Разработчик систем с искусственным интеллектом и нейросетевых технологий компания «Павлин Техно» представила созданный ею метод бесконтактного взвешивания кур. Теперь нейросети могут на основе изображений и данных с камер и датчиков в птичнике определять объем, вес и общее состояние каждой курицы и стада в целом. Компания утверждает, что такой метод позволяет дать более точный прогноз по выращиванию птиц по сравнению с традиционным взвешиванием вручную. А четкость планирования, в свою очередь, помогает снизить затраты — за счет сокращения времени выращивания птиц, уменьшения количества корма и коррекции сроков забоя и продажи. Сегодня подобные системы есть в 16 птичниках в пяти странах мира, но в России решение представлено впервые и уже предложено крупным птицеводческим компаниям.
Бесконтактные весы
Первая в мире система бесконтактного взвешивания птиц и оценки их состояния была разработана командой энтузиастов из группы компаний «Павлин Техно». Сейчас там работает 40 человек, они ведут исследования в области систем искусственного интеллекта, машинного зрения и обучения. Компания была создана в 2005 году кандидатом технических наук Павлом Скрибцовым, который сумел собрать ученых и инженеров, объединив идеи одних и опыт работы в информационных технологиях других. «Мысль создать компанию “Павлин Техно” возникла у нас еще в 2003 году, но реально мы открыли ее спустя два года, поскольку готовились. Нас вдохновили достижения японских, американских, европейских и российских компаний, которые уже начали заниматься нейросетями, — вспоминает Павел Скрибцов. — Теорию в данной сфере в мире уже практически разработали, и появились технологии, позволяющие использовать нейросети и машинное зрение для решения актуальных бизнес-задач. Мы поняли, что рынок скоро будет готов к внедрению таких инноваций».
Менеджер по развитию Pawlin Technologies (входит в группу «Павлин Техно») Артем Радченко вспоминает, что идея определять вес птиц и их состояние по изображению и датчикам возникла случайно в 2017 году. «Мы для одного зарубежного партнера делали разные проекты по машинному зрению, обработке изображений. Затем он прислал научную статью, где были теоретические исследования по вычислению массы почему-то именно кур, — рассказывает Радченко. — И спросил, можем ли мы такое воплотить в реальность. Поскольку у нас к тому моменту были большие наработки в определении объемов по изображению и прочих данных, мы сказали, что готовы». Уже в 2018 году «Павлин Техно» сделала первый прототип такого устройства и приложение к нему, которые заказчик стал показывать своим коллегам в других странах. Так у компании появилось первое в мире реализованное решение по бесконтактному взвешиванию птиц и первые клиенты. Сейчас оборудование Pawlin Technologies внедрено или готовится к внедрению в 16 птичниках в США, Малайзии, Канаде, Великобритании и Бразилии.
«Теперь мы решили выйти на российский рынок — для нас это, так сказать, импортовозвращение, — шутит Артем Радченко. — Мы уже направили контрактные предложения четырем крупным птицеводческим компаниям». Свою ИИ-систему он недавно представил на выставке «Биопром-24» в Геленджике, заявив, что компания нацелена на внутренний рынок мяса птицы, который сегодня оценивается в 1 трлн рублей, а к 2030 году вырастет еще на 30%. Потенциальные клиенты — 5000 птичников, первостепенные — компании из топ-25 ведущих производителей.
Как это работает
Устройство состоит из прочного корпуса-коробочки, в которой размещены камеры, компьютер и ряд датчиков. Обычно на одной птицеферме размещают две-три такие коробочки. Камеры непрерывно наблюдают за стадом, идентифицируя каждую курицу.
Там же спрятан и механизм искусственного интеллекта — он сообщает, когда средний вес птицы достигнет заданного значения. Отдельная модель ИИ круглосуточно высчитывает массу птиц и прогнозирует ежедневный привес на оставшийся цикл с учетом статистики клиента, текущей модели роста и методов ведения хозяйства.
Основываясь на изображениях, нейросеть оценивает поведение птиц по нескольким параметрам. Изображения с отдельной сети камер собираются в режиме реального времени и обрабатываются ИИ для автоматического обнаружения мертвых птиц. Другие системы анализа позволяют следить за поведением поголовья, оценивать тучность. Результаты проверки состояния стада и оценки веса отправляются оператору птичника для принятия необходимых мер. «Наш продукт использует сотни математических моделей и нейронные сети, обученные для птицеводства, данные о тысяче циклов выращивания многих пород кур», — объясняет Артем Радченко.
Экономное машинное зрение
За счет получения более точных данных, чем при ручном взвешивании, удается подобрать идеальную схему кормления, в результате время выращивания бройлера за счет лучшей конверсии (преобразования корма в мясо) сокращается с 40 дней до 37–38. «Что значит для крупного хозяйства получить цикл выращивания на два-три дня меньше? Это экономия на энергии, кормах, увеличение оборачиваемости конечного продукта и денег», — говорит Артем Радченко. Например, фермер на основании прогноза среднего веса может за неделю до целевого показателя назначить забой, сэкономив на простое бойни, транспорта и избежав потерь из-за недовеса за счет сокращения цикла даже на один-два дня. Кроме того, компании получают эффект от более точного планирования объемов продаж к определенному сроку — это важно, особенно при договорах с торговыми сетями, которые требуют заранее определить конкретные объемы в конкретный день.
Артем Радченко отмечает: по подсчетам одного из клиентов «Павлин Техно» точность их замеров выше на 2% по сравнению с ручными и составляет 95% и больше за счет большей выборки. Обычно птиц взвешивают на обычных весах, выбирая из многотысячного птичника 100 кур в неделю. Нейросеть же ведет мониторинг почти всего стада круглосуточно, что увеличивает точность оценки веса и состояния птиц.
