Մանե Գևորգյան

IntelinAir-ը նոր տեխնոլոգիաների շնորհիվ օգնում է ֆերմերներին ստանալ կարևոր տվյալներ իրենց դաշտերի մասին՝ ընթացիկ ճիշտ որոշումներ կայացնելու, դաշտերը համապատասխանաբար խնամելու, բերքը կանխատեսելու և, իհարկե, եկամուտը մեծացնելու համար։

Ստարտափի համահիմնադիր և ղեկավար Ալ Եսայանը նշում է, որ համաձայն ՄԱԿ-ի Պարենի և գյուղատնտեսության կազմակերպության տվյալների՝ Երկրի մոտ 15 մլն քառ. կմ-ը ծածկված է մշակովի հողերով, և ո՛չ Եվրոպան, ո՛չ Հյուսիսային Ամերիկան չունեն ավելի շատ տարածքներ գյուղատնտեսական նպատակներով օգտագործելու համար։ Քանի որ կանխատեսվում է, որ բնակչության թիվը 2050 թվականին կհասնի մինչև 9.8 մլրդ-ի, անհրաժեշտություն է առաջանում օգտագործել նոր տեխնոլոգիաներ՝ գյուղատնտեսական դաշտերի բերքատվությունը բարձրացնելու և մեծ թվով մարդկանց անհրաժեշտ մթերքով ապահովելու համար։

IntelinAir-ը բարձրությունից արված պատկերները վերլուծելու հնարավորությունը համադրում է դասական համակարգչային տեսողության, մեքենայական ուսուցման ու արհեստական բանականության ընձեռած հնարավորությունների հետ ու օգնում ֆերմերներին կայացնել ճիշտ որոշումներ՝ դաշտերի բերքատվությունը բարձրացնելու համար։

Ստարտափի առաջարկած լուծումը՝ Ag-MRI-ը դաշտի «առողջ» լինել կամ չլինելը վերահսկող ու խնդիրների մասին նախապես ծանուցող ծրագիր է։ Պրոդուկտի անվանումը հապավում է՝ Ag - agriculture' գյուղատնտեսություն և MRI՝ Մագնիսառեզոնանսային շերտագրություն (ՄՌՇ)։ Ինչպես բժշկության մեջ ՄՌՇ-ն օգնում է հայտնաբերել հնարավոր խնդիրները, այնպես էլ IntelinAir-ի Ag-MRI-ը դառնում է ուղեցույց դաշտերի խնդիրները բացահայտելու և համապատասխան լուծում տալու համար։

Ստարտափը հիմնադրվել է 2014 թվականին ԱՄՆ-ում։ Հայաստանում է ինժեներական թիմի մեծ մասը։ Թիմում ընդգրկված են նաև փորձառու գյուղատնտեսներ, որոնք շատ լավ են պատկերացնում շուկան ու դրանում եղած բացերը։

IntelinAir-ը շաբաթը մեկ անգամ կազմակերպում է ինքնաթիռի թռիչք ֆերմերի դաշտերի վրայով։ Մոտ 1000 մ բարձրությամբ թռչող ինքնաթիռները նկարահանող սարքերով դաշտերը նկարում են այնպես, որ նկարի կետայնությունը (resolution) լինի 10 սմ։ Դա նշանակում է, որ նկարի մեջ 1 պիքսելը (pixel) համապատասխանում է գետնի վրա 10 սմ-ի։ Ստարտափի հիմնական մրցակիցներն արբանյակներից նկարող ընկերություններն են, որոնք չեն կարողանում ապահովել նման որակ։ Նկարելուց հետո 48 ժամվա ընթացքում ստարտափը ֆերմերին է տրամադրում նկարներն ու դրանց վերլուծությունները։ Սա կարեւոր հատկանիշ է, որովհետեւ, եթե նկարելուց հետո անցնի, օրինակ, մեկ շաբաթ, ապա նկարներն ու տվյալներն ակտուալ չեն լինի։

