;
Мнения 18 декабря 2019

Сачин Шенде, KisanHub — о клубнике в магазинах круглый год и роли ИИ в жизни фермеров

Далее

Урожайность напрямую зависит от погодных условий. Для эффективной работы сегодня фермерам тоже нужны ИТ-решения. Генеральный директор и сооснователь стартапа KisanHub Сачин Шенде на конференции AGRO & TECH, организованной венчурным фондом Sistema_VC в пространстве «Коллектив» , рассказал «Хайтеку», как фермерам не зависеть от природы и как современные технологии помогают наладить логистику в сельском хозяйстве.


Сачин Шенде — соучредитель и генеральный директор KisanHub. Окончил Университет Лафборо (Великобритания), доктор наук в области вычислительной гидравлики. Имеет большой опыт работы в сфере ИТ, анализа данных и управления инвестициями. В 2012 году руководил разработкой платформы для торговли облигациями и исследовательской аналитики Barclays и BlackRock.

KisanHub — это облачная платформа, которая помогает сельскому хозяйству стать более прогнозируемым и прибыльным, оптимизируя цепочку поставок с/х продукции. Программа выдает полные данные о каждом звене в цепочке поставок продукции. Компания работает на стыке точного земледелия, больших данных, облачных вычислений, машинного обучения и мобильных технологий. Таким образом, происходит оптимизация цепочки поставок в сельском хозяйстве: от семени до огурца на полках супермаркета или до сырья для производства еды и напитков. KisanHub возглавляет Сачин Шенде, а Дмитрий Филатов, президент фонда Sistema_VC, входит в ее Совет директоров.


Для чего это нужно

— Зачем фермерам вообще ИТ?

— Есть глобальная проблема сбора данных. Их надежность во многом зависит от того, кто предоставляет эти данные. В перспективе мы соединим фермера и предпринимателя. Важен сбор данных в едином информационном центре — ведь некоторые данные поступают от фермера, некоторые — от агронома, важны запросы поставщика продуктов и даже потребителя, которые также необходимо учитывать. Во время сбора данных сталкиваешься с проблемами достоверности и ограниченного времени — данные могут собираться или не вовремя, или когда сбор данных слишком трудоемкий и дорогой. Есть проблема визуализации данных, которая сложнее, чем проблемы верификации и надежности.

Чаще всего наша задача направлена на объединение различных источников данных. Позвольте мне привести пример. Когда посев завершен, мы начинаем автоматический сбор спутниковых изображений и данных от почвенного зонда на определенном поле. Это дает нам дополнительный способ контроля, были ли выполнены определенные действия на самом деле: например, было ли обработано поле и посеяна культура. Или же сбор урожая: если спутниковые изображения показывают, что культура находится на поле, то доклады о сборе урожая с поля явно неверны. И это та область, где мы используем машинное обучение, чтобы понять или выявить некоторые события автоматически с помощью спутниковых фотографий, снимков с мобильного телефона или данных c сенсоров. Необходимо соотнести предоставленную людьми информацию со спутниковыми снимками и данными сенсоров с полей. Таких чекпоинтов (точек перепроверки — «Хайтек») много. Кроме того, нужно обеспечить доступ к ним для наших потребителей и удостовериться, что они получают эти данные.

— Может ли ваш проект повлиять на цены сельскохозяйственной продукции почти в режиме реального времени?

— Это сложный вопрос. Во-первых, сельское хозяйство очень неоднородно по географическому распространению. Рынки весьма волатильны, цены постоянно меняются, есть множество факторов, влияющих на конечную цену, например, погода. Во-вторых, есть зависимость от крупных игроков. Представьте, что в России возникли большие проблемы с производством пшеницы. Поскольку Россия — крупный игрок на рынке, то цены будут расти.

Сачин Шенде. Фото: AGRO & TECH

Потенциально можно автоматизировать прогнозы того, что случится на мировом рынке потребительских товаров. Нам нужно понимать, что происходит в других странах — в Австралии или США, включая геополитические факторы. Например, если Дональд Трамп примет решение о повышении тарифов для Китая, это негативно скажется на сбыте американской сои, так как Китай — крупнейший ее потребитель. Это означает, что опустевшую нишу должны будут заполнить другие страны. Как видите, геополитические решения влияют на мировой рынок сельскохозяйственных культур.

Чтобы этого избежать, необходимо создать глобальную и детальную платформу сбора данных и их анализа. И это наше задание, миссия, то, что мы называем

Large Scale Agri Intelligence (с англ. «внедрение ИИ в с/х в крупных масштабах» — «Хайтек»). В краткосрочной перспективе мы хотим убедиться, что наладили цепь снабжения и помогаем фермерам, агрономам и предпринимателям оперативно принимать эффективные решения, выверенные технологиями.

— Сравните развитие агротехнологий в вашей стране, где вы так плодотворно работаете, и в России. Какие отличительные особенности?

