Искусственный интеллект, беспилотники и робототехника позволяют фермерам не опрыскивать поля целиком, а точечно уничтожать сорняки на уровне отдельных растений. Такой вывод сделали исследователи из Университета штата Южная Дакота и других научных центров США, проанализировав современные разработки для журнала «Frontiers in Agronomy». По оценке авторов обзора, точные технологии помогут сократить объём химикатов в сельском хозяйстве и не дадут сорнякам так быстро вырабатывать устойчивость к гербицидам.
Проблема сорняков напрямую влияет на глобальную продовольственную безопасность. Почти 1,8 тыс. сорных видов ежегодно отбирают у культур свет, воду и питательные вещества, снижая сборы в среднем на 31,5%. Мировая экономика теряет из-за этого около 32 млрд долларов в год, причём к 2050 году аграриям придётся производить на 50–60% больше продовольствия, чтобы прокормить 9,7 млрд человек. Привычный подход, когда гербициды распыляют по всему полю, уже не справляется: химикаты попадают на чистые участки, нарушают экосистемы и ускоряют отбор устойчивых растений. В мире уже зафиксировали 548 случаев, когда 275 видов сорняков перестали реагировать на гербициды на посевах 102 культур.
Чтобы обрабатывать только сорные растения, машины учатся распознавать их прямо в поле. Для этого разработчики комбинируют обычные камеры, мультиспектральные и гиперспектральные сенсоры, а также датчики, измеряющие флуоресценцию хлорофилла. Если обычная съёмка зависит от освещения и фона почвы, то спектральный анализ фиксирует физиологический стресс растений и изменения в их биохимии ещё до того, как они станут видны глазу. Например, наземные гиперспектральные камеры с точностью 94–96% выявляли устойчивую к глифосату щирицу Палмера в теплицах и на полях. Другие эксперименты с дронами и тепловизорами позволили с точностью 78–88% отличать устойчивые к популярным гербицидам формы ежовника, канатника Теофраста, щирицы запрокинутой и овсюга.
Собранные данные в реальном времени обрабатывают нейросети, включая архитектуры U-Net, Mask R-CNN и YOLO, которые управляют «умными» опрыскивателями. В полевых испытаниях такие системы, например технология «See & Spray», экономили от 28% до 76% послевсходовых гербицидов в зависимости от культуры и засорённости участка. Затраты на химикаты снижались на 43,22–129,19 доллара на гектар против стандартных 227,22 доллара, когда поля опрыскивают целиком, а на соевых полях в Айове выгода составила 39 долларов с гектара.
Параллельно развиваются нехимические альтернативы – роботизированные культиваторы и лазерные установки. Прототип механического робота Weed Chipper уничтожал до 90% сорняков, затрагивая всего 1,8% почвы, а автономный культиватор для междурядий кукурузы убирал 86% сорных растений и повреждал лишь 1% посевов. Лазерные комплексы – такие как системы компании Carbon Robotics или автономные диодные установки на хлопковых полях – выжигали от 66% до 72% сорняков. Главным тормозом для таких машин остаётся цена: один коммерческий лазерный агрегат стоит не менее 500 тыс. долларов.
Пока алгоритмы гораздо лучше работают в лабораториях и теплицах, чем на открытых полях. Когда меняется погода, освещение, фон почвы и фаза роста культур, точность моделей падает: так, нейросеть YOLOv11 в помещении распознавала сорняки с точностью 99%, а в полевых условиях – лишь на 69%. Кроме того, даже быстрая камера бесполезна, если бортовой компьютер не успевает передать команду форсунке на рабочей скорости трактора. Авторы обзора отмечают, что отрасли не хватает открытых баз с размеченными снимками сорняков из разных регионов, а модели нужно проверять на разных полях и в разные годы.
Авторы также предлагают пересмотреть сам подход к борьбе с сорняками и не уничтожать всю дикую растительность на полях. Если удалять с поля абсолютно все дикие растения, экосистема беднеет, и на освободившемся месте закрепляются лишь самые агрессивные «суперсорняки». С помощью ИИ фермеры могли бы подавлять только опасных конкурентов, сохраняя нейтральные или полезные травы. Впрочем, такой подход несёт прямые агрономические и юридические риски: оставленные растения пополняют запас семян в почве, служат убежищем для вредителей и болезней, загрязняют урожай, мешают уборочной технике и могут нарушать законы, которые запрещают оставлять на полях карантинные виды. Поэтому хозяйствам придётся искать баланс между экологической пользой, требованиями к качеству урожая и правовыми нормами.