Ստարտափի առաջարկած լուծումը կիրառելի է գյուղատնտեսական բոլոր կուլտուրաների համար, սակայն հիմա թիմը տրամադրում է վերլուծություններ եգիպտացորենի և սոյայի դաշտերի վերաբերյալ։ Այս պահին ինքնաթիռները թռչում են ԱՄՆ-ի երեք նահանգներում՝ Իլինոյս, Այովա, Ինդիանա։ ԱՄՆ-ի եգիպտացորենի ու սոյայի ամենամեծ դաշտերը գտնվում են հենց այս նահանգներում։ Հիմա ակտիվ աշխատում են Բրազիլիայի ու Կանադայի ֆերմերների հետ՝ լուծումն այնտեղ կիրառելու համար։ Քանի որ ԱՄՆ-ում դաշտերը մեծ են, մի քանի տասնյակ դաշտ ունենալու դեպքում ֆերմերները դժվարանում են դրանք վերահսկել։ Հնարավոր տարբերակը մեքենայով դաշտերի կողքով անցնելն ու դիտարկելն է, սակայն այդ դեպքում ֆերմերը հասանելիություն չի ունենում դաշտերի մեջտեղի հատվածներին։ IntelinAir-ը լուծում է այդ խնդիրն ու թույլ տալիս ժամանակին իմանալ բույսերի հիվանդության օջախների կամ, օրինակ, մոլախոտերի տարածվածության մասին։

Քանի որ ԱՄՆ-ում, օրինակ, եգիպտացորենը ցանում են ճշգրիտ տեխնոլոգիաներով, դրանք աճում են հստակ գծերով՝ մարգերով: Մեծ բարձրությունից դիտելիս այդ մարգերը կանոնավոր տեսք են ունենում, մինչդեռ մոլախոտերն աճում են անկանոն խմբերով: Ag-MRI ծրագիրը համակարգչային տեսողության ալգորիթմներով կարողանում է ճանաչել կանոնավոր աճող բուսականությունը և տարբերակել մոլախոտերը: Դա հնարավորություն է տալիս ֆերմերին արագ հայտնաբերել մոլախոտերի տարածման օջախներն ու հատուկ միջոցներ ձեռնարկել: Ag-MRI-ը նաև թույլ է տալիս դասավորել դաշտերն ըստ դաշտում առկա խնդիրների քանակի, ինչի շնորհիվ ֆերմերները կարողանում են հստակեցնել իրենց առաջնահերթությունները։

IntelinAir-ը դաշտերը նկարում է տեսանելի, ինֆրակարմիր ու ջերմային տիրույթներում։ Ինֆրակարմիր տիրույթում շատ լավ երևում է բուսականության առողջ լինել կամ չլինելը. հնարավոր է նկատել, օրինակ, հիվանդությունները կամ սննդի պակասը։ Ջերմային տիրույթներում արված նկարները, օրինակ, կարևոր են` հասկանալու համար ջերմաստիճանը դաշտի տարբեր հատվածներում, ինչն էլ կապված է խոնավության հետ։

Ստարտափը, ի տարբերություն մրցակիցների, դաշտերի մասին տվյալներ է ապահովում` ինչ-որ բան ցանելու փուլից մինչև բերքատվություն։ Հետաքրքիր է, որ Իլինոյսում շատ տեղերում խոնավությունն այնքան բարձր է, որ ոչ թե դաշտերը ջրելու, այլ այնտեղից ջուրը հեռացնելու անհրաժեշտություն կա։ Դաշտերում կան դրենաժներ՝ ավելորդ ջուրը հեռացնելու համար։ Ջերմային տեսանկարահանող սարքերի շնորհիվ հնարավոր է հասկանալ դրանց աշխատանքը։ Եթե լուսանկարում երևում է, որ տաք գծեր են, ու ինչ-որ տեղ սառը գիծ է, նշանակում է, որ այդտեղ դրենաժը խցանվել է ու չի կարողանում ջուրը դուրս հանել։

Նախքան բույսը ցանելը ֆերմերը պլանավորում է՝ որտեղ, երբ ու ինչ պետք է ցանել։ Ստարտափի՝ բարձրությունից արված նկարներով ֆերմերը կարող է տեսնել, օրինակ, թե վերջին անձրևներից հետո որքան ջուր է մնացել դաշտում, որքան է հողի խոնավությունն ու ըստ դրա որոշել՝ արդյոք նպատակահարմա՞ր է այդ պահին ինչ-որ բան ցանելը, թե՞ ոչ։ Դրանից հետո ֆերմերը պետք է նաև հասկանա՝ ցանածի ո՞ր մասն է աճել, և ո՞ր մասն է պետք նորից ցանել։ Այս փուլում ստարտափը երկու տարբերակով է կարողանում օգնել՝ իր մշակած ալգորիթմներով գտնում է ջրափոսերը, որտեղ ցանելու դեպքում բույսերը չեն աճի, ինչպես նաև ցույց է տալիս մոլախոտերի տարածվածությունը։ Շատ կարևոր է վաղ շրջանում հայտնաբերել մոլախոտերը, որովհետև հետագայում, ինչ-որ պահից սկսած, դրանք ոչնչացնող թույներն այլևս չեն ազդում։ Մոլախոտերը երբեմն այնքան ագրեսիվ ու վտանգավոր են, որ ֆերմերները նախընտրում են ամբողջ դաշտը փորել, այդ տարվա բերքը վերացնել, միայն թե կանգնեցնեն մոլախոտի աճը:

