Fermerlarga hosilni qachon yigʻib olishni aytadigan sunʼiy intellekt

**Dehqonlarga hosilni qachon yigʻib olishni aytayotgan SI**

Hosilni yigʻib olish uchun toʻgʻri vaqtni tanlash ekinning taqdirini hal qiluvchi qaror boʻlishi mumkin.

Oʻtgan yili Vashington shtatida olma hosilini yigʻishning birinchi kuni kelganida, mevalar tayyor va terimchilar shay edi — ammo ob-havoning oʻz rejalari bor edi.

«Harorat 38°C atrofida edi... bunday issiqda odamlarning ishlashi xavfli», deb eslaydi Okanagan Specialty Fruits kompaniyasidan Joel Karter. «Biz ertalabki soat 10 da ishni toʻxtatishga majbur boʻldik».

Uning aytishicha, ob-havoni hisobga olgan holda hosilning eng yaxshi yigʻim-terim kunlarini prognoz qiluvchi sunʼiy intellekt (SI) modellari juda foydali boʻlishi mumkin. «Sizga mevangiz qachon pishib yetilishini bilishning oʻzi kifoya qilmaydi. Uni terib olish uchun qancha vaqtingiz bor?» deydi u. «Mana shu yerda bu modellar haqiqatan ham yordam beradi».

Karterning kompaniyasi Vashingtonda 1250 akrdan ortiq olma bogʻlariga ega boʻlib, bu olmalar nimtalangan boʻlaklar uchun yetishtiriladi — ular, masalan, koʻpincha mehmonxonalar va maktablarga sotiladi. Kompaniya mahsuldorlikni oshirish umidida texnologiyalarga sarmoya kiritmoqda. Hatto olmalar ham genetik jihatdan oʻzgartirilgan boʻlib, kesilgandan keyin tezda qorayib qolmaydi.

Biroq hosilni tashkil qilish qiyin. Daraxt yoki tokdagi mevalarni sanab, tahlil qiladigan va ekinlar qachon pishib yetilishini taxmin qiladigan yangi vositalar paydo boʻlmoqda. Bu juda muhim, chunki meva narxlari, ayniqsa, qulupnay yoki koʻkvoy (chernika) kabi qimmatbaho rezavorlar uchun keskin oʻzgarib turishi mumkin. Agar hosil yigʻish sanasi notoʻgʻri belgilansa, mavsumiy ishchilar kerak boʻlmagan vaqtda band qilinishi va eng katta foyda boy berilishi mumkin.

Okanagan Specialty Fruits allaqachon Kanadaning Vivid Machines kompaniyasi ishlab chiqqan kameralarni sinovdan oʻtkazmoqda. Kameralar traktorlarning tepasiga oʻrnatiladi va traktor harakatlanayotganda olma daraxtlarining tasvirlarini suratga oladi. Keyin SI tasvirlardagi kurtaklar, gullar yoki mevalarni aniqlaydi.

«Hozirgi vaqtda Vivid bizga hosil miqdori va yigʻim-terim kunlarini taxmin qilib bermoqda», deydi Karter. Uning aytishicha, tizim ayniqsa oddiy koʻz bilan tez ilgʻab olish qiyin boʻlgan juda kichik gul kurtaklarini aniqlashda juda yaxshi ishlaydi.

Biroq Karterning qoʻshimcha qilishicha, prognozning aniqligi tizimga kiritilgan tarixiy maʼlumotlarning sifatiga juda bogʻliq. «Bu SI internetni titib chiqib, Granny Smith olmasi uchun oʻrtacha [hosildorlik] qanday ekanini aniqlay oladigan narsa emas», deb tushuntiradi u. «U aynan sizning xoʻjaligingizga moslashtirilgan boʻlishi kerak».

Olmalar har holda biroz chidamli — Granny Smith uchun hosil yigʻish oynasi uch hafta davom etadi, deydi Karter. Boshqa mevalar, masalan, rezavorlar uchun bu bor-yoʻgʻi bir necha kun boʻlishi mumkin.

«Agar qulupnay hosili pishgan boʻlsa, uni tezroq yigʻib olishingiz kerak — aks holda butun hosilingiz juda va juda tez kasallanib, nobud boʻladi», deydi Buyuk Britaniyaning meva yetishtiruvchilarga hosil prognozlarini taqdim etuvchi FruitCast kompaniyasi hammuassisi va bosh operatsion direktori Raymond Martin.

Uning kompaniyasi qulupnay, malina, maymunjon, koʻkvoy va pomidor uchun hosil prognozlarini taklif qiladi. «Kelgusi yili uzumga oʻtamiz», deya qoʻshimcha qiladi Martin.

Tajribali dehqonlar mevalari qachon pishishini oʻzlari ham bilishmaydimi, deb soʻrayman? Martin ular odatda bilishini aytadi — ammo koʻplab akrlarni egallagan yoki ochiq va yopiq maydonlarni oʻz ichiga olgan butun xoʻjalik boʻylab emas. «Biz dehqonlar qila oladigan ishni qilamiz, lekin buni ular qila olmaydigan miqyosda amalga oshiramiz».

Tizim dronlar, dalada smartfon bilan yurgan odam yoki qishloq xoʻjaligi mashinasiga oʻrnatilgan kamera tomonidan toʻplanishi mumkin boʻlgan pishayotgan mevalarning tasvirlarini oʻrganadi.

