Собирать свой урожай фактор

Новая работа певицы — это сочетание R&B, винтажного соула и попа. По словам Сюзанны, музыкальная составляющая трека — это живая виолончель, превращенная в синтезатор, «качающаяся под остинатный бас».

«Голос с выдержкой и крепостью огненной воды. Ладони как древний бэк бит. Сердце — метроном. Ароматная степь, потертые джинсы. Путешествие автостопом. Манифест первых творцов, основоположников стилей», — приводит ассоциативный ряд к треку исполнительница.

Саунд-продюсером композиции выступил Никита Каменский, который ранее сотрудничал с Azealia Banks, Scott Storch, Charusha и другими артистами.

В самом треке певица говорит о том, что движение порождает смелость и признается в симпатии к людям, которые «искренние, как звери».

«Мне нравятся люди / Искренние, как звери / Надо реже думать / И почаще верить / Обнажая зубы в искренней улыбке — / Я себе прощаю злобу и ошибки».

Сингл «Мне нравятся люди» вышел в преддверии выхода нового альбома Сюзанны, который певица планирует дропнуть в 2022 году.

Понравился трек? Тогда вам наверняка захочется послушать R&B от современной королевы этого жанра Алиши Киз. Кстати, на этой неделе она выпустила новый альбом, в который вошли 26 треков, включая коллаборации с известными рэперами. Узнать подробности можно на ZAYCEV NEWS.

125315, г. Москва, ул. Лизы Чайкиной 6
+7 (985) 211-85-11 По общим вопросам:
admin@zaycev.net По вопросам взаимодействия с Правообладателями
e-mail: legal@zaycev.net подписаться на нас:

Источник

Тексты песен

Текст песни:

Пепел падает на пальцы,
Обжигая плоть мою.
Ты торопишься на танцы,
Где тебя давно я жду.
Под открытым небом пляшет
Озорная молодежь,
На танцполе все забито, не пройдешь.
За пультом ди-джейским
Пальцы гнет продвинутый ди-джей,
Он сейчас немного занят,
Эй, девчонка, не робей.
Незнакомка рядом трется,
Я хотел ее обнять.
От греха подальше надо убегать.

Припев (Два раза)
Опять врывается весна,
И созрели семена,
Я прошу тебя, давай,
Собирать мой урожай,
Орудие труда,
Ты получишь без труда-а-а. а-а.

Вот и ты проходишь в юбке,
Уже моего ремня,
Лучше б заявилась в шубке,
Кривоногая моя.
Вызывающий наряд твой убивает пацанов,
Чересчур похабно, Маша нету слов.
Познакомился намедни в Интернете я с тобой,
Ты мне показалась стройной,
Королевой молодой,
А когда тебя увидел,
Захотелось мне орать,
Надо ноги делать, надо убегать.

Припев (Четыре раза)
Опять врывается весна,
И созрели семена,
Я прошу тебя, давай,
Собирать мой урожай,
Орудие труда,
Ты получишь без труда-а-а. а-а.

Слова песни прочитаны: 1044

Почему мы не получаем хороший урожай — лимитирующий фактор

Здравствуйте, согласитесь, что каждый огородник мечтает о рекордных урожаях и для их достижения годов кормить свои растения большим количеством разных удобрений.

Но зачастую приходится слышать от некоторых огородников такой вопрос. Я вроде кормлю и тем и тем, ухаживаю, а урожай и качество почему-то оставляет желать лучшего.

Давайте разбираться, почему так может происходить.

На мой взгляд, огородники часто допускают ошибки при применении тех или иных удобрений, не учитывая особенность грунтов, на которых выращивается культура, ни уровень кислотности, ни особенность самой культуры.

Особенно следует учитывать грунты, на которых располагается ваш огород.

Наиболее важным показателем для грунтов будет наличие органики, а соответственно и содержание гумуса в почве.
Наименьшее содержание всегда в легких песчаных и супесчаных почвах, так же небольшое его количество в дерново-подзолистых почвах, которые, кстати, очень распространены в средней полосе.

На этих почвах внесение компостов, навоза и другой органики будет резко сказываться на прибавке урожая.

А вот на черноземах, пойменных почвах, которые богаты органикой, внесение навоза или компостов уже не будут такими эффективными.
Так же на черноземах, пойменных почв и еще освоенных торфяниках будет малоэффективным внесение азотных удобрений.

Внесение фосфорных удобрений необходимо при выращивании овощей на дерново-подзолистых почвах, обыкновенных черноземах, каштановых и бурых почвах.

Например, на своем участке я заметил, а у меня дерново-подзолистые грунты и суглинки, что с внесением суперфосфата при высадке рассады томатов

Урожайность значительно увеличилась.

Калийные удобрения более эффективны на торфяных, затем на дерново-подзолистых и серых лесных почвах. На сероземах, черноземах и каштановых почвах их эффективность снижается, нередко отсутствует.

В магниевых удобрениях в большей мере нуждаются легкие песчаные почвы и торфяники. Источником этого элемента может служить навоз.

Кислотность почвы

Но зачастую в почву вносятся нужные удобрения в полной мере и в почве они в достатке, но результата нет. Причиной этому чаще всего является повышенная кислотность почвы, которая препятствует растениям потреблять элементы питания.

Особенно это касается культур чувствительных к кислотности, таких как капуста, свекла, лук, морковь, огурец.

Особо показательным при определении кислотности может быть рост свеклы. (Фиолетовые листья-почва сильнокислая, фиолетовы прожилки и пятна — кислая, тёмно-зелёная листва с небольшими фиолетовыми прожилками — слабокислая и светло-зелёная листва с только фиолетовыми черешками нейтральная или слабощелочная. )

Причем следует учитывать, что моментально раскислять почву не удастся, этот процесс может занять до двух лет, столько, например, нужно извести.

