С самого начала марта на фермерские поля Нидерландов выдвигаются массивные белые машины, напоминающие гибрид трактора и танка времён Первой мировой войны. Это H2L Selector180 – полностью автономные сельскохозяйственные роботы, вооружённые ИИ для анализа тюльпановых полей, обнаружения больных луковиц и их удаления накануне масштабного весеннего цветения.
H2L Selector180 – детище голландской компании H2L Robotics. Робот весит 1180 кг и передвигается на гусеницах, ведомый по заданным GPS координатам. Такой беспилотник может автономно кататься по полям тюльпанов, рассматривая растения бортовыми камерами. ИИ модель на борту этого гиганта обрабатывает тысячи снимков тюльпанов и сравнивает их со встроенной базой данных в поисках признаков повреждённых или инфицированных луковиц, например, характерных красных полос на ростках. Затем Selector180 аккуратно извлекает больные растения из грядки, чтобы предотвратить распространение болезни.
По словам директора H2L Robotics Эрика де Йонга, тренировка искусственного интеллекта базируется на знаниях, опыте и мудрости фермеров, которым совсем недавно приходилось вручную производить аналогичную инспекцию просторных тюльпановых полей в поисках больных растений, чтоб не допустить заражения всего урожая. Проект постепенно привлекал всё больше специалистов, что поспособствовало более детальной проработке алгоритма. Увы, даже в столице тюльпанов таких экспертов осталось не так уж много, и в основном это уже пожилые фермеры, посвятившие данному ремеслу всю свою жизнь. Потому критически важно сохранить их ценнейший опыт и передать его новым поколениям, пусть даже в форме безликой машины.
Компания H2L Robotics была учреждена в 2019 году, а первые роботы H2L Selector180 вошли в эксплуатацию на фермах в феврале 2021 года. Каждый такой робот стоит около $200 000. Благодаря внушительной батарее он может работать без отдыха гораздо дольше людей, охватывая большие площади за меньшее количество времени. С 2021 года компания продала 62 машины, 55 из которых находятся в эксплуатации в настоящий момент. Стоит отметить, что фермеры и сельскохозяйственные стартапы уже много лет исследуют и используют возможности компьютерного зрения и алгоритмов машинного обучения в своём ремесле, чтобы повысить качество и объёмы урожаев, понижая их себестоимость. В ход идут не только автономные роботы, но также всевозможные дроны, спутниковая съёмка, разнообразные датчики и т. п., позволяющие как оценивать здоровье растений, так и производить их обработку.
По словам де Йонга, вполне возможно, что уже в обозримом будущем сородичи H2L Selector180 смогут фиксировать болезни и аномалии развития других культур, например, лука или картофеля. Увы, на данном этапе развития технологии, помимо необходимости существенных финансовых вложений для покупки техники и организации инфраструктуры, серьёзным препятствием к повсеместному внедрению ИИ-решений является недостаточное покрытие высокоскоростного интернета, а также отсутствие достаточно крупных и надёжных баз данных для обучения алгоритмов. К тому же многие фрукты и овощи имеют слишком мягкие и чувствительные плоды, потому, пока наука не сможет предложить альтернативу, их по-прежнему придётся обрабатывать и собирать вручную.