Идея разработки модуля пришла в голову управляющему директору костомукшского предприятия Александру Самохвалову. Её реализацию запустили в рамках цифровой трансформации компании. Технологию создали ученые Центра искусственного интеллекта Петрозаводского государственного университета при поддержке Фонда содействия инновациям по конкурсу «Коммерциализация-ИИ». УрожAI® – это цифровой модуль предиктивного анализа урожайности дикоросов. Аналогов данной модели на сегодняшний день в мире не существует.
Технология призвана помочь сборщикам ягод и грибов – направить их в лучшие места сбора и сэкономить до половины времени, которое они раньше тратили на поиск нужных локаций, гарантировать стабильный сезонный заработок, вовлекая всё больше людей в сбор полезных растительных витаминов.
Особенность системы в том, что она имитирует когнитивные функции человека, сопоставляя большие объемы данных и осуществляя поиск наиболее логистически удобных и урожайных территорий, что ранее необходимо было делать человеку или сообществу людей самостоятельно. Как отмечали сами сборщики в ходе многолетнего сотрудничества с компанией из Костомукши, при среднем урожае они обычно тратили несколько дней на поиск места сбора и только потом приступали к работе.
Разработанная математическая модель машинного обучения с использованием наборов данных об урожайности дикоросов в предыдущие годы, данных о погоде, биологическом окружении, почвенном составе и геологической обстановке – позволяет с высокой вероятностью предполагать наличие и объем произрастания различных видов диких культур в определённых локациях. Модуль УрожAI® динамически рассчитывает объемы выросших дикоросов в местах их сбора в течение сезона и предоставляет пользователям мобильного приложения – цифровую карту с нанесенными местами сбора по каждому из дикоросов и динамически обновляющимися вероятностными оценками урожайности по привычной пятибалльной шкале.
Технология предиктивного анализа урожайности в процессе использования обладает функцией совершенствования за счет самообучения ввиду постоянной верификации моделей на поступающих в режиме реального времени данных о закупках компании в виде нескольких тысяч цифровых транзакций ежедневно в течение сезона, а также данных от десятков тысяч самих сборщиков – пользователей мобильного приложения в виде обратной связи и фотографий, подвергающихся обработке с помощью технологии компьютерного зрения и анализу. В результате модуль УрожAI® постоянно улучшает качество предиктивного анализа, а сборщики получают более актуальные данные о местах сбора и оценках урожайности на них.
Сегодня система объединила базы знаний научно-исследовательских центров и институтов, ученых биологов и специалистов географии, картографии, а также практики сборщиков и рассчитывает анализ урожайности по основным 7 видам дикоросов севера: морошка, черника, брусника, клюква, голубика, земляника, белые грибы. В настоящее время специалистами компании аккумулируются доступные науке знания, и ведется аналитическая работа по добавлению еще одного наименования для расчета – кедрового ореха.
На предприятии также отметили, что объем сбора дикоросов в РФ составляет менее 0,5 % от эксплуатационного потенциала и постоянно падает последние 20 лет ввиду сокращения числа сборщиков. Модуль УрожAI® имеет все шансы переломить эту тенденцию. В сбор дикоросов по-прежнему вовлечено более 2 млн граждан России, в основном – жителей небольших населенных пунктов на северо-западе и севере страны, а также в уральских, сибирских и дальневосточных регионах.