— Основное отличие — размер ферм и способы культивации. В Соединенном Королевстве и Европе в целом фермы, с которыми мы работаем, намного меньше. Средний размер фермы в Великобритании — 500 га, а в России — 10–15 тыс. га. Одинаковый способ взаимодействия с фермами настолько разного размера не возможен.Делать что-то на 500 га или на 10 тыс. га — это принципиально разные вещи. На малых фермах обычно оптимизируют процессы, а на больших фермер говорит, что мог бы просто увеличить посевные площади для повышения объема производства.

Это ключевое отличие в агротехнологиях Великобритании и России. Также нужно понимать, что российский рынок более открыт к будущим переменам. В России определенно стоит ожидать диджитализацию фермерства. Для компьютера не имеет значения, будет ли площадь фермы 500 га или 10 тыс. га: технологии просто собирают данные и рекомендуют решения, нужен только навык оперирования технологиями соответствующего уровня. Я считаю, что диджитализация в сельскохозяйственной отрасли случится очень скоро и будет происходить в РФ и СНГ достаточно быстро..

Как это работает

— Какую роль играют технологии в развитии агросферы? Почему настолько важно создавать и использовать сбор данных?

— Я смотрю на технологии с точки зрения реальных проблем и вызовов. Один из главных вызовов современности — устойчивое производство продуктов питания, и он вдохновляет меня больше всего. В рамках сферы с/х мы хотим играть значительную роль в оптимизации системы снабжения.

Сачин Шенде. Фото: AGRO & TECH

В последние 50–60 лет сельскохозяйственный сектор подвергся многим изменениям в области выращивания растений и генетики. Пшеница, которую использовали для посева в 1980-х годах, давала куда меньше урожая, чем сейчас. Сегодня главный смысл агробизнеса заключается в повышении урожайности на единицу площади. Растениеводство и генетика — это области, которые активно развиваются сейчас.

Вторая сфера — сельскохозяйственное машиностроение, то есть тракторы и комбайны. Это может еще больше поднять эффективность, человек начнет самостоятельно управляться с 3–4 тыс. га при помощи этих машин.

Большие изменения произошли и в цепочке снабжения. Потребитель хочет видеть клубнику на полках супермаркета круглый год. Но клубника — сезонный продукт, и выращивается в определенном климатическом поясе. Большая часть потребителей этого не знает: они просто привыкли к тому, что на полке в супермаркете есть клубника. Это произошло только из-за изменений в цепи снабжения, супермаркеты работают с производителями сельхозпродукции в многочисленных точках земного шара и снабжаются продукцией круглый год. Это область, где произошли большие изменения, и технологии помогли нам в этом. Из этой же области применение сельскохозяйственных химикатов, удобрений и других средств, повышающих урожайность. Я думаю, что теперь и здесь пришло время для цифровизации. Раньше технологии фокусировались на применении удобрений и улучшении плодоношения, в то время как современные разработки позволяют пересмотреть всю цепь снабжения продовольствием. И это то, что является нашей задачей. Ты не можешь оптимизировать что-то большое тут и что-то большое там и выработать подходящее решение без переоценки всей системы и цепи снабжения. Технологии позволяют собирать данные из многочисленных источников цепи поставок, и позволяет многим компаниям работать вместе.

Вы заходите в магазин электроники и покупаете принтер. Вы покупаете принтер для дома или офиса, но вне зависимости от того, какая у вас операционная система, Windows, Linux или Mac OS, вы знаете, что можете подключить принтер и печатать. Примерно так и станут работать технологии в сельском хозяйстве. Спутниковые данные и данные от сенсоров будут дополнять друг друга, обмен данными и информацией начнет происходить между многими компаниями, работающими вместе. У меня захватывает дух от этой перспективы!

Будущее агротехнологий

— Не превратится ли фермер в этой пищевой цепи в супербездельника в ближайшем будущем?

— Фермер — наиболее важный элемент или действующее лицо в цепи снабжения. Он продолжит выращивать урожай на земле. Я думаю, то, что мы пытаемся сделать — это помочь фермеру, агроному и продуктовым компаниям постоянно выращивать урожай. И технологии не заменят их полностью. Произойдут определенные изменения, например, на данный момент фермер по рекомендации агронома распыляет пестициды или фунгициды, чтобы остановить нашествие вредителей на поля. Так происходит в Европе и в большинстве стран. Со временем случится следующее: принимать решения будут искусственные системы, построенные на нашей клауд-платформе. Эти клауд-платформы будут синхронизированы с автономными разбрызгивателями. Они будут сообщать не только, когда надо разбрызгивать, но и какие участки поля нуждаются в обработке. Этот уровень вовлечения в информационный обмен мы увидим не сегодня, не в ближайшие два года, но, в любом случае, это будет реализовано в ближайшие пять-десять лет. Потому что это не только модификации инфраструктуры и разбрызгивателей, это в первую очередь автономные системы, которые способны собирать информацию и осмысливать ее. Оборудование — не наша забота, мы работаем с компаниями по аппаратному обеспечению.

