Итальянские исследователи разработали систему на базе искусственного интеллекта, которая сокращает потребление воды в теплицах почти на 80% без ущерба для растений. Технология решает проблему нехватки пресной воды – ресурса, на который приходится около 70% мирового потребления и где главным потребителем выступает сельское хозяйство.
Система объединяет машинное обучение и математическую оптимизацию. Сначала модель, обученная на данных с датчиков, прогнозирует, как изменится влажность почвы в каждом секторе теплицы при разном объёме полива. Затем специальный алгоритм на основе этих прогнозов рассчитывает оптимальное распределение воды по всем участкам одновременно. Такой подход особенно эффективен, когда вода подаётся по строгому графику и в ограниченном количестве, что характерно для многих ирригационных систем в Европе.
Технологию испытали в действующей теплице в провинции Лечче на юге Италии. В хозяйстве на пяти участках с разными типами почвы и субстратов выращивают томаты, кабачки и голубику. Для обучения модели использовали данные о влажности, кислотности и электропроводности почвы, которые собирали около 200 дней, а также метеорологическую информацию.
Тесты в 50 различных сценариях показали, что ИИ-система поддерживала влажность почвы в оптимальном диапазоне в 74,4% случаев – чаще, чем другие методы контроля. Суммарный расход воды снизился на 79,1% по сравнению с обычным поливом по расписанию и на 39–50% по сравнению с более сложными системами. В отличие от других водосберегающих технологий, новый подход не вредит здоровью растений.
Разработчики отмечают, что система работает быстро: на расчёт оптимального плана полива даже для теплицы из 50 секторов уходит менее 0,3 секунды. Это позволяет применять её в коммерческих хозяйствах в реальном времени. Модель нужно обучать на локальных данных для каждой новой теплицы, но этот процесс не затрагивает основной алгоритм оптимизации. В будущем исследователи планируют адаптировать технологию для открытого грунта с учётом прогнозов погоды.