Традиционно считается, что цифровые двойники популярны среди крупных компаний в отраслях тяжелой промышленности: машиностроение, авиастроение, горнодобыча, энергетика и пр., однако этими направлениями потенциал технологии не исчерпывается. В предыдущем материале рассказывала про кейсы использования digital twin в пищевой промышленности и фарме, в этом — о том, как цифровые двойники используются в сельском хозяйстве. 

На тему цифровых двойников в АПК относительно мало информации. Путаницы добавляет то, что под цифровыми двойниками могут скрываться совершенно разные продукты, поскольку у понятия нет четкого определения. Некоторые компании используют модный термин в маркетинговых целях — чтобы по-новому представить уже давно известные сервисы. 

Что такое цифровой двойник 

Для начала определимся с тем, что будем понимать под цифровым двойником в рамках этой статьи. Если обобщить определения digital twin от крупных аналитических агентств и IT-компаний (Gartner, Accenture, IBM), выйдет, что: 

1. цифровой двойник — это виртуальная копия физического объекта; 

2. цифровые двойники могут моделировать разные сценарии развития объекта/процесса (в том числе с помощью машинного обучения) в зависимости от вводных со стороны бизнеса;

3. несколько цифровых двойников можно объединять в один и таким образом моделировать более сложные системы. 

Цифровой двойник — это не только про настоящее (то, как ведут себя объекты и системы сейчас), но и про будущее. Неотъемлемые его составляющие — это симулирование и прогнозирование поведения объектов и процессов. Поэтому когда компания называет цифровым двойником платформу, которая просто объединяет все данные об объекте в одном месте — это не совсем цифровой двойник. В качестве примера приведу сервис Operations Center, разработанный ведущим производителем сельхозтехники John Deere. John Deere называет свое решение цифровым двойником, при этом по факту это, скорее, платформа управления предприятием: через нее можно мониторить состояние полей, посевов, техники и пр., однако возможности моделирования и прогнозирования на сайте не упоминаются.

Цифровой двойник в поле

Как бы то ни было, «настоящие» цифровые двойники в сельском хозяйстве уже используются. Целый ряд решений в этой области предлагает, например, IBM. Ключевой продукт — Watson Decision Platform for Agriculture, запущенный в 2018 году. С его помощью сельхозпроизводители могут, например, спрогнозировать урожай и цены на свою продукцию на мировых рынках. В 2019 году IBM параллельно выпустил продукт Weather Signals. Решение позволяет создавать модели, которые показывают, как ожидаемые погодные условия и даже незначительные колебания температуры или влажности повлияют на показатели бизнеса, вплоть до продаж отдельных категорий товаров на определенных территориях. IBM также поддерживает стартап iFarming, который использует цифровые двойники полей для прогнозирования потребности сельхозкультур в воде. Цифровой двойник учитывает тип почвы, климат и стадии роста растений и предлагает оптимальное количество воды для каждого участка поля. 

Конечно же, IBM — далеко не единственный игрок, который предлагает ИИ-моделирование для агросектора. Например, американская компания Descartes Labs использует ML-модели, натренированные на спутниковых снимках, чтобы прогнозировать цены и спрос на определенные сельхозкультуры (среди них, например, кукуруза, соя, пальмовое масло, кофе и др.). Израильский стартап Prospera предлагает решение, схожее с вышеописанным продуктом от iFarming — для прогнозирования необходимого объема полива сельхозкультур.

Цифровой двойник для закрытых хозяйств и животноводства

Помимо «поля», потенциальные сферы применения цифровых двойников в АПК — животноводство и закрытые фермерские хозяйства (теплицы), хотя пока решений в этой области не очень много. 

В связке «цифровые двойники и животноводство» чаще всего упоминается нидерландская компания Connecterra, которая, однако, прямо на своем сайте не говорит, что занимается цифровыми двойниками. Connecterra разработала ИИ-ассистента для фермеров на молочных производствах, который обладает прогностическими функциями и дает советы по внедрению наиболее устойчивых сельскохозяйственных практик. Со временем компания стала позиционировать помощника как платформу для данных, которая предоставляет инсайты по всей цепочке создания стоимости в молочной промышленности.

В сфере вертикального фермерства стоит упомянуть анонсированное в начале года партнерство Siemens с 80 Acres Farms. В рамках сделки Siemens разработает цифровой двойник, который будет моделировать вертикальные фермы 80 Acres Farm для прогнозирования роста растений при различных условиях. Цифровые двойники для вертикальных ферм предлагает, например, венгерский стартап DupliPlant. DupliPlant собирает специфические для культуры данные и дает рекомендации по установке оптимальных параметров для роста. Компания утверждает, что «за секунды» может протестировать, как те или иные условия отразятся на растении. 

Что в России

В России разработку digital twin в большей степени ведут крупные IT-компании: так, за последние 2-3 года запуск цифровых двойников для сельскохозяйственной отрасли анонсировали КРОК и Ctrl2Go. 

Ctrl2Go представил соответствующее решение в 2020 году на выставке «Золотая осень – 2020». Компания описала свой цифровой двойник для АПК как «конструктор, который позволяет, как Lego, собирать модели, делать их рабочими и достигать определенных бизнес-целей». Не до конца понятно, действующий ли это продукт — кроме пресс-релиза, на сайте о нем больше нет упоминаний. 

КРОК помогает агрохолдингам строить цифровых двойников на основе систем оперативного управления производством MES (Manufacturing Execution System) и систем оперативного планирования производства APS (Advanced Planning and Scheduling). Судя по описанию, речь, скорее, идет о моделировании процессов пищевых производственных предприятий, а не о цифровых двойниках полей, растений и пр. 

По мнению архитектора ИИ-решений Softline Digital Вадима Седельникова,в РФ по сравнению с западными странами цифровые двойники распространены в АПК меньше по двум причинам. С одной стороны, себестоимость сельхозпродукции в РФ ниже, как следствие, у производителей меньше стимулов закупать дорогостоящие технологии. Вторая причина — более развитые системы субсидирования, например, в Европе. Но ситуация может измениться: «сельское хозяйство в 2023 году вошло в число приоритетных отраслей экономики России для ИИ. Это должно положительно сказаться на внедрении цифровых двойников в агропромышленном секторе», — комментирует Вадим Седельников.