Растения начали «разговаривать» с AI. И это может изменить не только сельское хозяйство.
Когда говорят об IoT, большинство представляет привычный набор устройств:
датчики температуры,
датчики влажности,
давления,
вибрации,
освещённости.
Все они измеряют окружающую среду.
Но что если вместо этого начать получать данные не от среды, а от самого объекта наблюдения?
Именно к этому сегодня движется новое поколение биосенсоров.
Недавняя публикация в News Medical рассказывает о разработках, где растения становятся источником данных о собственном состоянии. Биосенсоры фиксируют физиологические изменения, а системы IoT передают информацию алгоритмам искусственного интеллекта, которые помогают принимать решения по поливу, защите растений и управлению урожаем. На первый взгляд это выглядит как очередная новость о цифровом сельском хозяйстве.
На самом деле это значительно более важный технологический сдвиг.
Мы перестаём измерять окружающую среду
На протяжении десятилетий IoT отвечал на один вопрос:
Что происходит вокруг объекта?
Температура воздуха.
Влажность почвы.
Освещённость.
Количество осадков.
Скорость ветра.
Все эти параметры позволяют лишь косвенно судить о состоянии растения.
Но они не отвечают на главный вопрос:
Как чувствует себя само растение?
Именно здесь появляются биосенсоры нового поколения.
Они способны регистрировать физиологические изменения ещё до того, как человек увидит первые признаки стресса. Растение буквально начинает сообщать системе, что ему не хватает воды, оно испытывает перегрев или подвергается заболеванию.
Это уже не мониторинг окружающей среды.
Это мониторинг самого объекта.
Почему это намного важнее, чем кажется
На мой взгляд, эта идея выходит далеко за пределы сельского хозяйства.
Фактически мы наблюдаем переход к новой философии Industrial IoT.
Раньше мы пытались понять состояние оборудования по внешним признакам:
вибрации,
температуре,
потребляемому току,
давлению масла.
Мы строили модели, которые по косвенным параметрам определяли вероятность неисправности.
Теперь представьте следующий шаг.
Не двигатель сообщает нам температуру корпуса.
А сам подшипник передаёт информацию о деградации материала.
Не станок показывает увеличение вибрации.
А режущий инструмент сообщает о степени собственного износа.
Не аккумулятор косвенно оценивается по напряжению.
А сам элемент питания сообщает о состоянии своих внутренних химических процессов.
Именно к этому постепенно движется промышленный IoT.
От датчиков среды к «умным объектам»
История IoT хорошо показывает эту эволюцию.
Первый этап — подключить оборудование к сети.
Второй этап — собрать как можно больше данных.
Третий этап — использовать AI для поиска закономерностей.
Сейчас начинается четвёртый этап.
Объект становится активным участником цифровой системы.
Он не просто генерирует поток телеметрии.
Он сообщает о своём состоянии.
Искусственный интеллект перестаёт строить предположения только на основе косвенных признаков и получает данные непосредственно от источника.
Для сельского хозяйства это означает более точный полив, снижение расхода удобрений и раннее выявление заболеваний.
Для промышленности — более точное прогнозирование отказов, оптимизацию обслуживания и увеличение срока службы оборудования.
Почему AI здесь играет ключевую роль
Биосенсор сам по себе не решает проблему.
Он лишь создаёт огромный поток новых данных.
Именно искусственный интеллект превращает этот поток в рекомендации.
Он сравнивает сигналы с историческими данными, учитывает погодные условия, особенности сорта растений и прогнозирует развитие ситуации.
В промышленности происходит то же самое.
Чем больше данных поступает непосредственно от оборудования, тем точнее становятся модели предиктивной аналитики.
AI перестаёт работать с догадками и начинает работать с фактическим состоянием объекта.
Что это означает для будущего IoT
Мне кажется, именно здесь скрывается главный вывод этой статьи.
Следующее поколение IoT будет строиться не вокруг количества датчиков.
А вокруг качества информации.
Мы будем получать всё меньше косвенных измерений и всё больше данных непосредственно от объекта.
Это изменит не только сельское хозяйство.
Такой подход может появиться:
в промышленности;
энергетике;
медицине;
логистике;
строительстве;
транспорте.
Везде, где важно понимать не окружающие условия, а реальное состояние самого объекта.
Мой вывод
На мой взгляд, статья вовсе не о растениях.
Она о будущем Industrial IoT.
Раньше мы спрашивали:
Что происходит вокруг объекта?
Следующий этап развития технологий задаёт совсем другой вопрос:
Что происходит внутри самого объекта?
Именно этот переход способен изменить подход к мониторингу так же сильно, как когда-то сам Internet of Things изменил представление о подключённых устройствах.