Цифровые двойники в сельском хозяйстве

Одним из ключевых направлений исследований в сельском хозяйстве сейчас являются цифровые двойники, сообщила Надежда Орлова, директор института аграрных исследований НИУ ВШЭ, в ходе круглого стола «Цифровизация в растениеводстве».

Цифровой двойник (ЦД) — это динамическое цифровое представление реального объекта, полученное с использованием интеграции больших данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Он может использоваться для мониторинга, анализа и моделирования текущих и будущих состояний и воздействий. В основе ЦД лежит информационная матрица, которая может содержать десятки тысяч показателей в виде модели, которая описывается уравнениями.

ЦД позволяют заранее просчитать огромное количество параметров, смоделировать долгосрочную ситуацию и риски, сказала Надежда Орлова. Они используются для создания новых средств защиты растений, для работы с генотипами и др., позволяя экономить ресурсы и время на проведение испытаний, добавила она. Основные проблемы, возникающие при работе с ЦД — это количество параметров, точность таких систем и их высокая стоимость, считает эксперт.

В США ЦД были выбраны на уровне стратегии одним из ключевых направлений развития цифровых технологий. Сейчас в стране реализуется проект по созданию приложения CropSmart, в основе которого будет лежать цифровая копия реальных систем выращивания культур на всей территории США с пространственным разрешением до 10 м. Он будет не только точно представлять текущие условия выращивания культур и окружающей среды, но и прогнозировать с приемлемым уровнем достоверности будущие условия с помощью гипотетических сценариев «что если»?». CropSmart будет интегрировать передовые технологии дистанционного зондирования Земли, моделирования урожая и окружающей среды, искусственный интеллект и агрогеоинформатику.

В России также реализуются проекты по созданию ЦД. В частности, компания Plastilin Ltd через создание ЦД сельхозкультур помогает создавать новые сорта сои, кукурузы и других культур с заданными характеристиками. «На основании анализа геномов мы можем смоделировать какой фенотип, урожайность, белковость будет иметь конкретный сорт сои в Орловской области, в Новосибирской области или другом регионе. Таким образом, на основании анализа генома, мы можем подобрать оптимальный сорт для каждого региона» — сказал Дмитрий Константинов, руководитель отдела цифровых технологий компании Plastilin, во время своего выступления на круглом столе «Цифровизация в растениеводстве».