ИИ на хлопковых полях: как украинские IT-решения помогают агросектору Техаса

Техасский вызов или почему прогнозирование урожая хлопка стало проблемой

Сельское хозяйство Техаса сталкивается с серьезными трудностями: изменения климата, засухи, внезапные бури, нашествие вредителей и недостаток точных исторических данных. В случае с хлопком, эти факторы особенно критичны. Так, в 2022 году штат Техас получил наихудший урожай хлопка за последние годы из-за засухи и экстремальной жары, что привело к экономическим потерям более $2 миллиарда. В регионе High Plains, обеспечивающем 66% хлопка штата, уровень отказа от сбора урожая достиг рекордных 68%, а общий объем производства снизился на 53% по сравнению с пятилетним средним показателем.

Высокие температуры в Техасе в течение последних лет заставляют все больше фермеров отказываться от выращивания хлопка. По данным Texas A&M AgriLife Extension, в июне прошлого года было засеяно на 450 тысяч акров меньше хлопка, что составляет снижение на 7% и ожидаемый уровень заброшенных угодий в 39%.

Спутниковые данные и ИИ-алгоритмы против нестабильности

Выращивание хлопка существенно способствует экономической стабильности сельских общин Техаса: создает рабочие места и стимулирует развитие местных отраслей, в частности текстильной промышленности и логистики.

Исторически прогнозирование урожайности хлопка базировалось в основном на интуиции фермеров и примитивных данных. В настоящее время благодаря внедрению технологий эти практики претерпели революционные изменения – аграрное производство перешло к точному, аналитическому подходу.

Точное прогнозирование урожайности хлопка является сложной задачей из-за непредсказуемых погодных условий, нашествия вредителей и неоднородных условий на полях. У фермеров часто нет достаточных исторических данных, что затрудняет точные оценки урожая и мешает принятию эффективных решений.

• Хлопок чувствителен к экстремальным погодным явлениям, таким как засухи, наводнения и резкие колебания температур, которые могут уничтожить весь урожай.
• Нашествие вредителей – в частности хлопчатобумажных долгоносиков, тлей и белокрылок – может существенно снизить качество и количество урожая.
• Нерегулярные методы орошения и вариативность почв на разных участках придают сложности для точного прогнозирования.

Недостаточная системность в сборе данных также усложняет точное предсказание. Согласно данным EOS Data Analytics (EOSDA), компании с украинскими корнями, специализирующейся на решениях спутниковой аналитики в аграрной сфере, отсутствие локализованных данных и фрагментарность исторических записей могут значительно снижать точность прогнозов. преодолеть эти вызовы, EOSDA инициировала пилотный проект, посвященный прогнозированию урожая хлопка в Техасе.

Предыдущий опыт компании показал, что прогностические модели могут давать сбой из-за отсутствия спутниковых изображений и других критически важных данных в решающие фазы роста культуры.

Интегрируя искусственный интеллект, передовые алгоритмы машинного обучения и спутниковые наблюдения, команда EOSDA разработала модель прогнозирования, эффективно компенсирующую ограничения, вызванные климатическими изменениями и фрагментарностью данных. Такой подход значительно повышает точность и своевременность прогнозов, демонстрируя потенциал точного земледелия в преодолении традиционных проблем аграрного прогнозирования.

В частности, модель:

• помогает принимать решения по орошению, обработке почв, борьбе с вредителями;
• снижает издержки ресурсов;
• повышает устойчивость к погодным рискам;
• позволяет формировать реалистичные прогнозы по логистике, переработке и экспорту.

Что известно о EOS Data Analytics

EOS Data Analytics (EOSDA) – это глобальный поставщик решений спутниковой аналитики в аграрной и лесной отраслях, способный создавать решения для 22 отраслей по запросу. Компания входит в космическую группу Noosphere, основанную Максом Поляковым, и работает с 2015 года, сотрудничая с правительственными, коммерческими и научными организациями.

3 января 2023 года компания EOSDA запустила свой первый спутник в области дистанционного зондирования Земли EOS SAT-1, выведенного на низкую околоземную орбиту ракетой Falcon 9 компании SpaceX с космической станции на мысе Канаверал (Cape Canaveral Space Force Station) . Спутник был построен компанией Dragonfly Aerospace , поставщиком технологий для космической съемки, и оснащен двумя высококачественными камерами DragonEye. Он обеспечивает высокое разрешение изображений и покрывает до 1 млн кв. км ежедневно, что позволяет создавать детальные карты состояния полей в реальном времени.

Метки: США, хлопок, ИИ, IT, Украина