CDO2DAY
Секреты фирм

Комбайны учатся самостоятельности и экономят деньги

Фото: Cognitive Pilot

Производительность труда в российском сельском хозяйстве в пять раз ниже, чем в Европе. Цифровизация отрасли может всерьез улучшить этот показатель. Один из способов - автоматизация сбора урожая с помощью самоуправляемых комбайнов

Со стороны может показаться, что задача проехать на комбайне по полю «змейкой» и «перемолоть» всю пшеницу или другую культуру очень проста, говорит генеральный директор компании Cognitive Pilot Ольга Ускова. На самом же деле совершенно иначе. Оператор должен следить за сотнями вещей и при этом постоянно следить за тем, чтобы машина двигалась ровно. Представьте себе, что вы едете 12–14 часов по трассе на скорости 120 км/час за человеком, который раз в полчаса неожиданно тормозит. Примерно то же чувствует оператор: работа невероятно монотонная, но при этом постоянно нужно быть готовым к любому сюрпризу. 

Сейчас один комбайнер фактически работает за троих: следит за процессом уборки урожая, ведёт технику, выгружает зерно и управляет другими параметрами машины. В итоге что-то одно страдает. Если плохо вести, можно сломать дорогую технику (минимальная цена комбайна составляет порядка 5 млн рублей, есть модели по 50 миллионов и выше), поэтому обычно ухудшается качество уборки и загрузки, поясняет Ускова. Однако благодаря «умным комбайнам» компания Cognitive Pilot автоматизирует процесс уборки, чтобы избежать подобных издержек. Разработка представляет собой систему автономного управления сельскохозяйственной техникой — комбайном, трактором и опрыскивателем — Cognitive Agro Pilot, которая позволяет механизатору сконцентрироваться на контроле качества технологического процесса уборки и обработки урожая, доверив при этом управление техникой роботу-помощнику.

Что разрабатывает Cognitive Pilot

Компания позиционирует систему Cognitive Agro Pilot, как не имеющую аналогов в мире систему автономного управления сельхозтехникой на базе искусственного интеллекта. Она опирается на изображение с одной видеокамеры и на искусственный интеллект, а не на комплекс GPS-навигации с RTK-поправками (поправки кинематики реального времени для получения координат сантиметровой точности). «Другого такого международного примера нет», хвастается Ускова. 

Группа компаний Cognitive Technologies уже несколько лет разрабатывает и тестирует технологии для беспилотного транспорта, в том числе сельскохозяйственных машин, и в конце 2019 года вместе со Сбербанком создала для этого направления отдельную компанию Cognitive Pilot.

Cognitive Pilot разрабатывает системы помощи водителю автомобиля на базе технологий искусственного интеллекта и систем автономного управления наземным транспортом и промышленными устройствами, писали «Ведомости». Ее продукты и решения могут быть использованы в сфере транспорта, сельского хозяйства, компьютерного зрения и искусственного интеллекта. Партнеры ожидают, что компанию можно будет вывести на биржу в районе 2023 года. 

Cognitive Agro Pilot — это первая в мире система, которая оценивает обстановку вокруг, объясняет Ускова. Она способна определять неожиданно возникающие на пути техники препятствия: людей, животных, металлические предметы и камни с помощью модифицированной под агротехнические задачи нейронной сети и может работать в сложных погодных условиях, при любой освещенности и силе спутникового сигнала.

Самый сложный и трудоемкий процесс, продолжает Ускова, это обучение нейронных сетей глубокого обучения. Но это и конкурентное преимущество Cognitive Pilot. У компании собрана самая большая и репрезентативная база данных для задач умного сельского хозяйства в мире. В ее датасетах собраны изображения с видеокамер, данные с датчиков одометрии и инерциальных сенсоров, установленных на беспилотной сельхозтехнике, полученные в различных погодных условиях, времени суток, включая ночь, на полях с различной геометрией, учитывающих многообразие сельхозкультур. На этих данных размечаются основные объекты полевой сцены: транспортные средства и их рабочие агрегаты, скошенная и нескошенная часть сельхозкультур, рядки, валки, люди и другие элементы, говорит она. 

Наличие баз датасетов, продолжает Ускова, собранных в реальных условиях, является ключевым инструментом в разработке системы управления любым беспилотным транспортом. Без репрезентативных обучающих выборок создать систему управления каким-либо беспилотником невозможно.

