В России создали ИИ для сбора ягод и грибов

Российская компания «Ягоды Карелии» создала цифровой модуль предиктивного анализа урожайности дикоросов. Новая технология, работающая на базе искусственного интеллекта, называется «УрожAI». В компании отметили, что аналогов данной модели на сегодняшний день в мире не существует. 

Данный проект был разработан управляющим директором предприятия Александром Самохваловым в рамках обучения на программе Digital Strategy в «СберУниверситете». 

Система «УрожAI» создана для того, чтобы подсказать сборщикам ягод и грибов сразу лучшие места, где их можно найти. В «Ягодах Карелии» отметили, что это поможет значительно сэкономить время, которое тратится на поиск нужных локаций. Также внедрение новой технологии поспособствует более  стабильному сезонному заработку.

В компании рассказали, что особенность «УрожAI» заключается в том, что она имитирует когнитивные функции человека и сопоставляет большие объемы данных, после чего проводит поиск наиболее логистически удобных и урожайных территорий. 

«Разработанная математическая модель машинного обучения с использованием наборов данных об урожайности дикоросов в предыдущие годы, данных о погоде, биологическом окружении, почвенном составе и геологической обстановке – позволяет с высокой вероятностью предполагать наличие и объем произрастания различных видов диких культур в определённых локациях», – сообщили в «Ягодах Карелии». 

«УрожAI» способен рассчитывать объемы выросших дикоросов в местах их сбора в течение сезона. Затем он предоставляет пользователям мобильного приложения цифровую карту, на которой расположены местами сбора по каждому из дикоросов. 

Технология предиктивного анализа урожайности обладает функцией совершенствования. Это стало возможным благодаря постоянной верификации моделей на поступающих данных о закупках компании в виде нескольких тысяч цифровых транзакций ежедневно в течение сезона. 

Также учитываются данные от десятков тысяч самих сборщиков – пользователей мобильного приложения в виде обратной связи и фотографий, которые подвергаются обработке с помощью технологии компьютерного зрения и анализу. В результате модуль «УрожAI» постоянно улучшает качество предиктивного анализа, а сборщики получают более актуальные данные о местах сбора и оценках урожайности на них. 

На данный момент система включает в себя базы знаний научно-исследовательских центров и институтов, ученых биологов и специалистов географии, картографии, а также практики сборщиков и рассчитывает анализ урожайности по основным 7 видам дикоросов севера: морошка, черника, брусника, клюква, голубика, земляника, белые грибы. Кроме того, сейчас  ученые ведут аналитическую работу по добавлению еще одного наименования для расчета – кедрового ореха. 

Ожидается, что благодаря модулю «УрожAI», увеличиться число сборщиков в российских лесах. В перспективе развития проекта данной технологией будут пользоваться не только жители России, но и Беларуси и других стран, где произрастают дикоросы. 

В компании отметили, что масштабирование технологии будет происходить за счет освоения новых территорий и добавления новых видов дикоросов: ягод, грибов, орехов, лекарственных растений. Ожидается, что с июня 2025 года модуль будет доступен как профессиональным сборщикам, так и обычным жителям. Воспользоваться новой технологией можно в приложении YAGODY.RU. Разработчики отметили, что первый раз функция доступна бесплатно, а после – по подписке.

Ранее редакция IT Speaker писала о том, что кенийские фермеры используют ИИ для улучшения урожая. Сотрудники кофейной фермы в деревне Сорвот, штат Керичо, Кения, используют приложение Virtual Agronomist с искусственным интеллектом (ИИ) для повышения количества своего урожая. Подсказки в чате дают советы по использованию удобрений.