Новый проект под названием Mineral направлен на развитие устойчивого производства продуктов питания.
Лаборатория Alphabet X, в прошлом известная как подразделение Google, где запустили самоуправляемые автомобили Waymo и другие не менее амбициозные проекты, закончила работу над своим последним «лунным выстрелом». Им стал сельскохозяйственный проект Mineral.
По словам руководителя проекта Эллиотта Гранта, Mineral ориентирован на устойчивое производство продуктов питания и крупномасштабное сельское хозяйство с акцентом на «разработку и тестирование ряда прототипов программного и аппаратного обеспечения, которые используют достижения в области искусственного интеллекта, моделирования, датчиков, робототехники и многого другого».
В официальном блоге, где пишут об основных целях и видении проекта, вышел пост о том, что Mineral, который лишь недавно обзавелся официальным названием, был анонсирован еще в 2019 году. Теперь же команда будет направлять усилие на развитие технологий для решения проблем, связанных с устойчивым развитием. К ним относятся потребность растущего населения Земли в продуктах питания и более эффективное выращивание сельскохозяйственных культур за счет понимания циклов роста и погодных условий. В компании также надеются решить проблемы с почвой, которые повлекли за собой изменение климата и экосистемы.
Чтобы прокормить растущее население планеты, мировое сельское хозяйство должно будет производить больше продуктов питания в следующие 50 лет, чем за предыдущие 10 000 — при том, что изменение климата снижает урожайность наших культур.
Сообщение с официального сайта Mineral
Изображение: Alphabet
«Подобно тому, как микроскоп изменил методы выявления болезней и борьбы с ними, мы надеемся, более совершенные инструменты позволят сельскохозяйственной отрасли изменить методы выращивания продуктов питания. В течение последних нескольких лет я и моя команда разрабатывали инструменты того, что мы называем вычислительным сельским хозяйством, в котором фермеры, селекционеры, агрономы и ученые будут полагаться на новые типы оборудования, программного обеспечения и датчиков для сбора и анализа информации о сложном растительном мире», — объясняет Эллиотт Грант.
Одним из первых инструментов, о которых говорит руководитель проекта, стал новый прототип, похожий на четырехколесный марсоход. Команда Mineral называет его тележкой для растений. Прибор исследует посевы, почву и прочие факторы окружающей среды, используя камеры, датчики и другое бортовое оборудование. Полученную информацию работники лаборатории объединяют с изображениями со спутников и данными о погоде. С помощью машинного обучения это позволяет создавать модели роста растений и делать точные прогнозы. По словам сотрудников, прототип уже используют для изучения сои в Иллинойсе и клубники в Калифорнии.
Последние несколько лет багги колесит по земляничным полям в Калифорнии и соевым полям в Иллинойсе, собирая высококачественные изображения каждого растения, подсчитывая и классифицируя каждую ягоду и каждый боб. На сегодняшний день команда проанализировала ряд сельскохозяйственных культур, таких как дыни, ягоды, салат, масличные культуры, овес и ячмень — от всходов до урожая.
Информация с официального сайта Mineral
Грант сообщает, что команда Mineral собирается сотрудничать с селекционерами и растениеводами, фермерами и другими экспертами в области сельского хозяйства, чтобы создать решения с реальными преимуществами, которые можно будет использовать в практике. У проекта действительно грандиозные планы, но послужной список Alphabet не дает усомниться в том, что они могут стать реальностью. Так, их компания Waymo остается ведущей в области беспилотных автомобилей — недавно она расширила свой парк для жителей Феникса. А Loon, которая обеспечивает доступ в интернет жителям сельской местности и отдаленных районов, сотрудничает с телекоммуникационными компаниями по всему миру.
Что, если бы за каждым растением можно было наблюдать и обеспечивать его всем необходимым? Что, если бы мы могли разгадать генетические и экологические факторы урожайности сельскохозяйственных культур? Измерить самую незначительную реакцию растения на изменение окружающей среды? Сопоставить разнообразие культур с участками земли, на которых они растут? Мы знаем, что не можем задавать эти вопросы и ответить на каждый из них — и, благодаря нашим партнерам, в этом нет необходимости. Селекционеры и ботаники по всему миру работают с нами и проводят эксперименты, чтобы найти новые способы понять мир растений.
Эллиотт Грант, руководитель проекта Mineral
Кроме того, багги может перемещаться по полям и без устали выполнять все эти утомительные регулярные тесты. Когда у команды есть надежные данные о каждом растении, они могут принимать решения в маленьком масштабе: ложка удобрения здесь, пара капель инсектицида там. И они не первые, кто так думает. В прошлом году проект FarmWise собрал немало денег, чтобы перейти от автоматической прополки сорняков к платформе интеллектуального анализа растений.