Для этой цели, например, компания вместе со Сбербанком инвестировала около $4,5 млн в создание базы данных изображений Cognitive Agro Dataset и в организацию полигона вместе с ростовским агрохолдингом «Песчанокопская аграрная группа». 

В чем автоматизация
Пока автопилот помогает комбайнеру, но не может полностью заменить его // Cognitive Agro Pilot

При уборке полей применяются зерноуборочные комбайны, которые проезжают по полю и срезают колосья и собирают из них зерна. Они последовательно едут по полю полосами. Поскольку обычно поля имеют размер в десятки или сотни гектаров, отклонения от идеальной траектории с максимальным захватом колосьев приводят к тому, что время уборки сильно возрастает и эффективность работы компании падает, говорит Ускова. 

Безусловно, сейчас в современных комбайнах уже применяется отслеживание траектории по GPS, но это лишь частично решает проблему с прохождением поля и не избавляет водителя комбайна от необходимости следить за своей и другими машинами, людьми, столбами или другими объектами на поле, чтобы не попасть в аварию и не отклониться от маршрута, объясняет Ускова. В последние годы благодаря быстрому развитию беспилотного транспорта некоторые компании начинают автоматизировать сельскохозяйственную технику, но существенную часть алгоритмов из-за специфики работы нельзя заимствовать из области легковых автомобилей и приходится адаптировать или разрабатывать с нуля, говорит она.

Для автоматизации комбайна инженеры Cognitive Pilot устанавливают на него камеру, вычислительный блок и планшет для управления настройками, а также датчик поворота колес для управления движением машины. 

В результате автономная система Cognitive Agro Pilot может вести комбайн исходя из особенностей роста культуры и того, как прошли комбайны до него. Он очень чётко держит расстояние между проходами, исключая непрокошенные места. Система сама идентифицирует препятствия, классифицирует их и принимает решение, что делать: объезжать, тормозить или, пока есть время, предупредить оператора. При этом, умные комбайны могут работать как часть смешанного парка – вместе с машинами с ручным управлением. 

Комбайн поддерживает оптимальную скорость для конкретной ситуации. Как объясняет Ускова, это связано с особенностью уборки урожая. Например, чтобы комбайн убирал чисто, нужно держать скорость в интервале от 6 до 6,5 километра в час для условной пшеницы на конкретной модели. Если перейти за эту черту, то объём массы будет больше, бичи перестанут выбивать все зёрна, и дальше потери увеличиваются в геометрической прогрессии: при семи километрах в час — это 0,2 %, при восьми — 0,5 % и так далее.

Ольга Ускова утверждает, что внедрение системы позволяет на 30% увеличить производительность комбайнов, на 25% сократить сроки уборочных работ, на 15% сократить прямые потери зерна в ходе уборки и снизить расход топлива на 5%. В марте 2020 года сообщалось, что стоимость одного комплекса Cognitive Agro Pilot составляет 650 000 рублей — это системы искусственного интеллекта, цветная видеокамера, монитор и вычислитель с дополнительными блоками сопряжения с бортовыми системами машины.

Выгода и перспективы
Автоматизированные комбайны могут проходить поле по траектории, близкой к идеальной // Евгений Разумный/Ведомости/PhotoXPress/East News

Система Cognitive Agro Pilot уже  успешно прошла промышленное использование в 35 регионах России в ходе сезона уборки урожая 2020 года. С июня по октябрь 2020 г. в автономном режиме более 350 комбайнов, оборудованных Cognitive Agro Pilot, обработали свыше 160 000 га площадей и собрали более 720 000 тонн урожая, рассказывает Ольга Ускова. Если исходить из стоимости оснащения одного комбайна в 650 000 рублей, то затраты составили более 227,5 млн руб.

При этом совокупный масштаб экономии за счет использования беспилотных технологий Cognitive Agro Pilot в этот сезон уборки — на топливе, сопутствующих материалах, сокращении времени уборочной кампании (количества моточасов) и активной работы комбайнов, амортизации оборудования, продлении срока активной работы техники до капитальных инвестиций, снижении человеческого фактора, оптимизации бизнес-процессов и других параметров — составил более 500 млн руб. Такие подсчеты приводят в компании

Интегральный эффект, о котором говорит Cognitive Pilot — это эффект только от уборки урожая и он пока сравнительно небольшой, говорит руководитель программы МВА Телеком бизнес-школы МИРБИС, эксперт факультета ЭМИТ РАНХиГС Евгений Соломатин. Главное, что они показали, что можно экономить деньги на автоматизации даже одного элемента процесса производства сельскохозяйственной продукции. Но чтобы добиться максимального интегрального эффекта, нужно оптимизировать все операции – посевные работы, мониторинг в период созревания урожая, уборку, вывоз с полей и т.д. Необходимо «подтягивать» все элементы, включая транспортную логистику. Кроме того, продолжает Соломатин, при текущих ценах технологию могут себе позволить только крупные агрохолдинги, у которых сотни тысяч гектаров пахотных земель. По его оценке, для мелких и средних хозяйств порог входа пока слишком высок.

