Ставропольский край за последние годы сильно преуспел в выращивании помидоров в закрытом грунте. Теплицы открываются здесь с невероятной скоростью, и регион уже прочно укрепился в тройке лидеров среди субъектов страны по сбору этого овоща. В 2019 году в крае вырастили 54,7 тысячи тонн помидоров, что составляет шесть процентов от общероссийского показателя.
По словам губернатора региона Владимира Владимирова, цель Ставрополья - занять 30 процентов рынка тепличных томатов. Больше всего помидоров выращивают в Изобильненском городском округе (16,2 тысячи тонн) и Кировском городском округе (12,3 тысячи тонн). За последние пять лет благодаря новым инвестиционным проектам производство томатов на Ставрополье увеличилось в восемь раз.
Любопытно, что коллектив ученых, который сейчас занимается теплицами, пару лет назад реализовал крупный проект, разработав собственную систему управления. На идентичной системе 22 августа 2019 года в космос на корабле "Союз МС-14" отправился антропоморфный робот-спасатель FEDOR. Ставропольские же инноваторы решили уделить больше внимания аграрному направлению.
- Мы подумали, что сейчас в приоритете "умные фабрики". К тому же теплица - потенциально недоброжелательная среда для человека, в ней поддерживается температура выше 50 градусов. Поэтому последние два года прорабатывали их роботизацию. На сегодня полностью сформированы математические методы и алгоритмы для управления роботами и есть лабораторный образец, на котором мы испытываем систему технического зрения. Если первые опыты окажутся удачными, то в течение полугода сделаем эскизный образец и будем искать покупателей, - рассказал корреспонденту "РГ" руководитель проекта доцент кафедры прикладной математики и компьютерной безопасности СКФУ Владимир Антонов.
Предполагается, что роботы будут высаживать и опрыскивать овощи, собирать урожай и доставлять их на склад. В одной средней по размеру теплице сможет работать от 30 до 60 механических сотрудников.
Робот состоит из пяти модулей - шасси для перемещения, сенсорных приборов, программного обеспечения, манипулятора и управляющего оборудования. Манипулятор - это рука, которой выполняются все действия. Точностью ее функционирования и занимаются преимущественно исследователи. Механизм должен безошибочно определять препятствия на пути и распознавать растения. У робота есть и система распознавания образов, то есть когда он смотрит на помидор, то может понять, созрел ли тот и стоит ли его срывать. Интересно и то, что роботы могут распределять между собой задачи, и если один не справится с чем-то, он позовет на помощь другого.
- По развитию роботизации Россия, мягко говоря, отстает. Хотя и за границей в основном этот процесс идет на промышленных производствах. Есть израильские, американские, европейские, японские роботы, работающие в теплицах. Но у них у всех имеется один существенный недостаток - цена. Поэтому одна из задач нашего коллектива - удешевить конструкцию, сделать ее доступной, - отметил Антонов. - Также займемся промышленным дизайном робота, чтобы он был не только надежен, но и красив.
Заграничный аппарат может заменить в теплице трех человек, но стоит он несколько миллионов рублей, плюс придется тратиться на его обслуживание и запчасти. Иностранная машина, таким образом, будет окупаться несколько лет. Отечественный экземпляр ученые обещают сделать экономически более выгодным.
Сейчас исследователи работают над защитой частей робота от воды, ведь в теплицах влажность очень высокая. Планируется, что машина будет соответствовать как минимум сертификату IP68 (цифра шесть - это уровень устойчивости к песку, грязи и пыли, а восемь - к влаге).
По словам ученых, роботизация теплиц не исключит из производственного процесса человека.
- Сейчас начинается четвертая промышленная революция, в ходе которой роботы начинают вытеснять людей на производстве, - считает Владимир Антонов. - Но все равно нужны высококвалифицированные сотрудники для обслуживания машин. Необходимы программы переобучения, чтобы работники теплиц могли заниматься сервисом. К тому же пока робот не способен выполнять все операции, например вытягивать стебли.
Проектом, помимо Антонова, занимаются доктор наук, два кандидата наук, аспиранты, магистры, студенты. Все они специализируются на мультиагентных технологиях (решение сложных задач, связанных с эволюцией живых систем) и робототехнике.
Сейчас финансирование разработки полностью держится на грантах. Примерно год назад один из аспирантов СКФУ выиграл грант "Умник" в размере 500 тысяч рублей на создание модульной структуры. Позже коллектив получил грант на разработку систем управления Российского фонда фундаментальных исследований - 1,2 миллиона рублей. Ученые подали еще несколько заявок на участие в грантовых конкурсах и ожидают положительных результатов.
Важно и то, что технологию можно адаптировать к любым культурам, которые растут кустовым способом, то есть роботы в перспективе смогут собирать огурцы, сою или кабачки. Ученые уверены, что их разработка в скором времени найдет широкое применение, причем не только в Ставропольском крае, но и в других регионах страны.
Ученые Кабардино-Балкарского научного центра РАН работают над созданием редактора нейрокогнитивной мультиагентной системы, похожей на систему искусственного интеллекта, но, в отличие от нее, способной не только работать на основании заложенной программы, но и обучаться самостоятельно. Она может открыть новую эру в робототехнике.
Как рассказал заведующий лабораторией нейрокогнитивных автономных интеллектуальных систем КБНЦ РАН Кантемир Бжихатлов, над проектом трудится около 30 человек - от математиков до психологов: "Лучше всего сравнить эту систему с человеческим мозгом. В нем, как известно, имеются группы нейронов, связанные друг с другом в своего рода сеть. Каждый нейрон получает и отправляет сигналы другим, после чего принимается решение, на основании которого обладатель мозга предпринимает какие-либо действия. Наша задача - создать не просто систему слабого искусственного интеллекта (классическая нейронная сеть), но интеллект с набором свойств, сравнимый с человеческим мозгом, научить его быть любопытным, способным обучаться на основании самостоятельно получаемого опыта, ставить цель и создавать алгоритм ее достижения".
Роль группы нейронов в системе исполняют так называемые агенты, поэтому она и названа мультиагентной. С внешним миром система общается почти по-человечески: воспринимает видео- и аудиосигналы, осязает предметы окружающего мира искусственной рукой, к которой подключена. Как только она сталкивается с чем-то непривычным - вроде незнакомого объекта, попавшего в поле зрения видеокамеры, или предмета, нащупанного искусственной рукой, - в специальном окошке общения система спрашивает, что это. Получив ответ от оператора, она получает и новый опыт, для которого создает нового агента. Таким образом, по мере того как система набирается жизненного опыта, сеть разрастается.
- К настоящему моменту мы научили систему распознавать некоторые причинно-следственные связи, - добавил Кантемир Бжихатлов. - Распознает она и звуки - пока только их длительность и частоту, но не речь. Со временем научим и этому.
Нейрокогнитивные мультиагентные системы - весьма перспективное направление. Ведь применять их можно везде, где необходим искусственный интеллект. Робота можно обучить массе вещей: распознавать изображение и видео, понимать речь, вести диалог с человеком, ставить диагнозы.