Несколько лет назад предприниматель, который до этого продавал растения через интернет, листал научные статьи и наткнулся на странный опыт. Обычное комнатное растение поставили на подставку с колёсами и моторчиком. Когда растению не хватало света, по его тканям бежали слабые электрические сигналы, небольшая электронная плата их ловила, и подставка сама везла горшок ближе к лампе. «Я такой: что за чёрт?», рассказал он в интервью TechCrunch. С этого вопроса у него началась новая компания.
Умный полив растений сегодня почти всегда смотрит на землю: датчик меряет влажность почвы, и по ней включается вода. Компания этого предпринимателя пошла другим путём. Она ставит маленький датчик прямо на ствол, ловит электрические сигналы самого растения, а ИИ-модель, по заявлению компании, по ним подсказывает, когда поливать и подкармливать.
Обычный умный полив растений смотрит на землю
Датчики влажности почвы продаются в любом крупном интернет-магазине: земля пересохла, клапан открылся.
Основатель компании объясняет, чего этим приборам не хватает. Даже в самых продуманных теплицах фермер не видит, что нужно самому растению. Почвенные щупы, ручные приборы и снимки со спутника работают, но смотрят снаружи и, по его словам, заметно отстают от того, что растению нужно прямо сейчас.
Растение отвечает на жажду и свет электричеством
Растение не умеет говорить, но на перемены вокруг реагирует слабыми электрическими сигналами, как реагировало то самое растение на колёсах. Сигналы эти совсем тихие, их меряют в микровольтах, миллионных долях вольта. По словам компании, раньше модели для таких сигналов работали с одним видом в одних условиях, и для нового растения всё приходилось начинать заново.
Здесь и понадобился ИИ. Компания вместе с нейроучёным три года собирала записи этих сигналов. Модель учили примерно так, как учат нейросети языку: дали ей больше 4 миллионов часов записей с растений около сотни видов, от папоротников и помидоров до секвой и георгинов, и она сама искала в них закономерности. Сверяли её с показаниями тех самых обычных приборов: почвенных щупов и ручных измерителей.
Датчик на винтах и подсказка человеку
Сам датчик размером примерно со сложенный вдоль смартфон. Его прикручивают к стволу винтами из нержавеющей стали, и винты входят в тонкий живой слой прямо под корой, где и бегут сигналы. Датчик передаёт данные на базовую станцию, небольшой приёмник рядом с участком, по беспроводной связи, которая почти не тратит батарейку.
Дальше всё происходит в облаке, то есть на удалённых серверах. Модель разбирает сигналы и, как сказано в объявлении компании, оценивает семь признаков стресса растения, среди них нехватку воды и то, как температура листа отличается от температуры воздуха. Человеку приходит результат, и он сам решает, поменять ли расписание полива или подкормки.
ИИ здесь не поливает сам. Он работает переводчиком: превращает поток электрических сигналов в понятную подсказку. Поливает по-прежнему сам хозяин: результат приходит ему, а расписание он меняет сам.
По словам основателя, датчик стоит десятки долларов, а приборы, которые им пользовались раньше, обычно стоят тысячи. На поле, как он говорит, хватает пары датчиков на акр, это примерно 40 соток.
Что заявлено, а что проверено
Цифры здесь пока только от самой компании. Основатель говорит, что такая система поднимает урожай и сокращает расход воды на 20 % и больше. В объявлении компании сказано, что модель читает даже те виды растений, которых не видела при обучении, а сотни первых датчиков уже стоят у хозяйств, которые выращивают растения на продажу.
Кто эти первые клиенты, основатель журналистам не сказал. Независимых замеров, которые подтвердили бы экономию воды или рост урожая, в открытых источниках найти пока не удалось. Даже число видов в источниках расходится: около 125 и 100. Это обычная картина для молодой компании, которая только вышла из тени: устройство описано подробно, а результаты пока на её слово. Почему заявления о точности ИИ стоит проверять отдельно, я разбирал в статье может ли ИИ ошибаться.
Сам основатель говорит о своей работе осторожнее, чем заголовки о «разговоре с растениями»: «Мы больше слушаем, чем говорим, но слушать это первый шаг», сказал он TechCrunch.
Что это меняет для садовода уже сейчас
Купить такой датчик для дачи пока, похоже, нельзя. Компания продаёт свою технологию тем, кто уже профессионально ухаживает за растениями, о продажах частным людям пока не сообщает, хотя домашние растения называет среди целей, и о России не говорит ничего.
Но сама мысль полезна и сейчас. Умный полив по влажности почвы отвечает на вопрос «сухо ли в земле», а не «плохо ли растению». По-моему, для большинства грядок и комнатных цветов этого хватает. Для дорогих растений, теплиц и садов, где ошибка с поливом стоит урожая, следующий шаг, похоже, будет таким: смотреть на само растение, а не только на землю вокруг.
Если у вас уже стоит датчик влажности почвы, сегодня можно сделать простую вещь: неделю записывать, когда он говорит «сухо», и смотреть, поникли ли в эти дни листья. Земля сухая, а листья бодрые, значит, полив можно не спешить включать; земля влажная, а листья вянут, значит, дело не в воде. Тот предприниматель начал с растения, которое само ехало к свету. Растения подают сигналы уже сегодня, а мы только учимся их слушать.
Эльхан Дадашев, ИИ-архитектор. Собираю инструменты на нейросетях под задачи людей, когда готовые программы не устраивают. Здесь пишу, с какими задачами сталкивался сам и как их решил, и разбираю новые нейросети по тому, что они меняют в обычной работе.
Написать автору: Telegram · MAX · Работа со мной
Нужна такая же система под вашу задачу — разбираю процесс и проектирую её на ИИ.