Компания уже заключила контракты на автоматизацию комбайнов с агрохолдингами «ЭкоНива», ГАП «Ресурс», ГК «Степь», «Агрокомплекс им. Ткачёва», «Песчанокопская аграрная группа» и другими. Оборудованная системой Cognitive Agro Pilot техника работает в Калининградской, Калужской, Курской, Белгородской, Тамбовской, Оренбургской, Ростовской, Томской и Курганской областях, а также в Краснодарском, Красноярском, Ставропольском краях и других регионах.

Рынок автономной сельхозтехники еще только формируется, говорит Ускова. Количество комбайнов в России составляет более 100 тысяч единиц, по всему миру их количество превышает миллион. И это потенциал роста для системы Cognitive Agro Pilot, замечает она. 

Однако несмотря на перспективность технологии, автопилотная сельхозтехника не стала обыденностью даже на Западе, говорит директор Ассоциации интернета вещей Андрей Колесников. Пока удалось добиться только максимальной автоматизации в присутствии комбайнера: автотрекинг, дифференцированное внесение удобрений и т.д. «Но совсем от людей отказаться пока не получилось — только на полигонах», – говорит он.

Навигация комбайнов  лучше всего работает на «ровных» полях с хорошей геометрией, соглашается Соломатин. При сборе урожая на небольших площадях со сложной геометрией надо решать задачи пространственного  планирования и организации логистики вывоза урожая с полей (там тоже огромный потенциал оптимизации за счет цифровых технологий). Чтобы соблюсти все эти условия нужны дополнительные затраты. 

Между тем, согласно данным Росстата, в 2017 году, размер инвестиций агропромышленных предприятий в ИКТ составил 3,6 млрд руб. или 0,5% от всех инвестиций компаний отрасли. Это самый низкий показатель среди всех отраслей, что свидетельствует о низкой цифровизации отечественного АПК и конкурентном преимуществе иностранных товаропроизводителей, говорится в документах проекта программы «Цифровое сельское хозяйство».

Россия входит в число стран-лидеров по объему производства сельхозпродукции и является ключевым экспортером пшеницы, поэтому, учитывая масштабы производства, система Cognitive Agro Pilot потенциально может экономить отечественному АПК миллиарды рублей, говорил заместитель председателя правления Сбербанка Анатолий Попов. 

В общей сложности под управлением системы Cognitive Agro Pilot техника проработала в этом году уже более 230 000 часов, преодолев свыше 950 000 км. Это существенные показатели, которые говорят о надежности системы и ее востребованности среди аграриев также отметила генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова.

Егор Сонин

Смотрите еще

Секреты фирм
#данные
#цифровая промышленность
#цифровая трансформация

Промышленность, управляемая данными

229
5 мин
26 Фев 2021
Секреты фирм
#мониторинг
#транспорт

Подконтрольная работа. Как спутниковый мониторинг помогает компаниям сократить затраты

279
7 мин
16 Фев 2021
Секреты фирм
#добыча полезных ископаемых
#цифровая трансформация

Автономные самосвалы готовятся к карьерному росту

513
8 мин
26 Янв 2021
Секреты фирм
#транспорт

Цифра выходит на магистрали

611
7 мин
20 Янв 2021
Секреты фирм
#видеоаналитика
#транспорт

Российские города поумнеют благодаря транспорту

601
6 мин
21 Дек 2020
Секреты фирм
#Индустрия 4.0
#пищевая промышленность

Революция в Кашире

3536
10 мин
14 Дек 2020
Секреты фирм
#Qiwi
#финансы
#финтех

От металлолома до такси - как Qiwi вошла в рейтинг Fortune

833
8 мин
30 Ноя 2020
Секреты фирм
#AI
#big data
#Palantir

Palantir: спасем мир по сходной цене

629
12 мин
28 Ноя 2020