Հաջորդ փուլում, հիմքում ունենալով մեքենայական ուսուցումը, ստարտափն օգնում է ֆերմերին հասկանալ, թե ինչ է կատարվում դաշտում՝ սպասվող բերքը կանխատեսելու համար։ Որոշ դեպքերում այս փուլում դեռ հնարավոր է լինում տեսնել՝ որտեղ սննդանյութի պակաս կա ու այդ հատվածներում պարարտանյութ ավելացնել։ Ունենալով վերահսկողություն դաշտի վրա՝ ֆերմերը պայմանագիր կնքելիս կարողանում է գնող ընկերությանը հստակ ասել՝ որքան բերք է պատրաստվում վաճառել։

Վերջին՝ բերքահավաքի փուլում, պարզվում է, որ կոմբայնների քանակը դաշտերի համեմատ քիչ է։ Հետևաբար, կարևոր է հասկանալ՝ որ դաշտից է պետք սկսել բերքահավաքը։ Այս դեպքում անհրաժեշտ է հաշվի առնել խոնավությունը, որովհետև կոնկրետ պահից սկսած` եգիպտացորենի թուփը սկսում է չորանալ, ու պետք է սկսել բերքահավաքը հենց ամենաչորերից։ Սա հնարավոր է պարզել ջերմային նկարահանող սարքերով։ Արված նկարների հիման վրա ծրագիրը դաշտերը դասավորում է ըստ չորության։

Ստարտափի հայաստանյան թիմի ծրագրավորողներից Հրանտ Խաչատրյանը նշում է, որ ԱՄՆ-ում կա նաև հողերի մանրամասն քարտեզ, որը հասանելի է ստարտափի կայքում։ Երբ դաշտում ինչ-որ խնդիրներ են լինում, ֆերմերը կայքում կարողանում է բացել հողերի քարտեզն ու համեմատության արդյունքում պարզել՝ արդյոք տվյալ խնդիրը կապվա՞ծ է հողի որակի հետ։

Բացի այդ, ԱՄՆ-ում ֆերմերներն օգտագործում են հատուկ ծրագրեր, որոնք կապված են իրենց կոմբայնների և այլ սարքավորումների հետ։ Այսինքն՝ ինչ-որ դաշտ ցանելիս այդ սարքերը միանում են համակարգչին ու գլոբալ տեղորոշման համակարգի (GPS) միջոցով գրանցում՝ որտեղ ինչ են ցանել։ Այդ տեղեկությունը հասնում է այդ սարքը արտադրող ընկերության համակարգ, որին հասանելիություն ունի նաև IntelinAir-ը։ Դա նշանակում է, որ Ag-MRI ծրագիրը, իմանալով՝ որտեղ ինչ է ցանվել, կարողանում է վերլուծություններ տրամադրել ըստ ցանված բույսերի տեսակների։ Օրինակ, երբ ասում է՝ դաշտի քանի տոկոսն է աճել, նշում է նաև, թե որ տեսակի կամ որ սորտի մասին է խոսքը։

Ag-MRI-ը կարողանում է չափել նաև դաշտում կատարվող փոփոխությունների արագությունը։ Մասնավորապես՝ ծրագիրը կարողանում է համեմատել դաշտի ներկա վիճակը նախորդ շաբաթվա հետ։ Սա թույլ է տալիս գտնել դաշտի այն հատվածները, որոնք ինչ-որ խնդիրների պատճառով կամ, օրինակ, ավելացված պարարտանյութի արդյունքում ավելի դանդաղ կամ արագ են աճել։ Անզեն աչքով այդ փոփոխությունները գրեթե նկատելի չեն, իսկ ստարտափի մշակած ալգորիթմը դրանք պարզ ցույց է տալիս։

Ստարտափի գրեթե բոլոր աշխատակիցները, վաճառքի մասնագետներից մինչև գյուղատնտեսներ և ծրագրավորողներ, մշտական կապի մեջ են ֆերմերների հետ, լսում են նրանց առաջարկները, դիտողությունները, ծանոթանում են նոր առաջացող խնդիրներին և օրեցօր կատարելագործում են Ag-MRI ծրագիրը: