Как исследователи меняют агротех и фудтех с помощью искусственного интеллекта

РБКHi-Tech

Изобретения на любой вкус

Сможет ли искусственный интеллект заменить человека там, где нужны органы чувств? А заранее предсказать засуху или заметить стресс у обитателей курятника? О том, как исследователи меняют агротех и фудтех с помощью ИИ, — в подборке проектов Blue Sky Research, конкурса прорывных научных работ среди молодых ученых

Автор: Ася Макарова

Какой «урожай» достижений принесет ИИ в сельское хозяйство и производство продуктов питания

Электронный дегустатор кофе

Кофе давно стал любимым напитком россиян. Чтобы получить бодрящий напиток, производители и рестораны закупают необжаренные зерна, так называемый зеленый кофе. Но каким будет вкус напитка после обжарки, предсказать сложно. А ведь стабильный вкус, как и контроль качества, важен в кофейной индустрии.

В 2023 году ученые из Сибирского федерального университета (СФУ) и Университета ИТМО создали электронный дегустатор со встроенным искусственным интеллектом. Устройство представляет собой электрохимическую ячейку на базе жидкого металла и электродов и программу на основе машинного обучения. Для обучения модели команда исследователей вместе с профессиональными бариста собрала базу данных приборных измерений 400 вариаций кофе.

Устройство работает следующим образом. Кофейное зерно помещают в ячейку, через него прогоняется электрический ток, измеряется уровень проводимости этого зерна и строится график электрического отклика. Эти данные обрабатывает алгоритм и сравнивает с образцами из базы данных. Затем по физико-химическим характеристикам зерна определяется качество продукта.

Александр Агликов, младший научный сотрудник лаборатории интеллектуальных технологий в инфохимии ИТМО: «Программная часть нашей системы представляет собой базу данных и алгоритмы машинного обучения, позволяющие предсказывать интенсивность и качество вкуса кофе по трем признакам: горечь, сладость и кислотность. Сейчас алгоритм работает с точностью 90% и умеет предсказывать, например, что кофе будет очень горьким, но при этом среднекислым».

Иван Тимофеенко, заведующий лабораторией сити-фарминга Института гастрономии СФУ: «Первыми разработкой заинтересовались обжарщики кофе, которые еще на этапе сбора данных предоставляли образцы продукции. Мы продолжаем сотрудничать, пополняя базу данных для обучения нейросети. Сегодня к ним присоединились и региональные ретейлеры, и крупные торговые сети. Один из ресторанных холдингов в Красноярске также заинтересован в повышении качества кофе в вендинговых автоматах. Созданная нами модель позволяет развивать объективную оценку качества продукта, не зависящую от конкретного дегустатора. Мы планируем, что в будущем сможем также использовать ее для оценки и других напитков, например чая или вина».

Цифровой гид по миру вкусов

Использование добавок в пищевых продуктах — устоявшаяся практика в фудтехе. Но опасения потребителей по поводу их потенциальных рисков не утихают. Производители вместе с учеными все больше интересуются натуральными продуктами и добавками. Но из-за отсутствия подробных составов подбирать концентрацию конкретного продукта, чтобы добиться нужного вкуса, сложно и долго.

Вот с этим и решили помочь производителям и рестораторам ученые из Университета ИТМО. Они разработали путеводитель по пищевым ингредиентам на примере умами — вкуса высокобелковой пищи. Созданная модель предсказывает, какой ингредиент позволит создать вкус нужной интенсивности.

Исследователям пришлось столкнуться сразу с двумя вызовами. Во-первых, им нужно было понять, что такое вкус и что на него влияет. Во-вторых, собрать качественные данные по молекулярному составу пищевых добавок.

Мария Ашихмина, младший научный сотрудник научно-образовательного центра инфохимии Университета ИТМО: «Сейчас мы работаем над базой данных, которая позволит нам анализировать и другие вкусы: сладкий, соленый, горький и кислый. Это будет полноценный сервис поиска продуктов с лучшей сочетаемостью. Такая платформа, например, поможет шеф-повару разрабатывать блюда быстрее — сейчас, чтобы придумать и протестировать блюдо, уходит порядка одного-полутора месяцев. В будущем мы планируем привлечь компании-партнеры и опробовать технологию на блюдах ресторана «Хачо и Пури». Кроме того, в перспективе наш проект позволит создать цифровой двойник продукта — это актуально для идеи персонализированного питания».

