На алтайском заводе создали ИИ-клона именитого профессора в помощь аграриям

Барнаульский производитель фотосепараторов «СиСорт» совместно с учеными Воронежского ГАУ представил экспериментальную версию бота на основе ИИ. Разработчики создали «электронного двойника» известного селекционера, доктора сельскохозяйственных наук Сергея Гончарова (Goncharov AI). Теперь агрономы со всей страны могут получить консультацию по тонкостям выращивания культур, обратившись к цифровой копии профессора, чьи знания и манеру речи удалось сохранить с помощью нейросетей.

Все подробности - здесь

Что за «нейродвойник» и кто его «наставник»

Новый проект алтайской компании возник из стремления сделать экспертизу вузовской науки доступной для практикующих специалистов в АПК. В качестве базы знаний выступил профессор Сергей Гончаров — доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры селекции, семеноводства и биотехнологии Воронежского ГАУ, соавтор десяти изобретений (включая семь сортов полевых культур) и множества научных работ.

Значительную часть карьеры профессор совмещал преподавание с работой в крупных агрохолдингах, что дало ему не только академические знания, но и уникальный практический опыт. Именно этот синтез теории и реального производства разработчики стремились «оцифровать».

Зачем аграриям «электронный профессор»

В «СиСорт» отмечают, что новый сервис особенно актуален в условиях дефицита кадров на селе, когда выпускники вузов не всегда едут работать в отдаленные хозяйства. Цифровой помощник не заменит человека, но поможет принимать более грамотные решения в условиях неопределенности, учитывая погоду, рыночную ситуацию и другие важные моменты.

Например, если аграрий планирует начать выращивать пивоваренный ячмень, но не знаком со спецификой, он может обратиться к боту.

«"Профессор" расскажет про сорта, специфику, сложности, ответит на вопросы о том, что для пивоваренного ячменя важно, что не важно, поможет выбрать сорт и уточнить другие нюансы. И все это — не "с потолка", а с опорой на научные труды Гончарова», — раскрывает суть консультаций руководитель отдела цифровой трансформации «СиСорт» Константин Климчук.

Первый этап тестирования подтвердил качество работы нейросети. Специалист добавил, что в компании загрузили в систему порядка ста научных работ профессора Гончарова и попросили протестировать бот курганских семеноводов. Они задавали «электронному профессору» вопросы и оценивали адекватность ответов. «Оказалось, что отвечает он весьма предметно, его советы — актуальны и полезны», — добавил Климчук.

Как это работает, и что будет дальше

При создании цифровой копии разработчики использовали не только научные труды, но и личные записи ученого, переписку с профессором. Это позволило сохранить не только фактологическую точность, но и отчасти манеру речи Сергея Гончарова.

Однако сейчас текстовый консультант опирается только на публикации — у него нет «глаз». Следующий шаг в развитии проекта — объединение нейропрофессора с другим ботом от компании «СиСорт» под названием «Калибр».

Сценарий использования в будущем может выглядеть так: агроном фотографирует проблему (пожелтевшие листья, некачественное зерно). «Калибр» анализирует изображение, определяет проблему, а «профессор» на основе базы знаний выдает рекомендации: чем обработать, что делать с партией урожая.

«Получается полноценный агроном, который видит поле и может на основании того, что видит, принимать решения», — резюмирует Климчук.

Технически «зрение» для системы может обеспечиваться разными источниками: дроны, следящие за полями сверху, камеры, фиксирующие болезни листьев, или фотосепараторы, оценивающие качество каждой зерновки.

Не только про профессора

Параллельно с созданием нейродвойника «СиСорт» ведет работу над электронным каталогом сорных растений России. Проект реализуют также совместно с учеными Воронежского ГАУ. Пользоваться сервисом можно на базе бота «Калибр».

На данный момент в базе порядка 160 образцов, охватывающих основные виды сорняков. Всего же в России их насчитывается около 2,5 тысячи видов. Разработчики не планируют гнаться за количеством, а хотят качественно проработать примерно 250 основных позиций, чтобы система четко их классифицировала. В будущем сервис сможет не только определять сорняки, но и прогнозировать их влияние на урожай, давать рекомендации по гербицидам.