВЦ»

Кейс 1. Контроль доения коров

В Арском районе при помощи РИВЦ внедряют автоматизированный контроль рутины доения. Механизм простой: в систему загружается эталонный регламент доения, а компьютерное зрение фиксирует все аномалии и отклонения от шаблона по видеокамерам в доильном зале. Записи с участка, где отмечены нарушения, автоматически выгружаются в отдельный архив, и в личный кабинет пользователя предприятия приходит уведомление. Так человеку не требуется просматривать весь видеопоток — только точечно обращать внимание на потенциальные риски, отмеченные системой с датой и временем нарушения.

Зачем это нужно на практике? Во-первых, от регламента доения зависит количество и качество молока. Во-вторых, ошибки при доении могут повлечь за собой мастит. В молоке заболевшей коровы из-за воспалительного процесса будет повышенный процент соматики — количество отмерших клеток животного. В том числе их концентрация определяет качество молока. Для фермера это значит, что надой придется сбывать намного дешевле — почти в два раза, если сравнивать с ценой молока высшей категории.

В самых тяжелых случаях мастит может стать причиной утраты животного, и, к сожалению, его приходится отправлять на убой: восстановить здоровье оказывается невозможно. Одна голова окупается в ноль примерно за 2,5 года лактации, если говорить о средних породах. Продать ее до этого срока — значит выйти в убыток. Стоимость коровы для фермера начинается от 150 тыс. рублей, мясокомбинат же заберет ее примерно за 70–80 тысяч. А если учесть средний суточный надой в 25 л, то потеря коровы, которая могла бы давать молоко еще год или два, влечет за собой колоссальную упущенную прибыль. Все эти проблемы и предотвращает искусственный интеллект.

Кейс 2. Машина увидит хромоту гораздо раньше человека

Похожий проект пилотируется в Тукаевском районе республики. Там по аналогичному механизму выявляют хромоту у коров. С той разницей, что система сравнивает видеозаписи не с эталоном, а наоборот: в нее загружаются образцы хромоты разных степеней, а ИИ сопоставляет их с движениями реальных коров в хозяйстве.

«Как правило, специалисты хозяйства могут распознать хромоту коровы начиная с III степени, когда шансы вылечить животное — 50 на 50. В большом поголовье и вовсе легко не заметить проблему. Искусственный интеллект же „видит“ болезнь и на I, и на II степенях, что в России умеют считаные специалисты. При этом потеря молока даже на ранних стадиях хромоты ощутима: от 0,5 до 3–4 литров в день», — подчеркивает Халиуллин. А что происходит, когда заболевание не поддается лечению, мы уже знаем.

РИВЦ ежегодно и бесплатно для фермеров проводит обучение руководителей агропромышленных предприятий

Кейс 3. IoT для доярки

Актуальной в животноводстве оказалась еще одна татарстанская разработка, связанная с IoT, или интернетом вещей. Это умные датчики в доильных аппаратах, которые помогают с аналитикой и ускоряют принятие решений на фермах с привязным содержанием, где затруднен учет поголовья. В Татарстане это порядка 60% хозяйств. Умные устройства могут, например, идентифицировать корову и доярку, посчитать объем надоя и отправить данные в систему, чтобы та провела анализ и дала рекомендации. Кроме того, оповещения на оборудовании помогают дояркам ювелирно соблюдать временной регламент молокоотдачи, где иногда решающее значение имеют секунды. Это способствует максимальной продуктивности животных и помогает избежать недодоя и тугодойности при соблюдении установленных регламентов дойки.

Первые результаты всех трех «пилотов» можно будет оценить в течение года. К марту 2025-го РИВЦ планирует реализовать еще 17 таких проектов.

«Мы стараемся, чтобы на обучении был диалог, поэтому в каждый поток принимаем не больше 30 человек. Во-вторых, мы снимаем с рынка реальные потребности по обучению и подстраиваемся под самих аграриев», — объясняет Халиуллин

Как и зачем обучать аграриев искусственному интеллекту

Но всему этому надо научиться. РИВЦ ежегодно и бесплатно для фермеров проводит обучение руководителей агропромышленных предприятий. Программу, представляющую собой трехдневный интенсив с проживанием и питанием, ежегодно проходят аграрии из порядка 100 предприятий.

«Мы стараемся, чтобы на обучении был диалог, поэтому в каждый поток принимаем не больше 30 человек. Во-вторых, мы снимаем с рынка реальные потребности по обучению и подстраиваемся под самих аграриев», — объясняет Халиуллин. Темы обучения выбираются исходя из потребностей рынка. Так, в 2024 году аграриев учили работе с ИИ.

«Один из руководителей, прошедших наше обучение, на следующий же день создал у себя на предприятии виртуальных сотрудников, выпустил внутренние приказы, и в компании начали консультироваться с нейросетями по юридическим и другим вопросам», — рассказывает директор РИВЦ. По его мнению, начинающий сотрудник, вооруженный искусственным интеллектом, по производительности равен 2–3 средним специалистам.

Есть у обучения и глобальная миссия — развитие технологического кругозора у представителей агропрома. И она тоже приносит свои плоды. Халиуллин вспоминает кейс, когда прошедший программу фермер обратился в РИВЦ с запросом на 3D-печать детали доильного аппарата вместо закупки у поставщика и долгого ожидания. Простой пример того, как меняются мышление и стратегии поиска решений благодаря обучению по ИИ. А свежие технологичные подходы, уверен Халиуллин, — это именно то, что будет двигать АПК вперед в условиях меняющегося рынка.