«Генератор» погоды для прогноза засух

Искусственный интеллект активно проникает в сферу гидрометеорологии и в краткосрочном прогнозе превзошел в точности традиционные методы прогнозирования. Но можно ли заранее предсказать, например, засуху? Ведь с начала XXI века количество и продолжительность засух увеличились больше чем на четверть. К 2050 году, по данным ООН, от засух может пострадать более трех четвертей населения планеты. Только в 2022 году по всему миру ущерб составил $42 млрд.

Решить задачу предсказания засух взялась команда Института физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН. В ходе исследования ученые столкнулись с тем, что ряды данных наблюдений недостаточно длинные, чтобы найти и учесть в прогнозе все возможные связи между погодой, состоянием атмосферы, океана и суши. Кроме того, в конкретном регионе за все время наблюдений может быть немного случаев засухи.

Исследователи решили эти проблемы с помощью различных методов искусственного увеличения выборки и удлинением рядов за счет использования большого количества экспериментов с численными моделями атмосферы, которые способны «генерировать» погоду.

Дмитрий Чечин, ведущий научный сотрудник ИФА РАН: «Сейчас наша модель позволяет для любой точки на территории России сделать как качественную, так и количественную оценку, будет засуха или нет. В частности, сказать, насколько сильной будет она. Заблаговременность прогноза составляет до шести месяцев, а его точность — порядка 70%. Мы видим потенциальных клиентов не только среди агрохозяйств, но и среди страховщиков, трейдеров на бирже, а также экспортеров сельхозпродукции. Ведем переговоры с Россельхозбанком, Главным ботаническим садом имени Н.В. Цицина РАН, а также с различными фермерскими хозяйствами. В частности, обсуждаем возможность уже следующей весной предоставить экспериментальный доступ к нашим прогнозам».

Нейросеть против стрессов в курятнике

Забота о птицах на сельхозпредприятиях — задача непростая. Малейший стресс от смены корма, появления новых людей на производстве, перемещения и многого другого отражается на благополучии кур. Стресс может вести к изменениям на уровне биохимии, снижению иммунитета и увеличению восприимчивости к заболеваниям.

Первые признаки неблагополучия отражаются на двигательной активности птиц. Но человек не может их увидеть, особенно в условиях плотной посадки кур. Зато это может сделать хорошо обученная нейросеть. Это одно из немногих исследований, реализованных не в лаборатории, а в условиях реального производства. Нейросеть, разработанная командой Донского государственного технического университета (ДГТУ), анализирует записи с видеокамер и с точностью в 85% может сказать, в каком состоянии находятся птицы. Продуктивность прогнозируется с точностью 89–92%.

Анна Фомина, доцент кафедры «Биология и общая патология» ДГТУ: «В зарубежных исследованиях анализ двигательной активности — фронтир. Некоторые предприятия оснащаются такими системами. Но в России это пока редкость. Сейчас разработкой заинтересовались шесть компаний, фермы и ветеринарные клиники. На основе разработанной нами модели можно также будет создавать системы контроля движения животных. Находить заболевших особей по двигательной активности при выращивании дикой птицы, где важно минимизировать контакт с людьми. Также сходные системы потенциально можно внедрять в зоопарках для отслеживания поведения животных в условиях адаптации, при переводе из вольеров».

Какие еще разработки в области агро- и фудтеха ведутся в мире

Подготовили Раксана Бабаева и Мария Решетникова

Искусственное мясо из клеток животных

Уже не первый год производители по всему миру заняты разработкой культивированного мяса. Это продукт, созданный из клеток животных в лабораторных условиях, то есть без необходимости традиционного забоя животных. Особого успеха в этой области добилась американская компания UPSIDE Foods. Весной 2023 года создатели бренда получили одобрение регулирующих органов на коммерческое производство своей продукции.

Процесс «рождения» культивированного мяса в UPSIDE Foods начинается со взятия образца животной клетки, например мышцы или жировой ткани, у донора. Затем эти клетки размножают в биореакторах, в которых создают оптимальные условия для роста клеток: поддержание температуры, питательные вещества (вода, сахар, аминокислоты, витамины, минералы и соль) и кислород. Через две-три недели процесс завершается, и мясо вынимают из культиватора. Затем ему придают форму, например, куриного филе.

