Посредник между фермой и тарелкой: как работает стартап Tuda Syuda

Приближаясь к земле

В основе платформы Tuda Syuda лежат две ИИ-системы — ИИ «Шеф-повар» & ИИ «Фермер». Chef запрашивает необходимые ингредиенты у Farmer для создания экспериментальных новых блюд для людей-подписчиков. В это время система управляет сложным элементным расположением своих агрокультурных участков и компонентов, выращиваемых на этих участках, посредством обширного IoT и пространственного зондирования. Farmer также предлагает новые гибридные пищевые продукты, которые соответствуют тому, что хочет его синтетический ландшафт, а Chef предлагает новые места для выращивания, которые будут производить продукцию требуемого кулинарного качества.

Tuda Syuda является посредником между фермой и тарелкой. Самая важная инфраструктура, которой он обладает, — интерфейс, с помощью которого Chef и Farmer могут общаться друг с другом, а их диалоги записываются, хранятся и отображаются пользователям.

В 2018 году Россия установила новый мировой рекорд по экспорту пшеницы — 44 млн тонн, превзойдя экспорт США 1981 года, составивший 43,9 млн тонн.

Для сравнения, в 2000 году Россия экспортировала всего 1,5 млн тонн зерна, в 2018 — уже 55 млн тонн.

Стоимость всей сельскохозяйственной продукции в России за 2018 год оценивается в 5,2 трлн рублей: из них 2,57 трлн рублей — это растениеводство, а 2,55 трлн рублей — животноводство.

Всего в России более 385 млн га земель сельхозназначения, в том числе около 196 млн га сельскохозяйственных угодий.

За 2018 году в России было выращено 10 648 тыс. тонн птицы и скота. Из них 797 тыс. тонн — это крупный рогатый скот, 3 880 тыс. тонн — свиней, 28 тыс. тонн — овец и коз, а также 5 943 тыс. тонн — птиц. На убой отправлено 10 037 тыс. тонн скота.

Сами фермы и кухни могут быть переданы на аутсорсинг, когда соберут достаточный объем данных для работы системы. В некоторых случаях платформа сама может захотеть разместить фермы для экспериментов в лабораторных условиях. Она передаст выращивание больших объемов пищевых ингредиентов производителям, объединенным под искусственным интеллектом Farmer.

То, что мы создали как дизайнеры, больше похоже на теоретическую модель, чем на развитую техническую систему. Эта модель представляет собой петлю обратной связи, которая связывает потребление и производство. Нашей начальной точкой было создание интерфейса, который выдвигает на первый план алгоритм модели, разбивая на составляющие разные уровни общения между ИИ, растениями, датчиками и людьми. Модель будет реализована частично: управляемая экологическая система выращивания, управляемая система приготовления пищи и интерфейс — виртуальный ресторан в режиме настоящего времени.

Решение принимают специальные люди в обеих системах — приготовления и выращивания, которые решают, нужно ли следовать рекомендациям. Это явление позволит людям всегда принимать участие в разговоре между двумя ИИ-системами. В свою очередь, системы проявили способность создать свой собственный язык за короткое время. Это означает, что люди не только смогут увидеть рекомендуемый результат, но и поймут весь механизм, который привел к этому результату. Система должна быть достаточно гибкой, чтобы приспособиться к любым изменениям, связанным с фермой или рецептами, даже если это было не рекомендовано самой системой. Однако это потом повлияет на переговоры между двумя ИИ-системами и займет какое-то время, чтобы достичь компромисса.

Ежегодно в России деградирует 1,5-2 млн га земель, что приводит к потерям до 3,9 млн тонн сельхозпродукции в зерновом эквиваленте. Ущерб только из-за почвенных эрозий может достигать 25 млрд рублей в год.

Более 56 млн га пашни — с низким содержанием гумуса, за последние 100 лет этот показатель снизился на 30–40%, обращает внимание Кулик, добавляя, что сейчас ежегодная убыль гумуса в среднем составляет 0,62 т/га. Если учесть, что его удельный вес около 1,25-1,4 г/см³, то можно предположить, что слой гумуса уменьшается примерно на 0,005 см, хотя это и условный пересчет, так как речь идет о концентрации. Снижение гумусового горизонта почвы на 1 см может привести к падению урожайности зерновых на 1 ц/га.

Водной эрозии (механическое разрушение почвы) подвержено 17,8% сельхозугодий, ветровой эрозии (дефляции) — 8,4%, переувлажненные и заболоченные земли занимают 12,3%, засоленные и солонцеватые — 20,1%.

