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

Классика для жизни Классика для жизни

«Следовать за мыслями великого человека есть наука самая занимательная»

Seasons of life
10 цитат Дональда Вудса Винникотта, которые помогут определить, достаточно ли вы хорошая мать 10 цитат Дональда Вудса Винникотта, которые помогут определить, достаточно ли вы хорошая мать

Как понять,справляетесь ли вы с заботой о детях

Psychologies
5 книг о спорте, которые понравятся даже тем, кто ненавидит спорт 5 книг о спорте, которые понравятся даже тем, кто ненавидит спорт

Книги о спорте, которые тронут душу даже самого неспортивного человека

Maxim
Тигр в доме: ужасная трагедия семьи Берберовых, которая доказывает, что диким животным не место в квартире Тигр в доме: ужасная трагедия семьи Берберовых, которая доказывает, что диким животным не место в квартире

Эта страшная история началась в 1970 году в славном городе Баку...

ТехИнсайдер
Какие тайны скрывает фильм «Шоколад»? Мнение психолога Какие тайны скрывает фильм «Шоколад»? Мнение психолога

Что нам известно о Тени? О том, что вытеснено, спрятано, но продолжает жить?

Psychologies
Первый загар. Где можно погреться уже весной Первый загар. Где можно погреться уже весной

Отправляемся в края, где в самом начале сезона уже можно насладиться солнышком

Добрые советы
Угасание евро Угасание евро

Почему европейская валюта становится токсичной для мира

Деньги
Гори, гори ясно: зачем современные художники сжигают свои работы Гори, гори ясно: зачем современные художники сжигают свои работы

Современные художники и работы, которые они предавали огню или планировали сжечь

Forbes
У дуэли женское лицо У дуэли женское лицо

«Первая дуэль»: костюмная драма о фехтовальщиках и суфражистках

Weekend
Что такое синдром навязчивых грез и как с ним бороться Что такое синдром навязчивых грез и как с ним бороться

Что такое синдром навязчивых грез и можно ли от него избавиться

РБК
Я отвечаю Я отвечаю

Актер Андрей Максимов о плюсах и минусах тонкой душевной организации

Psychologies
Продлить молодость Продлить молодость

Как нужно питаться, чтобы продлить молодость

Лиза
Мокрое дело Мокрое дело

Действительно ли детский энурез так страшен и когда нужно срочно к врачу?

Лиза
Вороны-свистуны не унаследовали интеллект матерей Вороны-свистуны не унаследовали интеллект матерей

Когнитивные способности птенцы воронов-свистунов не наследуют от своих матерей

N+1
Патологическое накопительство животных: 4 симптома «зоологического плюшкинизма» Патологическое накопительство животных: 4 симптома «зоологического плюшкинизма»

Зачем люди заводят огромное количество кошек и собак?

Psychologies
Грибы перестают расти Грибы перестают расти

Рынок культивируемых грибов близок к перепроизводству, но есть возможность роста

Монокль
Регина неугомонная Регина неугомонная

Что пишет в тетрадях желаний Регина Тодоренко? И зачем хочет получить MBA?

OK!
Работа по исполнению себя Работа по исполнению себя

Валентина Габышева о том, что такое призвание и как его в себе разглядеть

Seasons of life
Дух свободы Дух свободы

Подчеркнуто мужское пространство со своей неповторимой атмосферой и харизмой

SALON-Interior
9 трендов в уборке, которые стоит попробовать в этом году: мнение профессиональных клинеров 9 трендов в уборке, которые стоит попробовать в этом году: мнение профессиональных клинеров

Что сейчас считается трендом в области наведения порядка и чистоты в доме?

VOICE
«Главное, что тебе дает коллекционирование, это доступ к людям» «Главное, что тебе дает коллекционирование, это доступ к людям»

Как попытка разобраться в системе взаимоотношений приводит к коллекционированию

Правила жизни
Куда глаза глядят Куда глаза глядят

В линейке Jetour появилась модель для путешествий по бездорожью

Автопилот
Ожирение — не болезнь? Ожирение — не болезнь?

К каким последствиям может привести лишний вес

Караван историй
Трасса М8 «Холмогоры»: где проходит и как ездить Трасса М8 «Холмогоры»: где проходит и как ездить

Что нужно знать водителям, которые решили добраться до Белого моря по трассе М8

РБК
Павианы анубисы переночевали на опорах ЛЭП Павианы анубисы переночевали на опорах ЛЭП

Ученые заметили несколько групп павианов анубисов, ночующих на опорах ЛЭП

N+1
Мяу-воспитание Мяу-воспитание

4 привычки, которые стоит привить своему коту

Лиза
Чем и почему пахнут богатство и бедность: объяснение нейропсихолога Чем и почему пахнут богатство и бедность: объяснение нейропсихолога

Ароматы — это мощное средство коммуникации, они могут отражать наше положение

Psychologies
Где живет (не)зависимость? Где живет (не)зависимость?

Откуда берутся навязчивые пристрастия, существует ли предрасположенность к ним?

Psychologies
Из мест лишения свободы Из мест лишения свободы

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

Weekend
Самки шимпанзе не перестали играть со своими детенышами в условиях нехватки пищи Самки шимпанзе не перестали играть со своими детенышами в условиях нехватки пищи

Ученые наблюдали за игровым поведением шимпанзе в течение десяти лет

N+1
Открыть в приложении