Журнал Time включил мясо от UPSIDE Foods в список 200 лучших изобретений 2023 года, «меняющих наш образ жизни». И все же, несмотря на подобное признание, отрасль культивированного мяса пока находится на начальной стадии развития и сталкивается с рядом технологических проблем. Несмотря на эти сложности, вложения в производство культивированного мяса, выращенного в лаборатории, уже составляют $600 млн. К 2031 году ожидается, что мировой рынок культивированного мяса достигнет отметки $1,66 млрд, а к 2041 году — $11,13 млрд.

«Лунные» деревья и плоды с подсказкой

Еще одно изобретение минувшего года по версии Time — новый сорт авокадо Luna UCR, также известный под научным названием BL516. Этого успеха добились ученые из Калифорнийского университета в Риверсайде. Чем их авокадо отличается от всех прочих? Во-первых, «лунные» деревья меньше других, что позволяет производителям сажать их в плотные и близкие ряды. Во-вторых, когда авокадо Luna UCR созревает, зеленая кожура становится черной. Это означает, что потребителям больше не придется сомневаться в зрелости плода при покупке.

Сорт Luna UCR пока не найти в магазинах, но ученые утверждают, что на реализацию он поступит уже в ближайшем будущем.

Облачные вычисления для работы на земле

Данные с датчиков на земле, а также дронов и спутников собираются и анализируются в системах искусственного интеллекта. Благодаря технологиям машинного обучения система учится сама подбирать оптимальные агротехнологические решения и давать фермерам подсказки в работе: когда лучше поливать почву, в каком месте требуется больше рабочих рук и т.д. Также собранная информация объединяется с историческими данными об изменении климата. Это позволяет фермерам рассчитать урожайность с каждого участка и даже изменение цены на свою продукцию. Например, ИИ-платформа компании Phytech позволяет прогнозировать рост и созревание яблок или апельсинов.

Фермерская организация в Аргентине под названием Asociación de Cooperativas Argentinas (ACA) использует цифровое сельское хозяйство для более эффективного, прибыльного и устойчивого выращивания продуктов питания. В сотрудничестве с SAP, глобальным поставщиком корпоративного программного обеспечения, была разработана цифровая платформа для точного земледелия. Исследователи использовали машинное обучение, геоданные с дронов и спутников, облачные вычисления для разработки рекомендаций фермерам в реальном времени. По мере развития платформы данных она поможет ACA лучше понять оптимальные условия для выращивания каждой культуры.

Орасио Балусси, директор по информационным технологиям ACA, объясняет: «Мы можем предупредить фермеров о том, что некоторым культурам нужно меньше удобрений или воды, чем использовалось раньше. Благодаря этому пониманию производители смогут минимизировать как стоимость удобрений и использование природных ресурсов, так и воздействие сельскохозяйственного сектора Аргентины на окружающую среду».

Иллюстрация: Midjourney

Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Идеальный пикник: 8 классных идей Идеальный пикник: 8 классных идей

Как организовать идеальное мероприятие на природе?

Караван историй
«Баба с прицепом — кринж»: почему мужчины боятся заводить отношения с женщинами с детьми «Баба с прицепом — кринж»: почему мужчины боятся заводить отношения с женщинами с детьми

Почему мы можем бояться отношений с человеком, у которого уже есть дети?

Psychologies
В поясе богатых черноземов В поясе богатых черноземов

Обзор АПК Тамбовской области

Агроинвестор
Сборная Грузии пробилась на Евро-2024. Вспоминаем лучших игроков в истории грузинского футбола Сборная Грузии пробилась на Евро-2024. Вспоминаем лучших игроков в истории грузинского футбола

Величайшие футболисты-грузины — от Месхи до Хвичи

СНОБ
По следам Америго Веспуччи По следам Америго Веспуччи

Своим капризом судьба обессмертила путешественника Америго Веспуччи

Знание – сила
По Ленинским местам По Ленинским местам

8 вещей, которые нужно сделать в Ульяновске и окрестностях

Лиза
Анфиса Чехова: «Я не тот человек, который верит во все подряд» Анфиса Чехова: «Я не тот человек, который верит во все подряд»

Любимые блюда Анфисы Чеховой. Каких принципов питания она придерживается?

