Как рассказал старший научный сотрудник Национальной лаборатории коллективного пользования Алмасбек Маулит, пять лет назад их команда сделала первые шаги, взявшись за аналитику типажей казахстанских водителей. На основе открытых данных о количестве автомобилей и нарушений на дорогах исследователи смоделировали соотношение водителей-«отличников», «троечников» и агрессивных «двоечников».

Такие данные оказались полезными для банков и страховых компаний. Со временем команда переключилась на проекты в сельском хозяйстве, имеющие прикладной характер. Причём с прицелом на небольшие фермерские предприятия.

– У аграриев остро востребованы прогнозы по срокам посевных работ, урожайности, объёму удобрений, – пояснил Алмасбек. – Не секрет, что сельское хозяйство связано с высокими рисками, и каждый предприниматель ищет, как их минимизировать.

За основу разработчики взяли точное земледелие, или систему данных, полученных различными датчиками. В народе её ещё называют «цифровым агрономом». Для начала научные сотрудники очертили круг сведений, которые являются критически важными при прогнозировании урожая. При этом пришлось учитывать многочис­ленные нюансы – от того, какие культуры исторически выращивали в том или ином районе, до природно-климатических отличий.

Где-то важнейшими стали агрохимические показатели, например, содержание в почве фосфора или калия. В других районах урожай в большей степени зависит от количества осадков и накопленной влаги. В целом команде потребовалось собрать базу данных по районированным на востоке страны культурам, по структуре и плодородию почвы, климатическим особенностям, распространенным в регионе сорнякам, фитопатологиям. Пригодились даже сведения о техническом оснащении фермерских хозяйств. Например, практически все современные агрегаты оснащены датчиками, соответственно, они могут стать источником накопленных данных.

– Наш главный инструмент – дрон, – рассказал научный сотрудник. – Его «фишка» – мультиспектральная камера, способная вести съёмку в пяти спектрах: красном, синем, зеленом, ближнем инфракрасном и среднем инфракрасном. Плюс, конечно, аппарат может делать обычную съёмку.

Оптическое устройство, несмотря на миниатюрность, является сложной, дорогостоящей аппаратурой – в несколько раз дороже самого беспилотника. Его возможности были испытаны на участке в 27 га Восточно-Казахстанской сельскохозяйственной опытной станции. Съёмка в различных спектрах чётко обозначила состояние почвы, исследователи промаркировали её от минус единицы до единицы в соответствии с индексом NDVI (нормализованный дифференцированный вегетационный индекс).

В минус ушли те «пятна», которые практически полностью лишены плодородного слоя. Например, водные поверхности, асфальт, камень. Индекс от нуля до единицы получили территории, имеющие почву от бедной до покрытой густой порослью.

– Чем показатель ближе к единице, тем участок более плодородный, – пояснил Алмасбек. – На проблемных территориях, например, с бедным слоем или заболеванием растений, зелёного цвета по минимуму. Красные пятна – это голая почва. Если у фермера есть такая карта, ему не надо исследовать все поле, проблемные участки сразу видны. Можно оперативно провести агрохимический анализ и принять решение.

Одновременно университетская команда решила использовать искусственный интеллект для борьбы с сорняками. Если компьютерной программе дать «пищу» в виде дистанционной съёмки, она обучится распознавать разные виды растений, в том числе бурьян. В дальнейшем при прочтении фото с других полей программа автоматически укажет, есть ли сорняки, где они расположены, на какой площади. Такую карту можно сделать по каждому сельскохозяйственному предприятию. В итоге программа сама примет решение, где необходимо применить пестициды, в каком количестве. И с помощью дрона проведет их точечное распыление.

– С одной стороны, у фермеров сокращаются расходы на химикаты, – отметил исследователь. – С другой, снижается нагрузка на экологию. Сейчас весь мир идёт в этом направлении.

В нынешнем году университетская команда взялась за проект прогнозирования влажности поч­вы. В регионе в таких оценках заинтересована львиная доля фермеров, занимающихся растениеводством на неорошаемых землях. Восток страны, несмотря на кажущееся водное благополучие, все чаще сталкивается с климатическими изменениями в виде экстремальной жары и засухи. Если опоздать с посевной или ошибиться с технологией, почва потеряет драгоценный запас весенней влаги. Семена не успеют пустить сильные корни.

– Сельскохозяйственные культуры прорастают в землю примерно на 20–30 сантиметров, – пояс­нил Алмасбек. – Чтобы сделать прогнозные расчеты влаги на такой глубине, нужно учесть множество данных: количество осадков осенью, зимой, вес­ной, химический состав поч­вы, тип, наличие ветровой эрозии, метеорологические данные и ещё массу параметров.

На основе этой информации формируется компьютерная модель. Причём чем больше данных исследователи загрузят на портал, тем более точными окажутся аналитика и, соответственно, прогноз.

Проект сложный, требующий длительной кропотливой работы. Базовой для исследователей стала спутниковая съёмка с разрешением в 30 метров – такие данные размещены в открытом доступе. Фото с орбиты нельзя назвать детальными, однако они передают общую картину, в том числе отражают проблемные участки. Учёные могут целенаправленно выехать на место и провести уже с дрона съёмку с разрешением 3 см, точечно взять пробы на агрохимию, влагу, бонитет и так далее.

Как отмечает исследователь, со стороны аграриев интерес к научной разработке постоянно растёт. Если на первых порах в личных подсобных и фермерских хозяйствах при виде дрона юморили, мол, учёные пришли снимать видео, то сейчас фермеры выражают неподдельную заинтересованность.

Научные сотрудники поставили на опытном участке метео­станцию, показали возможности спектральной съёмки. И теперь аграрии сами идут с идеями: давайте измерим влагу, найдём оптимальную для посева культуру, выберем правильные сроки... В отличие от прошлого, когда на наработку достаточного опыта требовались десятилетия, и приходилось дневать и ночевать в поле, сегодня правой рукой для начинающего специалиста становится искусственный интеллект. По сути, портал может заменить агрария с 30-летним стажем.

– Главы крестьянских хозяйств хотят получить ещё больше исследований по факторам, которые влияют на урожайность, – заключил Алмасбек Маулит. – Точное земледелие становится трендом. В идеале наш портал должен аккумулировать данные по всем сельскохозяйственным угодьям – в горной местности, равнинной, на плодородных землях, с низким бонитетом. Чем шире база данных, тем больше прогнозов и технологий сможет предложить программа.