В данной статье автор рассматривает современные интеллектуальные системы управления, которые применяются в сельскохозяйственной технике.
Ключевые слова: квадрокоптер, мониторинг, технологии, современные технологии.
Введение
Современное сельское хозяйство испытывает значительное давление со стороны необходимости повышения эффективности производства, снижения затрат и минимизации влияния человеческого фактора. В условиях растущей потребности в продуктах питания и ограниченности ресурсов автоматизация и цифровизация аграрных процессов становятся ключевыми направлениями развития отрасли. Особое значение в этом контексте приобретают интеллектуальные системы управления, интегрируемые в сельскохозяйственные автомобили — трактора, комбайны, опрыскиватели и другую технику. Интеллектуальные системы управления представляют собой комплекс аппаратных и программных решений, способных собирать, обрабатывать и анализировать данные в реальном времени, принимая оптимальные решения для выполнения поставленных задач. Их использование позволяет повысить точность и качество выполнения сельскохозяйственных операций, сократить расход топлива, минимизировать износ техники и снизить нагрузку на оператора. В совокупности такие системы способствуют росту производительности и устойчивому развитию аграрного сектора.
Понятие и классификация интеллектуальных систем управления: Интеллектуальные системы управления в сельском хозяйстве представляют собой автоматизированные комплексы, которые собирают информацию о состоянии окружающей среды и техники, анализируют её с помощью методов искусственного интеллекта и принимают решения для оптимального управления сельхозмашинами. Такие системы значительно повышают точность, эффективность и экономичность агротехнических операций.
Классифицируются по уровню автономности:
- Помощники оператора (например, системы GPS-навигации).
- Полуавтономные системы, которые могут выполнять ограниченный набор операций самостоятельно.
- Полностью автономные сельскохозяйственные роботы и машины, способные самостоятельно планировать и выполнять работы.
Основные компоненты интеллектуальных систем управления:
Датчики и сбор данных: Используются мультиспектральные камеры для анализа состояния растений, инфракрасные датчики для оценки влажности и температуры почвы, сенсоры уровня удобрений и топлива, а также GPS-модули для точного позиционирования техники на поле. Все датчики работают в режиме реального времени, обеспечивая непрерывный мониторинг и диагностику.
Обработка данных и вычислительные модули: Встроенные микроконтроллеры и промышленные компьютеры обрабатывают поступающие данные с помощью алгоритмов искусственного интеллекта. Они обеспечивают быстрое принятие решений, адаптируя режимы работы (глубина посева, скорость движения, дозировка удобрений) под изменяющиеся условия на поле.
Исполнительные механизмы: Эти устройства непосредственно влияют на работу машины — например, регулируют подачу семян, управляют клапанами орошения, регулируют скорость и направление движения. Автоматизация этих процессов уменьшает человеческий фактор и снижает вероятность ошибок.
Алгоритмы и методы искусственного интеллекта:
Машинное обучение: Позволяет системам учитывать большой массив данных из нескольких сезонов для прогнозирования урожайности и корректировки параметров техники. Например, система учится на датчиках почвы и состояния растений, выбирая оптимальное время и интенсивность посева и обработки.
Нейронные сети: Используются для распознавания заболеваний и стрессовых состояний растений по изображениям с камер дронов или техники. Также применяются для адаптации маршрутов и управления автономными машинами, что позволяет повысить точность и снизить затраты топлива
Экспертные системы: Внедряют агрономические знания и опыт в программное обеспечение, помогая принимать решения при изменении погодных условий или неожиданных проблемах, таких как вспышки заболеваний.
Эволюционные алгоритмы: Оптимизируют параметры работы техники и распределение ресурсов на больших площадях, улучшая общую производительность и снижая затраты.
Технологические барьеры и сложности внедрения:
Внедрение интеллектуальных систем управления в сельском хозяйстве сталкивается с рядом технологических барьеров, которые значительно усложняют их массовое распространение. Во-первых, высокая стоимость специализированного оборудования и программного обеспечения часто становится непреодолимым препятствием для малых и средних фермерских хозяйств, ограничивая доступ к передовым технологиям. Во-вторых, сельская местность зачастую характеризуется недостаточно развитой инфраструктурой связи, что снижает возможности оперативного сбора и анализа больших объемов данных, необходимых для эффективного функционирования систем. Кроме того, существует значительная техническая сложность в настройке, эксплуатации и обслуживании таких систем, что требует привлечения квалифицированных специалистов и проведения дополнительного обучения персонала. Наконец, проблема совместимости различных устройств и стандартов, используемых в сельском хозяйстве, приводит к увеличению затрат на интеграцию и снижает гибкость систем, затрудняя их масштабирование и модернизацию.
Перспективы развития и направления дальнейших исследований:
Перспективы развития интеллектуальных систем в сельском хозяйстве связаны с постоянным совершенствованием технологий и расширением функционала. Одним из ключевых направлений является разработка более доступных и энергоэффективных датчиков и вычислительных платформ, способных надежно работать в условиях ограниченного энергоснабжения и сложных климатических условий. Прогресс в области искусственного интеллекта и машинного обучения открывает возможности для создания алгоритмов, способных адаптироваться к изменяющимся сельскохозяйственным условиям, прогнозировать возможные риски и автономно управлять техникой с минимальным участием человека. Важным шагом является внедрение современных коммуникационных технологий, таких как 5G и спутниковые интернет-системы, обеспечивающих устойчивый и высокоскоростной обмен данными, даже в удаленных районах. Также активно ведутся исследования в области кибербезопасности, включая использование блокчейн-технологий и многоуровневых систем защиты, что позволит значительно повысить уровень доверия к таким системам. Кроме того, стандартизация протоколов и создание унифицированных платформ для интеграции различных решений станут фундаментом для создания единой информационной экосистемы в агросекторе, что значительно упростит внедрение и расширение интеллектуальных систем.
Литература:
1. Genkel, A. A. Digital twins in intelligent transport management systems / A. A. Genkel //, 16 ноября 2024 года, 2025. — P. 58–61. — EDN ZXKWNM.
2. Любимцева, В. Е. Интеллектуальные системы управления на транспорте / В. Е. Любимцева, А. С. Шишов, Л. А. Дубковская // Научные проблемы транспорта Сибири и Дальнего Востока. — 2024. — № 4. — С. 109–113. — EDN BQZXZW.
3. Евсюков, В. В. Интеллектуальные технологии в системах беспилотного управления транспортом / В. В. Евсюков, А. В. Евсюков // Вестник Тульского филиала Финуниверситета. — 2020. — № 1. — С. 284–286. — EDN NQIMCQ.
4. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022615665 Российская Федерация. ИСУТ (Интеллектуальная система управления транспортом): № 2022613970: заявл. 18.03.2022: опубл. 01.04.2022. — EDN SDBXGO.
5. Искусственный интеллект: от теории к практике: Материалы международной научной конференции, Нахичевань, 17–18 сентября 2024 года. — Нахичевань, 2024. — 440 с. — EDN DUYRBY..