Лиза
Команда «На взлёт» Команда «На взлёт»

Эксперты назвали художников, чьи работы имеют шанс вырасти в цене

RR Люкс.Личности.Бизнес.
«Тётя Аврора» вылетела в три часа… «Тётя Аврора» вылетела в три часа…

Я как безумный метался и думал: мы или они? Мы или они?

Дилетант
Первый поход Первый поход

Кем были первые переселенцы из Африки на другие континенты?

Вокруг света
Переворот в кино Переворот в кино

Империя разваливается, но революция всё равно сметает старый режим

Дилетант
Выйти из тени Выйти из тени

Яхтенный мир знает немного историй об успешном партнерстве верфей с автопромом

Y Magazine
Проверяем щитовидку. Неочевидные симптомы, которые указывает на ее проблемы Проверяем щитовидку. Неочевидные симптомы, которые указывает на ее проблемы

Щитовидка контролирует работу сердца и влияет на наше самочувствие

Лиза
На Петровке по-французски На Петровке по-французски

Изысканный «кружевной» интерьер в самом сердце Москвы

SALON-Interior
Новозеландец под присмотром антропологов набил себе татуировки Этци Новозеландец под присмотром антропологов набил себе татуировки Этци

Татуировщик сделал себе татуировки с помощью инструментов и техник древних людей

N+1
Как арестовывали Даниила Хармса. Отрывок из книги Как арестовывали Даниила Хармса. Отрывок из книги

Глава из книги «Даниил Хармс. Жизнь человека на ветру»

СНОБ
Затмение нашло. Календарь затмений в 2024 году Затмение нашло. Календарь затмений в 2024 году

Когда в этом году будут солнечные и лунные затмения

Лиза
Павианы анубисы переночевали на опорах ЛЭП Павианы анубисы переночевали на опорах ЛЭП

Ученые заметили несколько групп павианов анубисов, ночующих на опорах ЛЭП

N+1
Грибы перестают расти Грибы перестают расти

Рынок культивируемых грибов близок к перепроизводству, но есть возможность роста

Монокль
W — значит валлийский W — значит валлийский

«Путь»: нелепая антиутопия Майкла Шина и Адама Кёртиса

Weekend
Сельхозпроизводство условно стабильно Сельхозпроизводство условно стабильно

В 2023 году сельхозпроизводство показало небольшое снижение и устойчивость

Агроинвестор
Детские травмы: почему все родители их наносят и что с этим делать — мнение психолога Детские травмы: почему все родители их наносят и что с этим делать — мнение психолога

Как можно научиться выстраивать экологичную коммуникацию с детьми

VOICE
Мертвый сон Мертвый сон

«Клаустрофобы: Инсомния»: ирландский хоррор-квест

Weekend
Из мест лишения свободы Из мест лишения свободы

Николай Бердяев и его «Самопознание»: как остаться свободным от мира

Weekend
Как поведение хозяина влияет на его собаку: объяснение зоопсихолога Как поведение хозяина влияет на его собаку: объяснение зоопсихолога

Поведение собаки зависит от того, что происходит с его хозяевами

Psychologies
«Едем по эскалатору вниз»: как живут родственники людей с инвалидностью «Едем по эскалатору вниз»: как живут родственники людей с инвалидностью

Глаза из сборника «Красные блокноты Кристины» — о хрупкости и уязвимости

Forbes
Пять лет в подвале на Тверской: самые дорогие работы, проданные в Cube.Moscow Пять лет в подвале на Тверской: самые дорогие работы, проданные в Cube.Moscow

Как Cube удалось стать одним из важных центров московской художественной жизни

Forbes
Мечта как бунт Мечта как бунт

«Алые паруса»: Пьетро Марчелло экранизирует Александра Грина

Weekend
Вот что нужно знать, если вы хотите начать медитировать! Простые советы экспертов Вот что нужно знать, если вы хотите начать медитировать! Простые советы экспертов

Самым большим препятствием на пути к практике медитации является начало

ТехИнсайдер
Ценное приложение: как поменялась мобильная разработка в России за последние 15 лет Ценное приложение: как поменялась мобильная разработка в России за последние 15 лет

Вехи развития отечественной мобильной разработки и что происходит с ней сегодня

Forbes
Открыть в приложении