Точный сбор урожая снижает необходимость в повторных поездках в сад, сокращая расход топлива на транспортировку. Высоко над раскинувшимися зелеными поместьями северо-восточной Индии формируется более тихая революция — возглавляемая искусственным интеллектом (ИИ).
В рамках новаторской инициативы исследователи из TCS Research & Innovation разработали систему, основанную на использовании ИИ– она может определять точные точки, где следует собирать чайные листья. Речь идет не только об эффективности, но и о защите качества и вкуса всемирно известных чаев Ассама. Эксперименты проводились на двух плантациях в северо-восточной Индии, и теперь инициатива опубликована в качестве исследования.
Система использует модели ИИ для определения точек, где необходимо вести сбор чайного листа высшего качества. Система также способна классифицировать сезонный «сбор» чая, учитвающий различные циклы роста чайных растений. Например, первый сбор дает самые нежные и ценные листья, в то время как более поздние сборы дают более смелые, землистые вкусы.
Изображения передаются в алгоритмы ИИ, обученные определять точки сбора. ИИ может различать нежные молодые побеги, которые следует собирать, и старые листья, которые слишком зрелые для производства качественного чая.
Исследователи протестировали систему на нескольких плантациях в северо-восточном чайном поясе Индии. Их ИИ достиг впечатляющей точности в 91% при определении точек сбора и точности в 87% при определении периодов сбора.
Искусство сбора чая передавалось из поколения в поколение от опытных сборщиков к ученикам. Но в последние годы чайная индустрия Индии столкнулась со значительными проблемами. Нехватка рабочей силы, непредсказуемая погода и рост издержек производства заставили чайные плантации искать современные решения.
Сейчас же, вместо того, чтобы отправлять рабочих в поле для ручного осмотра растений, управляющие чайными плантациями могут получить полную визуальную карту зон сбора. Это позволяет им направлять сборщиков в те области, где листья имеют наивысшее качество. Время сбора имеет решающее значение. Если листья собраны слишком рано, они не будут иметь ожидаемого любителями чая вкуса. Если их собрать слишком поздно, они станут «грубыми» и не подойдут для элитного чая. Определяя идеальные точки сбора, ИИ помогает плантациям производить более качественный чай с меньшим количеством отходов листьев.
Система также повышает устойчивость. Оптимизируя графики сбора урожая, поместья могут сократить потребность в воде, удобрениях и рабочей силе. Точный сбор урожая снижает необходимость в повторных поездках в сад, сокращая расход топлива на транспорт.
Исследователи TCS сосредоточатся на адаптации моделей для обработки различных видов чая и изучении связанных с ними требований. Кроме того, цель состоит в том, чтобы включить алгоритмы, которые учитывают региональные различия, влияющие на внешний вид чайных сборов в пределах определенного вида. Интеграция алгоритмов обнаружения вредителей и болезней может повысить эффективность этих вмешательств за счет генерации дополнительных идей.