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

Екатерина Гусева: «Муж наконец-то сделал мне предложение» Екатерина Гусева: «Муж наконец-то сделал мне предложение»

Мне всегда было очень важно, чтобы и на работе, и дома меня окружали родные души

Караван историй
Как восстановиться после травмы: книга о самопомощи для людей с ПТСР Как восстановиться после травмы: книга о самопомощи для людей с ПТСР

Почему после травмы часто возникают проблемы с контролем и безопасностью

Forbes
Древние сибиряки добыли пемзу более чем в 1000 километрах от места обнаружения Древние сибиряки добыли пемзу более чем в 1000 километрах от места обнаружения

Древние сибиряки собрали куски породы в районе Удоканского вулканического плато

N+1
Что опытные велосипедисты делают иначе, чем все остальные: 10 полезных навыков Что опытные велосипедисты делают иначе, чем все остальные: 10 полезных навыков

Несколько привычек опытных велосипедистов, делающие поездки легче

ТехИнсайдер
«Капитаны Апреля» «Капитаны Апреля»

9 сентября 1973 года группа офицеров тайно собралась в окрестностях города Эвора

Дилетант
Почему мы ревнуем: 6 неочевидных причин Почему мы ревнуем: 6 неочевидных причин

Зачем люди ревнуют? И можно ли справиться с этим непростым переживанием?

Psychologies
Парус, лыжи, кошки, спиннинг… Парус, лыжи, кошки, спиннинг…

В кратер вулкана на лыжах и неделя «вне зоны действия сети»

Вокруг света
Попкорн — вред или польза для здоровья? Узнайте интересные факты о популярной закуске! Попкорн — вред или польза для здоровья? Узнайте интересные факты о популярной закуске!

Попкорн — относительно полезная закуска или вредный снэк?

ТехИнсайдер
Свидетель народа Свидетель народа

Как историк Василий Суриков оказывался всегда современным

Weekend
Михаил Шемякин: «Евтушенко сказал: «Вся Москва только и говорит о твоей великолепной карете, на которой ты разъезжаешь по Парижу!» Михаил Шемякин: «Евтушенко сказал: «Вся Москва только и говорит о твоей великолепной карете, на которой ты разъезжаешь по Парижу!»

Мне было запрещено взять с собой даже маленький чемодан

Коллекция. Караван историй
Что такое капитальный ремонт двигателя. Как делать обкатку Что такое капитальный ремонт двигателя. Как делать обкатку

Грамотное вмешательство буквально дарит двигателю вторую жизнь

РБК
Искра моря Искра моря

Траулеру Scintilla Maris посчастливилось стать настоящей экспедиционной яхтой

Y Magazine
Любовь без памяти: что происходит с нами, когда мы по-настоящему влюбляемся, с точки зрения науки Любовь без памяти: что происходит с нами, когда мы по-настоящему влюбляемся, с точки зрения науки

Как влюбленность влияет на наш организм?

ТехИнсайдер
«О расставании как о хеппи-энде» «О расставании как о хеппи-энде»

Любовь Мульменко о своем фильме «Фрау»

Weekend
«Какого черта я не могу похудеть?»: разбираемся с психологом «Какого черта я не могу похудеть?»: разбираемся с психологом

Почему происходят срывы во время диет?

Psychologies
Мастер-класс Мастер-класс

Штрихи к портрету «Джо»

Автопилот
Эрос, что тебе снится? Эрос, что тебе снится?

Почему в сексе нам часто не хватает реальности и мы пускаемся в фантазирование?

Psychologies
Хайлайтер: зачем его применяют и как выбрать правильный Хайлайтер: зачем его применяют и как выбрать правильный

Чтобы получить идеальный макияж, пригодится хайлайтер

РБК
Что не так с «Большими девочками»? 4 главные проблемы популярного шоу о похудении Что не так с «Большими девочками»? 4 главные проблемы популярного шоу о похудении

Почему шоу «Большие девочки» транслирует неправильные идеи

Psychologies
Масленица в Коломне Масленица в Коломне

Кругом угощения, блины, сладости! И этот дух сохранили в Коломне и сегодня!

Лиза
4 стереотипа о внешности, которые мешают женщинам быть счастливыми 4 стереотипа о внешности, которые мешают женщинам быть счастливыми

О стереотипах и ложных установках, которые мешают чувствовать себя счастливой

Psychologies
Кто мы и куда идем: фильмы о кризисе идентичности Кто мы и куда идем: фильмы о кризисе идентичности

Девять фильмов, помогающих выйти на тот самый «свой» путь

Правила жизни
«Замужняя невеста»: женитьба двести лет тому назад «Замужняя невеста»: женитьба двести лет тому назад

В Театре Моссовета — премьера спектакля Евгения Марчелли «Замужняя невеста»

Монокль
По следам первопроходцев По следам первопроходцев

Следы эпохи Великих географических открытий – во всей нашей жизни

Вокруг света
SpaceX Starship облетел Землю во время третьего испытательного полета, но разрушился при приземлении SpaceX Starship облетел Землю во время третьего испытательного полета, но разрушился при приземлении

Starship облетел вокруг Земли. Команда SpaceX считает это большим шагом вперед

ТехИнсайдер
Детская травма отверженности в семьях успешных и знаменитых Детская травма отверженности в семьях успешных и знаменитых

Как же росли известные всем личности из мира литературы?

Psychologies
Как перестать думать о человеке? 4 совета психолога Как перестать думать о человеке? 4 совета психолога

Он или она заполняют все ваши мысли?

Psychologies
Сельхозпроизводство условно стабильно Сельхозпроизводство условно стабильно

В 2023 году сельхозпроизводство показало небольшое снижение и устойчивость

Агроинвестор
Радиотелескоп MeerKAT случайно открыл 49 новых галактик за пару часов Радиотелескоп MeerKAT случайно открыл 49 новых галактик за пару часов

MeerKAT смог за 2,3 часа открыть 49 галактик по излучению нейтрального водорода

N+1
Дарвину и не снилось Дарвину и не снилось

Какие специалисты могут запрограммировать искусственную эволюцию

РБК
Открыть в приложении