Впрочем, у компании есть «конкурент» — напольные весы для автоматического взвешивания. «Сейчас в некоторых птичниках отказываются от ручного взвешивания в пользу напольных весов, на которые птицы запрыгивают в течение дня, — комментирует президент Agrifood Strategies Альберт Давлеев. — Эти данные тоже анализирует ИИ, за работой которого наблюдает один оператор. Есть и другие способы оптимизации производства с помощью искусственного интеллекта».
Нейросети могут на основе изображений и данных с камер и датчиков в птичнике определять объем, вес и общее состояние каждой курицы и стада в целом
Артем Радченко парирует: результаты оценки веса и состояния стада целиком у автоматических весов менее точные. «На них же запрыгивают куры с разной плотностью, разного объема, а это уже искажение реальной картины», — говорит он.
По оценке компании, на один птичник масштабом около 20 тыс. голов экономия составит 1,5–3 млн рублей в год. Использование одного устройства от компании «Павлин Техно» стоит 29 тыс. рублей в месяц. На средний или крупный птичник в 15–20 тысяч голов обычно требуется от двух до четырех таких устройств.
ИИ разгоняет экономику
«Павлин Техно» — один из известных на рынке разработчиков нейросетей и машинного зрения, с которым в России сотрудничают десятки компаний. Среди крупнейших — Yandex Data Factory, NtechLab, DigitalGenius и другие, кто создает ИИ-системы распознавания лиц, анализа загруженности дорог, подготовки ответов для пользователей сети и т. п.
Коллектив «Павлин Техно» также занимается автоматическим построением цифровых 3D-моделей наземных объектов и земной поверхности на основе данных лазерного сканирования, в том числе построением карт высот, идентификацией крыш зданий, выделением протяженных объектов (например, ЛЭП), окруженных растительностью. Кроме того, компания разрабатывает программы обнаружения и распознавания лиц, логотипов, посторонних объектов на рентгеновских снимках в задачах дефектоскопии.
Так, в 2021 году ГК «Автодор» совместно с «Павлин Техно» запустила пилотный проект по патрулированию дронами скоростных трасс с целью выявления дорожных нарушений и повышения безопасности на платных участках. «Мы придумали и внедрили систему обнаружения и распознавания дорожных ситуаций с воздуха при помощи искусственного интеллекта, а данные передавались в ситуационный центр, — говорит Павел Скрибцов. — Анализ движения транспорта и выявление случаев нарушений позволили снизить число ДТП». Задача команды — обработать видеопоток с камер с помощью вычислительного блока на борту летательного аппарата: обнаружить стоящие или движущиеся задним ходом машины в неположенных местах и передать оператору уже распознанное событие с координатами и фотографией происшествия. По данным экспертов «Автодора», стоящие в неположенном месте машины приводят к ДТП на скоростной трассе уже через 20–30 минут после остановки. Компания также занимается созданием инновационного медицинского оборудования на основе нейросетей с медицинским дивизионом «Росатома», но суть его пока не раскрывается.
В компании уверены, что в России у проекта дистанционной оценки веса птиц большие перспективы, тем более что аналогичную систему можно сделать для производителей мяса индейки и свинины. «Птицеводы охотно внедряют системы ИИ, — отмечает Альберт Давлеев, — поскольку они помогают оптимизировать процесс выращивания и управления компанией. Например, мы с ведущим производителем индейки “Дамате” запустили проект по контролю работы оператора птичника с помощью ИИ, который анализирует перемещение и все действия оператора, сравнивая их с тем, как должно быть. Это позволяет более точно вести производство и минимизировать человеческий фактор».
Свиноводы тоже готовы к инновациям: «В нашей сфере очень высокая конкуренция и остро стоит вопрос оптимизации себестоимости, поэтому на разных этапах производства некоторые фермы уже внедряют умное машинное зрение, а разные способы автоматизированного контроля снабжают нейросетями», — говорит генеральный директор Национального союза свиноводов Юрий Ковалев.
В отличие от практически полностью занятого и поделенного рынка программного обеспечения рынок интеллектуальных систем достигнет аналогичной степени насыщения только через десятьдвадцать лет
По оценке вице-премьера РФ Дмитрия Чернышенко, объем российского рынка ИИ стабильно растет: если в 2021 году он составлял более 550 млрд рублей, то в 2022-м — уже порядка 650 млрд. «Эксперты считают, что в 2025 году искусственный интеллект позволит российским организациям сэкономить около триллиона рублей, — подчеркивает чиновник. — А совокупный эффект от массового внедрения технологий ИИ к 2030 году может обеспечить рост номинального ВВП России на 11,2 триллиона рублей при условии максимальных инвестиций».
Активному внедрению нейросетей в промышленности и разных сферах жизни будет способствовать принятая недавно Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, согласно которой к 2030 году будут запущены 300 научно-исследовательских и прикладных проектов, в том числе с международным участием. Кроме того, к этому времени 5000 организаций получат льготный доступ к вычислительным мощностям для разработки ИИ, что еще ускорит процесс.
«В отличие от практически полностью занятого и поделенного рынка программного обеспечения рынок интеллектуальных систем достигнет аналогичной степени насыщения только через десять-двадцать лет, — говорит Павел Скрибцов. — Некоторые успешные софтверные компании, которые начали работать в 1980-х годах буквально в гаражах, к концу 1990-х сумели стать мультимиллиардными корпорациями. Мы не сомневаемся, что подобная судьба ждет многие команды, которые сейчас занимаются наукоемкими разработками в сфере ИИ. Как тогда для программистов, так и сейчас на нашем рынке есть простор и множество незанятых ниш».
