Урожай на автопилоте: зачем агрохолдингу Евтушенкова искусственный интеллект
Если верить топ-менеджерам «Степи», цифровизация и искусственный интеллект помогают быстро и качественно решать задачи, которые ставит перед холдингом рынок АПК. Однако не все сельхозпредприятия относятся к этому серьезно.
Цифровизация на уровне 10%
Два оборудованных плугами трактора шли параллельно по полю. Между оставленными позади крайними бороздами не было необработанных промежутков. Трактористы даже не касались руля, сосредоточив все внимание на глубине вспашки. Когда машины дошли до конца поля, они, не останавливаясь, так же параллельно выполнили разворот и пошли бок о бок, оставляя за собой аккуратно вспаханные широкие полосы. Точного курса они придерживались, следуя сигналам GPS. Так осенью 2020 года на ростовских полях группы компаний «Степь», подконтрольной АФК «Система» Владимира Евтушенкова (№41, $3,4 млрд), готовили почву под озимую пшеницу.
С 2017 года «Степь» вложила в сельскохозяйственную цифровизацию около 500 млн рублей. По оценке члена совета директоров компании «ЭкоНиваТехника-Холдинг» Бьерне Дрекслера, «процесс цифровизации в сельскохозяйственной отрасли России сегодня начал динамично развиваться, однако ее уровень пока не превышает 10% [от возможного]».
«Степь», безусловно, один из явных лидеров цифровизации, утверждает генеральный директор Института конъюнктуры аграрного рынка Дмитрий Рылько. По его словам, отдельные элементы цифровой трансформации, которые есть у других компаний, в «Степи» «интегрировали, свели в единое целое и создали работающую систему».
«История поля»
«Агрохолдинг «Степь» ежегодно тратит на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) больше 100 млн рублей», — сообщил Forbes генеральный директор группы компаний Андрей Недужко. Один из примеров — создание цифровых карт полей.
Группа использует облачный сервис «История поля» от компании «Геомир». В 2017 году она выиграла тендер «Степи», сервис отвечал техническому заданию агрохолдинга на 60-70%. Чтобы программы полностью обеспечивали потребности компании, их доработали. Одна из функций системы -- создание многослойных электронных карт полей, совмещающих кадастровые данные с границами реальных земельных участков.
«Геомир» организовал облет и фотосъемку дронами всех угодий «Степи». Затем специалисты наложили полученные в выписках «Росреестра» координаты на реальные поля. Обнаружилось, что хозяйствам холдинга принадлежат "лишние" 11 000 га пригодной для обработки земли, которая не использовалась для посевов.
«История поля», работающая в виде приложения на любых устройствах, как Android, так и iOS, позволяет планировать осмотры угодий агрономами, мониторить при помощи спутниковых данных состояние посевов, анализировать юридическую информацию о земельном банке и многое другое.
Выгодный двойник
Есть и другой облачный сервис. Сергей Ткаченко, директор по IT и НИОКР «Степи», вспоминает, что одной из первых в компании внедрили математическую модель, «которую разработала [американская] компания SAS» и тестировала ее у другого сельхозпроизводителя — группы компаний «АгроТерра» (не ответила на запрос Forbes). Директор по работе с промышленным сектором SAS Россия Сергей Романов объясняет, что речь идет о продукте SAS, представляющем собой платформу для математических алгоритмов и проект промышленного внедрения, «чтобы эту математику наложить на бизнес-процессы и заставить приносить прибыль».
«Для «Степи» мы построили так называемого цифрового двойника предприятия на все их площади (578 000 га. — Forbes), — обьясняет Романов. — По сути это оптимальный планировщик ресурсов, начиная от севооборота (смены культур на одном поле. — Forbes), доступности техники, расстояния до полей и так далее. Планировщик позволяет понимать, где у нас дефициты, а где — профициты».
По словам Романова, первым клиентом в экспериментальном режиме была «АгроТерра», но в промышленную эксплуатацию они запустили платформу одновременно со «Степью». Вся система обошлась холдингу Владимира Евтушенкова в 15 млн рублей.
Сервис учитывает правила севооборота и увязывает их с данными о ценах на ту или иную сельскохозяйственную культуру.