Ежегодно в России становится примерно на 0,5 млн га больше эродированных земель, по оценке РАН, только от этого вида деградации ущерб может достигать 18–25 млрд рублей в год. В мире из-за деградации земель каждый год утрачивается до 12 млн га сельскохозяйственных угодий.

По версии ООН, на фермы, скотоводческие хозяйства и плантации приходится более трети выбрасываемого в атмосферу углекислого газа, что приводит к сильным засухам и повышению температуры. Более 25% от общего объема производства продуктов питания ежегодно выбрасывается, а разложение органических отходов составляет до 10% выбросов парниковых газов.

С одной стороны, есть датчики, которые сообщают о состоянии почвы, влажности, здоровья растений и других атрибутов. С другой стороны, у людей также есть датчики другого типа. Например, люди выбирают сочетания вкусов и ингредиентов, которые дают похожие ответные реакции. В этом случае мы даже можем почувствовать внимание, которое уделяется определенному рецепту, даже если он не самый популярный из всех.

Если учитывать плачевное состояние почвы, опору на удобрение и орошение, агрономов ждет только кратковременный успех в монокультуре, которую быстро приходится разрушать. Мы еще не создали тот продукт, который собираемся внедрить производителям и садоводам. Но есть общая новая модель, где розничный торговец находится в одном бизнесе с производителем. Это похоже на отношения внутри некоторых больших сетей супермаркетов. Мы бы хотели улучшить эту систему таким образом, чтобы какой-либо фактор, например, цена, не определял другие качества в системе.

Система супермаркета создает экспериментальные образцы продукции и блюда, которые красиво выражают логику выращивания. Мы полагаем, что это и привлекает людей, поскольку «странный» результат также имеет разумное обоснование. Этот эксперимент нацелен на потребителей, которые желают попробовать новое блюдо и узнать, откуда оно появилось. Однако это блюдо исходит из базы данных, где есть все рецепты, созданные человеком, поэтому переход от традиционного вкуса к чему-нибудь новому, конечно, привлек бы людей.

Проект программистов, агрономов и шефов

Россия двигается вперед к высоким технологиям и точному земледелию.Она уходит от дешевого посева, который выращивается на экспорт. Это касается, к примеру, пшеницы. Произошла резкая смена культур из-за санкций, которые напоминают протекционистскую политику продовольственной безопасности. И урбанизация в России имеет готовую промышленную платформу, в этом смысле она занимает второе место в сравнении со странами Восточной Азии. Это можно заметить по скорости распространения платформы «Яндекс» в разные направления: еда, проживание и мобильность.

Мы думали о том, чтобы сосредоточить особое внимание на вертикальной ферме. Частично из-за легкости интегрирующей системы в выращивании, а также из-за интенсификации сельского хозяйства, из-за чего сокращается севооборот и увеличивается использование ресурсов. Это всё является необходимым для того, чтобы прокормить всех людей на планете. Одно из важных качеств управляемой системы искусственного интеллекта — производственные затраты и ответные реакции. В системе Tuda Syuda блюда постоянно заменяются новыми. Что касается неустойчивого земледелия, то погода, цены, политика, рынки быстро меняются и развиваются, именно эти факторы должны быть включены в рассмотрение.

Как финальный продукт, система выращивания ИИ должна сделать еду доступной по средствам. Обе наши системы будут продуктами, разработанными с программистами, агрономами и шеф-поварами. Мы хотим, чтобы система производила много еды за короткое время при аварийных ситуациях или кризисе. Первоначально больше денег было потрачено на техническое исследование и на разработку систем.

Tuda Syuda в урбанистическом социуме

Наша модель передает потребителям желания самой системы выращивания. Она берет во внимание два внешних воздействия: с одной стороны, это желания потребителей, а с другой — доступность продуктов питания. К тому же наша система нацелена найти компромисс высокой эффективности, производя блюда из доступных продуктов, которые удовлетворят потребителей.

Очень часто бывает, что самые серьезные ошибки в ИИ-системах случаются в компаниях, которые не производят продукты питания. Мы живем в мире, где человек должен отвечать за преступную халатность. Пока что мы не можем представить, как искусственный интеллект сможет взять вину на себя.

Сочетание клиентской базы и эффективной оптимизации внутренних экосистем Farmer означает, что Tuda Syuda может быть развернут в зонах временной или хронической нехватки продовольствия. Синтетическое и внутреннее сельское хозяйство действительно имеют больший потенциал для мобильности, хотя первоначальные инвестиционные затраты будут немного выше.