В полях Южной Каролины по сухой земле между рядами высоких раскачивающихся сорго (богатых питательными веществами злаков) медленно передвигается робот.

Робот сканирует стебли сорго, фотографирует их и распознаёт наличие заболеваний. Он использует лазерный дальномер для определения их высоты и объёма. Изредка он протягивает свой манипулятор, хватает один из стеблей и протыкает зондом, измеряя толщину кожуры.

Добро пожаловать на ферму будущего.

Этот маленький робот-фермер – всего один из проектов FarmView, мультидисциплинарной попытки привить использование современных технологий на фермах. С постоянно растущим населением мира необходимо увеличить производство еды на 70% в следующие 40 лет, если мы хотим накормить всех – так утверждает Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН. И хотя изменения климата поспособствуют увеличению урожая в некоторых регионах, они же принесут и новые трудности на пути обильного выращивания здоровых зерновых культур.

Если мы хотим удовлетворить такой спрос, нам необходимо повысить эффективность сельского хозяйства с точки зрения ресурсов и времени. Неудивительно, что сельхозисследователи обращаются к любым вспомогательным технологиям. К примеру, упомянутый робот для сорго использует технологии навигации, разработанные для робомобилей, и военные датчики.

«В США в последнее время мы тратим много денег на военные расходы», – говорит Джордж Кантор, руководитель проекта FarmView в университете Карнеги-Мэлон. «Алгоритмы, занимающиеся распознаванием лиц для отслеживания людей в аэропортах и прочих местах, становятся алгоритмами для распознавания виноградных гроздей. Если разобраться, можно увидеть, что мы, инвестируя в технологические разработки, используем все эти инструменты в сельском хозяйстве».

Протыкающий сорго робот использует технологии в области выращивания злаков. Обычно фермеры комбинируют различные сорта злаков (к примеру, одного только сорго существует 40 000 разновидностей) для создания новых, которые необходимо выращивать и проверять. Это позволяет выводить новые версии злаков, более устойчивых к болезням, засухе, или выдающим больше урожая. Это длительный и сложный процесс – необходимо отслеживать все эти новые сорта, их рост, их свойства. Но если заставить заниматься этим робота, то, по словам Кантора, процесс многократно ускоряется.


Робот хватает стебель сорго

Кантор с командой сосредоточились на сорго не как на продукте питания (хотя этот богатый белком злак популярен в некоторых частях Африки и Индии), но как на потенциальном биотопливе. Кантор говорит, что сейчас с гектара сорго даёт 10-15 тонн биомассы, но они надеются путём скрещивания увеличить эту цифру.

«Наша цель гарантированно давать по 20 тонн с гектара, и если у нас это получится, тогда сорго станет экономически выгодным биотопливом», – сказал Кантор.

Это будет благом не только для попыток уменьшить использование ископаемого топлива – а проект с сорго финансирует Министерство энергетики США – но и для тех областей страны, где почва недостаточно богата для выращивания других злаков. Прелесть сорго в том, что он может расти практически где угодно.

Но у FarmView есть несколько проектов, адаптирующих технологии, взятые из других областей и перерабатывающих их на пользу фермеров. Кантор рассказал о другом проекте, использующем систему компьютерного зрения для подсчёта количества ягод и листьев винограда.

Если у лозы мало листьев, то качество винограда будет низким, а если слишком много – то ягоды не получат достаточно воды, поэтому фермерам крайне важно знать их точное количество – это определяет, когда и как много нужно поливать растение. Используя систему компьютерного зрения, фермер, проезжая по полю, может получить все эти данные и принять подкреплённое расчётами решение.

Исследование применения новых технологий в фермерском деле – идея не новая, но кооперативная программа FarmView запущена относительно недавно, и она собирает вместе самых разных исследователей в попытках решить основные проблемы с обеспечением людей едой.

«Именно идея переноса технологии в поля для решения проблем реального мира вдохновляет всех участников нашего проекта, – сказал мне Кантор. – Именно она вдохновляет и меня».