Настоящее всё больше походит на то, что некогда представлялось фантастикой. Меня зовут Павел Дудукин, руководитель Data Science-направления в Центре развития финансовых технологий (ЦРФТ) Россельхозбанка, и в этой статье расскажу, как мы вышли в финал международного конкурса Autonomous Greenhouse Challenge и что нас ждет дальше.

Объединённая команда Россельхозбанка (РСХБ) и Московского физико-технического института (МФТИ) приняла участие в хакатоне Autonomous Greenhouse Challenge в 2021 году. Там собрался народ, заинтересованный в автоматизации тепличного выращивания сельхозкультур. Наша команда заняла второе место, уступив лишь объединённой команде университетов из Китая. Мы опередили участников из Стэнфордского университета, MIT, международного концерна BASF, Технического университета Мюнхена и др.

Интересно, что смогла придумать наша команда? Тогда добро пожаловать в нашу теплицу.

Autonomous Greenhouse Challenge: что это такое и причём здесь искусственный интеллект

Ежегодно, начиная с 2018 года, китайская компания Tencent (создатель WeChat) и Вагенингенский университет в Нидерландах проводят международный конкурс Autonomous Greenhouse Challenge, в котором лучшие со всего мира специалисты по искусственному интеллекту соревнуются в выращивании сельскохозяйственных культур.

Вот так выглядит настоящий автоматизированный тепличный комплекс

Конкурс ориентирован на объединение экспертов в области IT и агрономии. Дело в том, что создание автоматизированных тепличных комплексов на базе искусственного интеллекта может повысить урожайность на 15–20 % при сохранении качества продуктов и минимальном ущербе окружающей среде.

В традиционном тепличном производстве надо регулярно корректировать параметры среды в зависимости от меняющихся факторов, которые влияют на рост сельскохозяйственных культур. Опытный производитель может сам контролировать ограниченный набор параметров системы на небольших производствах, но, если мы хотим большие урожаи, придётся разработать новый класс полностью автоматизированных тепличных комплексов на базе технологий искусственного интеллекта. Подобные системы обработки и анализа данных с применением машинного обучения и компьютерного зрения как раз и разрабатывают (а после апробируют) на конкурсе Autonomous Greenhouse Challenge, чтобы в будущем автономно управлять выращиванием культур в теплицах.

Нужно найти решение! Постановка задачи на хакатоне

Представьте, что у вас есть теплица, которая приносит урожай. Для самой теплицы нужно разработать такую стратегию, чтобы при минимальных затратах добиться максимальных показателей урожая. Стоит учитывать множество факторов и, как следствие, численных входных параметров (сохраним интригу и расскажем о них чуточку позже). То есть сам результат оценивается численно по двум выходным параметрам: затраты и выручка от потенциальной продажи урожая. Но вообще, целевой параметр — прибыль с квадратного метра теплицы.

Наша теплица представлена в виртуальной форме. На ознакомление с её работой и разработку алгоритмов был выделен целый месяц — первый этап хакатона. Далее в течение трёх дней была проведена питч-сессия (второй этап), во время которой команды рассказывали про свои составы и идеи решения поставленной задачи. Третий этап был заключительным: в течение 24 часов, команды разрабатывали свои решения, после чего вновь объединились составами на награждении.

Итоговое место определялось по результатам получения наивысшего показателя прибыли с теплицы и по результатам питч-сессий. Притом вердикт по прибыли занимал 60% от итогового решения, тогда как питч-сессии оценивались с весом в 40%. Оказалось, что наша команда заняла первое место по итоговой прибыли, но после питч-сессий мы стали вторыми, так как нас обошла команда из Китая. И прежде, чем мы перейдем к разбору решения, напишем несколько строк о команде.

Мы были первыми, кто представлял Россию на этом мероприятии.

Наверняка у вас появился вопрос: почему именно РСХБ и МФТИ представляли Россию на Autonomous Greenhouse Challenge? Отвечаем.

В июне 2020 года Россельхозбанк и Московский физико-технический институт создали совместную лабораторию по развитию искусственного интеллекта. Основными задачами этого сотрудничества являются повышение качества клиентского опыта, оптимизация бизнес-процессов за счёт использования продвинутой аналитики и методов машинного обучения, а также развитие функциональности экосистемы для компаний и агропредпринимателей через инструменты сервиса «Своё Фермерство».

В России не так много специалистов в области автономного управления теплицами, и мы в рамках сотрудничества с лабораторией МФТИ решили стать одними из первопроходцев в данной сфере.

Взлёты и падения. Идеи решения поставленной задачи

Задача оказалась интересной не только с технической точки зрения, но и с концептуальной. Поэтому наши специалисты сразу ухватились за неё и организовали мозговой штурм из своих подходов. Выделим основные.