Bu yil qiyin boʻldi, deb taʼkidlaydi Martin, issiq ob-havo va kuchli qurgʻoqchilik Buyuk Britaniyaning katta qismiga taʼsir koʻrsatdi.

Bu koʻplab meva oʻsimliklarini stressga solib, ularni termik uyqu holatiga oʻtkazdi va meva yetishtirishni sekinlashtirdi.

Rezavorlarni terish uchun juda qisqa vaqt bor, deydi Raymond Martin.

FruitCast modeli oʻz prognozlarida ob-havo va sugʻorish sharoitlarini hisobga oladi. Kompaniyaning taʼkidlashicha, «bizning prognozlarimiz bir hafta oldin haqiqiy terilgan hajmning 10% oraligʻida (90% aniqlikda) va uch hafta oldin 17% oraligʻida (83% aniqlikda) boʻladi. Biz xatolik 20% dan kam boʻlishiga kafolat beramiz...»

Angus Soft Fruits — FruitCast bilan hamkorlik qilgan kompaniyalardan biri. Meva pishib yetilishini prognoz qilish boʻyicha SI texnologiyasi hali «tayyor yechim» emas, deydi operatsion direktor Nil Finleyson: «Bu yoʻl hali davom etmoqda va sezilarli yutuqlarga erishilgan boʻlsa-da, soha toʻliq integratsiyalashgan prognozlash ekotizimiga erishishdan hali biroz yiroqda».

Bosh qarorgohi Kaliforniyada joylashgan va Buyuk Britaniyada yirik faoliyat yuritadigan Driscoll's meva sotuvchi kompaniyasi ham BBC News'ga Buyuk Britaniyadagi baʼzi mustaqil meva yetishtiruvchilari FruitCast texnologiyasidan foydalanganini tasdiqladi.

Tadqiqotchilar, shuningdek, mevalarni juda mayda detallarigacha tahlil qilishning yangi usullarini oʻrganmoqdalar. Koʻpgina dehqonlar ekinlarining shakar miqdorini oʻlchash uchun qoʻlda ishlatiladigan briks metrlardan foydalanadilar. Bu qurilmalar yorugʻlikning suyuqlik orqali oʻtgandan keyin yoʻnalishini qanchalik oʻzgartirganini yoki singanini oʻlchash orqali ishlaydi — bu esa mavjud qattiq moddalar miqdorini koʻrsatadi.

Ushbu metrlarning baʼzilari infraqizil nurlardan foydalanadi, shuning uchun mevani oʻlchash uchun uni kesish shart emas. Ammo Prinston universitetidan Yasaman Gasempurning aytishicha, yuqori chastotali radio toʻlqinlar boʻlgan millimetrli toʻlqinlar ichkariga chuqurroq kirib borishi mumkin. «Ular asosan namlik, suv [va shakar]ga juda yaxshi javob beradi», deydi u.

U va uning talabalari millimetrli toʻlqinlarga asoslangan pishib yetilishni aniqlovchi qurilma ishlab chiqishdi.

Uning talabalari uni Nyu-Jersidagi mahalliy bozorda sinab koʻrishdi. «U yerdagi [xodimlar] bizni shubhali ish qilyapti deb oʻylab, biroz qoʻrqib ketishdi», deb kuladi Gasempur.

Meva hali pishib yetilmagan boʻlsa, uning bunday batafsil tahlili u qachon tayyor boʻlishini prognoz qilishga ham yordam beradi.

Ammo Karter kabi baʼzi yetishtiruvchilar yangi texnologiyani sinab koʻrishni xohlashsa-da, koʻpchilik bu haqiqatan ham sarmoya kiritishga arziydimi yoki yoʻqmi, degan savolni oʻrtaga tashlaydi. «Joriy etish juda murakkab», deydi Shimoliy Karolina davlat universitetidan Jing Jang. «Yetishtiruvchi tadqiqotga va uning ishlashiga ishonch hosil qilishi kerak».

Jang koʻkvoylar sonini avtomatik ravishda sanaydigan tizim ustida ishlamoqda.

Eng oddiy tizimlar qimmat boʻlishi shart emas. Florida universitetidan Kevin Vang tasvirlarni qayta ishlay oladigan yana bir hosilni sanash vositasini ishlab chiqdi.

Kelajakda bu maʼlumotlar pishib yetilish prognozlariga kiritilishi mumkin. Biroq, u baʼzi dehqonlar oʻzlarining yetishtirish strategiyalari, masalan, oʻgʻitlash va sugʻorish rejalari haqidagi tijorat nuqtai nazaridan nozik maʼlumotlarni uchinchi tomonlar va SI modellari bilan baham koʻrishni istamasliklari mumkinligini taʼkidlaydi.

Ben Palone — AQSh gʻarbidagi dehqonlar manfaatlarini himoya qiluvchi Western Growers assotsiatsiyasining avtomatlashtirish va tijoratlashtirish boʻyicha katta direktori. Uning aytishicha, hosil prognozlari «optimallashtirish vositasi» sifatida maʼlum bir salohiyatga ega.

Ammo dehqonlar, ehtimol, baribir inson aql-zakovatiga tayanishadi. «Yetishtiruvchilar baʼzi juda muhim qarorlarni qabul qilishda — ayniqsa, hosil yigʻish haqida gap ketganda — jarayonda odamlar ishtirok etishini xohlashadi», deydi u.