Сачин Шенде. Фото: AGRO & TECH

Но ведь есть еще и потребительская сторона, верно? Нельзя забывать, что потребитель — важная часть цепи снабжения, поскольку он требует определенный тип еды на рынке — с заданным качеством, ценой и временем поставок. Приведу вам такой наглядный пример: сегодня фермер и агроном — самые невидимые звенья в цепи снабжения. И когда вы собираетесь купить коробку хлопьев, вы видите многомиллиардную компанию. Вы, как потребитель, реально не видите того фермера, который вырастил пшеницу, кукурузу или овес для этих хлопьев. Вы не видите агронома, не видите массу людей, которые работают в цепи поставок. Всё вместе нужно, чтобы обеспечить наличие коробки хлопьев хорошего качества на полке магазина по разумной цене, и вы могли ее приобрести. Я думаю, что это возможно изменить при помощи технологии.

Как это сделать? Представьте, что вы возьмете упаковку апельсинов и отсканируете QR-код на ней с помощью своего мобильного телефона, чтобы увидеть всю цепь поставок. Узнать не только, откуда апельсины, но и то, кто вырастил их, какой была ферма, на которой они росли. Увидеть полный профайл продукта, узнать важные для потребителя данные: какие применялись химикаты, было ли это органическое выращивание или, например, что эта продукция поставляется тремя разными поставщиками в сеть супермаркетов. Вы сможете увидеть весь набор процессов и людей, стоящих за этим. Технологии позволяют сделать конкретных людей более видимыми и ответственными. Они не делают из них супербездельников, на мой взгляд.

— Что изменится в будущем в разработках агротехнологов? Каков ваш прогноз?

— Уже в ближайшей перспективе мы увидим новые методы управления снабжением, другие типы еды, например, искусственные белки для частичной замены мяса. Существующие инструменты не приспособлены для будущего. И не из-за роста населения, а из-за его движения. Посмотрите, что произошло в последние 20 лет в крупнейших экономиках мира. Люди массово переезжали из сельских районов в города. Земли стали консолидироваться более экономно, труд фермера больше не так доступен населению, как раньше. С другой стороны, переехав в города, люди стали жить более свободно, и у них появилось больше денег. И чего они хотят? Когда у тебя есть легкий доступ к еде, ты стремишься покупать больше еды, верно? Этот сдвиг приводит к фокусу на интенсивном сельском хозяйстве. И мы должны интенсифицировать сельское хозяйство путем устойчивого развития.

Как мы сможем производить еду, которая необходима населению? И производить ее с разумным использованием ресурсов, более эффективно? Если сельскохозяйственная компания не финансирует новые технологии на должном уровне, то этой компании становится всё сложнее конкурировать, и будущее, где мы производим еду методами устойчивого развития, для нее будет закрыто.

— Охарактеризуйте будущее агротехнологий одним словом.

— Лучшее будущее. Это вопрос искусственного интеллекта. Почему ИИ так важен? Существуют многочисленные параметры и источники данных, которые надо учитывать для принятия решения. Это достаточно сложная задача для людей. Не только из-за ограниченных возможностей человека, но и из-за того, что осмысленные решения часто нужно принимать оперативно.

Во-первых, не вся необходимая информация может быть доступна для человека, во-вторых, может понадобиться много людей, обладающих разными компетенциями, чтобы принимать решение. И это распространённая история для сферы снабжения продовольствием.

Вам приходится анализировать множество источников, чтобы принять решение. Стоит ли мне выращивать ту или иную культуру, сколько мне выращивать, с кем из 50 разных производителей подписать договор для поставок семян, удобрений и техники, и еще много различных факторов, влияющих на принятие решения. Существует множество других независимых параметров: почва, регион, погода, геополитические решения, логистика, желания потребителей, ситуация на рынке. Если сложить всё вместе, то в долгосрочной перспективе очень сложно постоянно держать в голове такое большое количество факторов при принятии решений и контролировать эффективность производства. Я думаю, роль ИИ в решении этой задачи будет возрастать.

Например, данные с сенсоров (в случае IoT), спутников или других источников позволяют ИИ принять лучшее решение. И в этой области у данного решения будет высокая степень проработки, поскольку учитываются любые данные со спутника, любые доклады об урожае, о почвах, картографические данные. Всё это собирается в одном месте, тщательно анализируется, позволяя принимать решение — полить или нет, обрызгать или нет, удобрить или нет и тому подобное. Но самое важное — это неизменное качество урожая, достаточное для ваших клиентов, ваших потребителей. Это тот самый тип решений, в которых ИИ может принести пользу.

Загрузка...