Ткаченко говорит, что в 2020 году они сравнили выводы цифрового двойника, то есть системы прогнозной аналитики от SAS, с ручными расчетами своих агрономов и экономистов по всем площадям, на которых компания занимается растениеводством. «Система подсказала, как правильнее сделать чередование культур, где посадить более выгодную, все правила применила чуть точнее, чем мы по привычке делали, — вспоминает он. — И в результате, хотя наши агрономы и экономисты приняли не все рекомендации, а три четверти отбросили, мы заработали 300 млн рублей дополнительной OIBDA (операционный доход до износа и амортизации. — Forbes)!» В 2020 году OIBDA «Степи» выросла по сравнению с 2019-м на 112,5%, до 9,3 млрд рублей.
«История поля» хранит оцифрованные карты полей, а искусственный интеллект «Системы прогнозирования и анализа производства» от SAS рассчитывает чередование культур и урожайность. «Эти две системы автоматизированного учета и прогнозной аналитики — главные агрономические инструменты», — говорит Ткаченко.
Урожай на автопилоте
Цифровой двойник позволил технике «Степи» «видеть» все поля с их границами и неровностями почвы. В холдинге выделили для эксперимента около 120 га. Для обработки почвы и посевов использовали два вида техники: тракторы, оборудованные автопилотами Trimble (компания из Кремниевой долины, занимающаяся системами автопилотирования), и взятые в аренду тракторы немецкой CLAAS со встроенным автопилотом. Благодаря цифровым технологиям на экспериментальных полях собрали 500 т пшеницы (всего «Степь» собирает около 1 млн тонн). «Автоматизация исключает вероятность человеческих ошибок, которые все вместе могут снижать урожайность до 5%», — говорит Ткаченко.
По словам Лаврентия Плотникова, менeджера по развитию Trimble AgBusiness Solutions в России и СНГ, сотрудничать со «Степью» они стали с 2019 года, когда презентовали свою экосистему по управлению всем агропроизводственным циклом. Год спустя Trimble показал работу гидравлических автопилотов на технике Минского тракторного завода (МТЗ) и выиграл тендер «Степи». Дальше были решения по синхронизации опрыскивателей и возможности дифференцированного внесения удобрений. «Большинство компаний сейчас играют в диджитал, а в «Степи» есть выделенный департамент R&D и IT, сосредоточенный на полной оцифровке компании», — говорит Плотников.
Леонид Яковлев, менеджер по направлению цифровизации сельского хозяйства компании CLAAS, рассказывает, что «Степь» быстро расширялась путем присоединения хозяйств, в которых уже была их техника — тракторы и комбайны. «Она была устаревшей, механизаторы управляли ею на 100% — говорит Яковлев, — И они [«Степь»] попросили показать последние art of work с возможностями цифровизации». Компания CLAAS продемонстрировала свою технику, выпускаемую на заводе в Краснодаре — тракторы с предустановленной автоматизированной GPS-системой рулевого управления с движением по заранее запланированным трекам с авторазворотами. В планах представить и комбайны, которые не только сами рулят, но и контролируют сложный процесс обмолота в зависимости от влажности зерна, количество сорняков на поле и многое другое.
Ткаченко из «Степи» рассказывает: «Кто бы что ни говорил, но мы убираем человека не с поля, а от операционных процессов. Механизатор находится в кабине трактора, но рулит не он — рулит железяка, а человек следит за качеством выполняемой операции». Он показывает снимок, сделанный при помощи телематического устройства, которое благодаря GPS и встроенным датчикам ведет статистику движения трактора с сеялкой. Широкая зеленая полоса — здесь трактор прошел и высеял семена, узкая красная — пропустил. Пропуск — 10 м, но длина поля — 2 км, значит, незасеянными остались 2 га. «Отследить это трудно: посевы взойдут, зеленая масса сомкнется, а потом у тебя низкая урожайность, — объясняет Ткаченко. — Вот такие ошибки автопилот полностью исключает».
Эскадрон «агрономов» летучих
Множество операций выполняют в «Степи» квадрокоптеры. Они — первые помощники агрономов, которым постоянно нужна информация о том, что происходит на полях.
«Агроному нужно зайти на поле и посмотреть, но он может пройти по диагонали и не увидеть, например, пересев или выемку, где поздно сошел снег и семена вымокли, — рассказывает Ткаченко. — Коптер дает полную картину, и агроном может запланировать на будущий год убрать эту ложбинку».
