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

О строении нашей галактики О строении нашей галактики

Не все знают, что у Млечного Пути есть два диска со спиральными рукавами

Наука и техника
Лиза Моряк: «Я была готова побороться за роль Татьяны» Лиза Моряк: «Я была готова побороться за роль Татьяны»

Оператор, который снимал фильм, сказал: «Это одна из лучших ролей Лизы»

Караван историй
Из СССР — вокруг света: как Юрий Сенкевич прожил жизнь-путешествие Из СССР — вокруг света: как Юрий Сенкевич прожил жизнь-путешествие

Юрий Сенкевич и его жизнь, полная приключений

Psychologies
Как ученые смогли снять отпечатки пальцев с 2400-летнего трупа! История болотного тела из Толлунда Как ученые смогли снять отпечатки пальцев с 2400-летнего трупа! История болотного тела из Толлунда

Усопший когда-то стал жертвой человеческого жертвоприношения

ТехИнсайдер
Стыд куросвинье не товарищ Стыд куросвинье не товарищ

«Бедные-несчастные»: Йоргос Лантимос экспериментирует с чувством жалости

Weekend
10 причин, по которым в доме появляются неприятные запахи: мнение клинеров 10 причин, по которым в доме появляются неприятные запахи: мнение клинеров

Как предотвратить появление неприятных запахов в доме?

VOICE
5 советов, как справиться с синдромом выжившего 5 советов, как справиться с синдромом выжившего

В чем суть синдрома выжившего, какие он имеет последствия и как его пережить

Psychologies
Строительный материал из золы: химики создали экологичный метод утилизации отходов с тепловых электростанций Строительный материал из золы: химики создали экологичный метод утилизации отходов с тепловых электростанций

Один из наиболее экологичных способов утилизации отходов тепловых электростанций

ТехИнсайдер
Если не автобус, то кот Если не автобус, то кот

APM CAT, который довезет до соседа Тоторо

Автопилот
Палеогенетики прочитали геном императора У-ди Палеогенетики прочитали геном императора У-ди

Палеогенетики прочитали геном императора У-ди

N+1
Словарь электротехники Словарь электротехники

Гид по электрокарам

Men Today
ТОП-5 самых известных корейских автобрендов и их первые модели ТОП-5 самых известных корейских автобрендов и их первые модели

На мировом уровне корейский автопром заявил о себе лишь пару десятилетий назад

РБК
Продолжение легенды Продолжение легенды

Яхтенный бренд Moody легендарным считается по праву

Y Magazine
Не да Винчи Не да Винчи

Стендап-комик Евгений Чебатков — почему важно коллекционировать эмоции

RR Люкс.Личности.Бизнес.
Поиск себя, детективы и любовь: 10 удачных экранизаций женских романов Поиск себя, детективы и любовь: 10 удачных экранизаций женских романов

Удачные экранизации романов, написанных женщинами

Forbes
«Офонареть» и «до фонаря» — это как? Шокирующая история жаргонных словечек «Офонареть» и «до фонаря» — это как? Шокирующая история жаргонных словечек

Откуда пошли фразы «до фонаря» или «офонареть»?

ТехИнсайдер
Самые первые фильмы великих режиссеров Самые первые фильмы великих режиссеров

Про что было первое, робкое кино Нолана, Кэмерона, Бессона или Вильнёва

Maxim
Сколько баллов в урагане чувств? Сколько баллов в урагане чувств?

Как повысить уровень EI и доказать – будущее не за роботами

Psychologies
Красавица сойка Красавица сойка

У нее рыжеватое оперение, черные крылья и хвост, а перья на плечах ярко-голубые

Знание – сила
Затмение нашло. Календарь затмений в 2024 году Затмение нашло. Календарь затмений в 2024 году

Когда в этом году будут солнечные и лунные затмения

Лиза
Женские таблетки Женские таблетки

Противозачаточные средства: свойства, не связанные с контрацепцией

Лиза
Нервные тики у ребенка: почему они возникают и как лечатся Нервные тики у ребенка: почему они возникают и как лечатся

Какие нервные тики встречаются чаще всего и почему? И всегда ли нужно их лечить?

Psychologies
Как в африканских странах осваивают криптовалюту и поможет ли это торговле с Россией Как в африканских странах осваивают криптовалюту и поможет ли это торговле с Россией

Какие цифровые инструменты можно использовать для торговли со странами Африки

Forbes
Написано для Гали Написано для Гали

Последние дубы этой аллеи как охранники стоят на входе в сад...

Seasons of life
Почему не дышит нос? Почему не дышит нос?

Наш нос – сложная система, если в ней произошёл сбой, страдает весь организм

Здоровье
Анна Ялова Анна Ялова

О новых подходах в режиссуре экспозиций и чего ждать от «Манежа» дальше

Собака.ru
«О расставании как о хеппи-энде» «О расставании как о хеппи-энде»

Любовь Мульменко о своем фильме «Фрау»

Weekend
Как вылечить робота Как вылечить робота

На участке окончательной приемки врач пытается реанимировать пациента-андроида.

ТехИнсайдер
«Обывательщину на прицел!», или Как в эпоху НЭПа в СССР боролись с мещанством, но не преуспели «Обывательщину на прицел!», или Как в эпоху НЭПа в СССР боролись с мещанством, но не преуспели

Прежде чем рассмотреть мещанина, стоит задаться вопросом: а что же он такое?

Наука
Дизайн человека Дизайн человека

Как предсказать будущее фигуры без натальной карты? Боди-менеджмент — наше все.

Собака.ru
Открыть в приложении