 |  | ||||||
 УДК 631.517 Применение искусственного интеллекта для оптимизации процессов поверхностной обработки почвы и разработки высокоэффективных орудий
Голубев Е.В., аспирант, Голубев В.В., профессор Тверская государственная сельскохозяйственная академия, Россия
Рассмотрено проектирования и эксплуатация орудий для обработки почвы на основе использования самообучающихся алгоритмов.
Современное земледелие сталкивается с необходимостью повышения эффективности использования ресурсов, что становится особенно актуальным в условиях глобальных изменений климата и растущего давления на природные экосистемы. Важным элементом этой задачи является минимизация негативного воздействия на окружающую среду [1]. Поверхностная обработка почвы, являясь одним из ключевых процессов агрономии, играет значительную роль в достижении этих целей. Однако традиционные методы проектирования и эксплуатации орудий для обработки почвы часто не учитывают вариабельность почвенных условий и климатических факторов, что может приводить к снижению эффективности обработки и ухудшению состояния экосистем. В последние годы искусственный интеллект (ИИ) открывает новые горизонты для оптимизации процессов поверхностной обработки почвы. Применение современных технологий позволяет значительно улучшить как проектирование, так и эксплуатацию орудий, делая их более адаптивными к изменяющимся условиям. В рамках данного исследования мы предлагаем несколько направлений, которые могут способствовать достижению этих целей: Разработка методологии использования искусственного интеллекта. Это включает в себя создание интеллектуальных систем управления высокоэффективными орудиями, которые смогут оптимизировать параметры обработки почвы в зависимости от её характеристик и текущих климатических условий. Интеграция ИИ в агрономические практики предоставляет возможность более точно и эффективно управлять процессами обработки. Создание системы компьютерного моделирования. Данная система будет использовать методы машинного обучения для анализа и прогнозирования процессов поверхностной обработки почвы. Она включает в себя сбор и обработку данных о различных свойствах почвы, таких как влажность, плотность, структура и состав, а также параметры орудий, включая глубину обработки, скорость и угол атаки. Применение нейронных сетей для прогнозирования показателей качества обработки почвы в зависимости от параметров процесса позволит значительно повысить точность и надежность получаемых результатов. Разработка алгоритмов оптимизации параметров работы орудий. На основе данных, полученных с помощью компьютерного моделирования и полевых экспериментов, будут разработаны алгоритмы оптимизации, такие как генетические алгоритмы и методы градиентного спуска. Эти алгоритмы помогут определить оптимальные режимы работы орудий, учитывая вариабельность почвенных условий и специфику агрономических задач. В рамках исследования предполагается использовать многослойные перцептроны (MLP) для моделирования зависимости качества обработки почвы от параметров обработки и характеристик почвы. Выбор данного метода обусловлен его способностью эффективно аппроксимировать сложные нелинейные зависимости и высокой точностью прогнозирования. Для оптимизации параметров работы орудий также будут применены генетические алгоритмы, которые позволят находить глобальный оптимум в многомерном пространстве параметров, учитывая различные вариации почвенных условий [2]. Кроме того, важным этапом проекта является проектирование и создание прототипа интеллектуального орудия для поверхностной обработки почвы, оснащенного системой автоматического управления на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Это включает в себя разработку системы сенсоров для мониторинга параметров почвы и работы орудия, а также системы управления на базе микроконтроллера или промышленного компьютера, что позволит обеспечить высокую степень автоматизации и адаптивности в процессе обработки. Система компьютерного моделирования процессов поверхностной обработки почвы будет предназначена для прогнозирования характеристик обработанной почвы на основе заданных параметров обработки и свойств почвы[3]. Модель будет состоять из нескольких основных модулей: Модуль ввода данных: принимает на вход параметры обработки, такие как глубина обработки, скорость движения, угол атаки орудия и тип орудия, а также характеристику почвы и погодные условия. Модуль предварительной обработки данных: осуществляет очистку и преобразование вводных данных, включая нормализацию и кодирование, что позволяет подготовить данные для дальнейшего анализа. Модуль моделирования: использует выбранный метод машинного обучения для построения модели, связывающей входные параметры с выходными характеристиками обработанной почвы. Модель обучается на наборе данных, что позволяет ей адаптироваться к различным условиям. Модуль прогнозирования: принимает новые данные и с помощью обученной модели предсказывает характеристики обработанной почвы, такие как изменение плотности, структура почвы и процент органического вещества. Модуль визуализации результатов: предоставляет графическое отображение результатов моделирования, что делает интерпретацию полученных прогнозов более доступной и понятной. Таким образом, интеграция искусственного интеллекта в процессы поверхностной обработки почвы открывает новые перспективы для повышения эффективности сельскохозяйственного производства. Оптимизация параметров работы орудий, основанная на современных методах машинного обучения и алгоритмах оптимизации, позволит не только улучшить качество обработки почвы, но и минимизировать негативное воздействие на окружающую среду. В конечном итоге, это приведет к более устойчивому и эффективному земледелию, способному адаптироваться к меняющимся условиям и обеспечивать продовольственную безопасность в условиях глобальных вызовов.
Библиографический список
| |||||||
 |  |