Коптеры делают тысячи фотографий полей, специальная программа «склеивает» их, а система распознавания видит каждый из сотен тысяч ростков, определяет качество посевов и дает возможность прогнозировать урожайность. Коптеры другой модели, оборудованные системой опрыскивания и емкостями на 16 л раствора, точечно вносят средства защиты растений. Точечно — ключевое слово, потому что трактор с опрыскивателями выливает по 200 л концентрата без разбора. Кроме того, тракторы мнут колесами посевы через 10-12 м. А коптеры на тот же вес гербицидов или фунгицидов тратят меньше воды, а за счет вихревого движения воздуха проливают, например, всходы подсолнечника до третьего листа, в том числе с обратной стороны.
Немодная цифра
Руководитель проекта по цифровизации АПК Центра технологического трансфера Высшей школы экономики Сергей Косогор исследовал распространенность цифровизации в российских регионах и пришел к выводу, что, если оценивать по шкале от 1 до 10, ее средний балл сегодня — 6,4. Часть регионов, которая дает большую долю сельхозпродукции, имеет балл ниже среднего. Активно внедряют цифровизацию, например, «Ассистагро», которую учредили основной владелец «Русагро» Вадим Мошкович и гендиректор агрохолдинга Максим Басов, или Smart Farming Club, который возглавляет Бьерне Дрекслер из компании «ЭкоНиваТехника-Холдинг».
Директор «Ассистагро» Евгений Багрянцев рассказывает, что компанию учредили в феврале 2021 года и они самостоятельно разрабатывают цифровое решение для автоматического скаутинга (мониторинга и учета полевых данных) при помощи беспилотных летательных аппаратов. По его словам, их платформа будет готова в следующем году и они рассчитывают, что ее можно будет предложить на рынке сельскохозяйственной цифровизации.
Наталья Филиппова, руководитель созданного в начале 2021 года Smart Farming Club, говорит, что в их сообщество лидеров аграрной отрасли входит сейчас больше 100 руководителей компаний и Ткаченко из «Степи» был одним из первых участников. «По части цифры в АПК главные обсуждаемые темы сообщества — это системы мониторинга и контроля за полевыми операциями с использованием GPS, повышение эффективности посева, уборки и других бизнес-процессов на основе умной техники и работа аналитических систем анализа и учета», — говорит она.
На презентации и встречи в Zoom собираются собственники, операционные директора компаний и директора по IT. Филиппова объясняет, что у крупных и средних предприятий разный подход: «Для крупных инвестировать в технологии, например, 10 млн рублей не представляет проблем, и многие из них тестируют буквально все и многое используют, а основной процент, средние и малые хозяйства, пытаются внедрять технологии точечно — например, обследовать поля с помощью дронов. Их проблема — ограниченные бюджеты и вытекающие из этого сложности».
Банкиры в поле
В июне 2021 года «Степь» договорилась со «Сбером» о сотрудничестве в сфере развития искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Банк будет также финансировать инвестиционную программу группы.
«Благодаря тому, что у нас хорошо поставлен учет, мы со «Сбером» сделали инструмент, при помощи которого нейросеть, определяющая по спутниковым снимкам виды сельхозкультур, прогнозирует их урожайность и не только, — объясняет Ткаченко. — На базе наших данных они обучают этот аналитический инструмент».
Владимир Ситнов, старший вице-президент Сбербанка, рассказывает, что разработанный ими продукт на базе искусственного интеллекта Agro AI — это не только цифровой двойник поля, а прежде всего набор инструментов, помогающих производителю принимать управленческие решения. Эти инструменты полезны в трех основных случаях. Во-первых, при покупке земли, потому что не только учитывают ее качество, которое можно проверить через агрохиманализ, но и позволяют узнать, соблюдался ли на этой земле севооборот в последние пять лет.
Во-вторых, инструменты ИИ могут прогнозировать урожайность и цены на продукцию не только в конкретном хозяйстве, но и в целом регионе. В-третьих, они контролируют возделывание земли, позволяя проверить, какая часть сельхозугодий действительно обрабатывается, нет ли залесений и заболачиваний. «Наш продукт может быть интересен как крупным фермерам, так и региональным госорганам», — говорит вице-президент «Сбера».
Почему «Сбер» выбрал для сотрудничества именно «Степь»? «Холдинг, используя инфраструктурные и платформенные решения компании SberCloud нашей экосистемы, тестирует свои задачи машинного обучения, а также сотрудничает с партнером банка — компанией «Геомир», предоставляющей облачный сервис «История поля» для комплексной автоматизации. Мы изначально искали партнера, который обладает серьезной экспертизой, достаточным земельным банком и качественными данными для обучения модели и подтверждения результатов», — объясняет Ситнов выбор банка.