Так же при раскислении участка нужно придерживаться некоторых правил.
Например, не рекомендуется совместное внесение навоза с гашеной известью, так как это приводит к увеличению потерь аммиака.
Также внесение извести не совместимо с внесением фосфоритной и костяной муки (кроме компостов) из-за перехода P2O5 в труднодоступную для растений форму.

На супесчаных и песчаных почвах более целесообразно применять доломитовую муку из-за дефицита на этих почвах магния.
Песчаные и супесчаные почвы в 5-6 раз беднее кальцием и в 15-20 раз — магнием, чем суглинистые и глинистые.

Так же следует учитывать, что суглинки и тяжелые глинистые почвы нуждаются в больших дозах раскислителей, чем песчаные или супесчаные почвы.
Вот показательный пример эффективности раскисления на кислых почвах, проведенный в течении 6 лет.

Климатические условия так же могут сказываться на эффективности применяемых удобрений, а именно обеспеченность светом, влагой и температурой.

Например, чем выше уровень освещенности при нормальном обеспечении влагой, тем больше синтезируется углеводов и больше азота растения способны усвоить.

Плохая или избыточная увлажненность отрицательно влияет на эффективность удобрений, то же самое происходит при низких температурах.

Еще одной ошибкой может являться количественное внесение удобрений, т. к. переизбыток может не только не улучшить развитие растений, а наоборот действовать на них угнетающе, особенное преизбыточное внесение минеральных удобрений.

Огородникам лучше прибегать к рекомендованным дозам, т. к. рассчитать их самостоятельно почти не реально, не проводя анализа почвы, расчета выноса элементов питания и т.д.

Поэтому, прежде чем решить какие удобрения применять у себя в огороде стоит узнать, на каких грунтах он находится, какая его кислотность, как участок обеспечивается светом, водой.

Узнав это, Вы поймете, применение каких удобрений и мер приведут к наилучшему результату.

Источник

Роботы и клубничка: как AI повышает урожайность полей

Население Земли стремительно растёт, и по прогнозам ООН к 2030 году достигнет 8,5 млрд человек. Аналитики Всемирного банка считают, что к 2050 году нам нужно будет увеличить количество продуктов питания на 50 процентов, чтобы поддержать растущее население планеты, а изменение климата приведет к снижению урожайности на 25 процентов на открытом воздухе. Но территории, лучше всего подходящие для выращивания культурных растений, уже обрабатываются. Найти новые места трудно, а добиться значительного прироста урожайности — ещё труднее.

Решать эту проблему нужно с помощью новых технологий. И здесь наиболее перспективным направлением кажется использование нейросетей и искусственного интеллекта для создания сельскохозяйственных роботов и систем контроля урожая.

Почему именно нейросети? Они лучше всего подходят для решения прикладных задач. Не будем описывать технические подробностях их функционирования, лучше опишем преимущества. Нейросеть не программируется в классическом понимании этого процесса. Она «обучается», находя закономерности в загруженных данных и способна использовать их в дальнейшей работе.

Как и человек, нейросеть умеет быстро распознавать образы фото и видео, умеет прогнозировать и принимать решения. При этом искусственные нейронные сети работают с большими объемами данных быстрее и эффективнее человека. То, что нужно для оптимизации сельхозугодий, где площади измеряются сотнями гектаров, персонал – тысячами сотрудников, а поголовье – миллионами особей. Да-да, количество овец в стране — это и есть Big Data. Первичной информации для обучения хватит почти у любой компании в отрасли. Главное – собрать её в понятном для обучении формате и интегрировать в рабочие процессы.

Качество и количество урожая, увеличение поголовья скота зависят от многих факторов. Проанализировать их все, чтобы принять правильное решение, человек не в состоянии, сколь опытным бы он ни был. Так что необходимость в современных технологах очевидна. Тем более что уже существует большое количество успешных разработок, помогающих фермерам собирать урожай, следить за скотом и строить прогнозы. Расскажем о наиболее интересных проектах с роботами и AI в сельском хозяйстве.

Сельские роботы

Начнём, пожалуй, с роботов. Их бывают большими и маленькими, есть даже утко-роботы.

Испанская компания Agrobot предложила робота для автоматического сбора нежных ягод клубники. Устройство полностью автономно и может ориентироваться в пространстве. Роботизированные руки (их может быть до 24 штук) работают независимо, снимая с куста по одной ягоде. Для оценки зрелости ягод робот использует технологии искусственного интеллекта. Сенсоры анализируют ягоды, а графические процессоры оценивают цвет плода и его товарный вид, причем в базу записываются данные о каждом плоде.

За три дня Agrobot способен собрать клубнику с 800 соток. После каждого собранного ряда он останавливается и пересылает информацию оператору. Машина быстро справляется с задачей и подходит для разных фермерских участков. Первое успешное испытание клубничного робота провели на фермерском хозяйстве Driscoll в Калифорнии.

Конкурент испанского робота, созданный в Великобритании. Устройство предназначено для сбора мягких фруктов. Оно способно автономно перемещаться по рядам культур, находить и собирать спелые фрукты, сортировать собранные ягоды и фасовать их в упаковку. После сбора ягод видеокамеры осматривают плод со всех сторон, чтобы определить сорт, форму, измерить массу, обнаружить дефекты (вмятины, плесень и т.д.). Отбракованные плоды помещаются в мусорные контейнеры.

Сортировка плодов и их упаковка происходит на месте, поэтому дополнительные затраты на труд сортировщиков исключены, а продукт поступает на прилавки быстрее. Ориентация в пространстве происходит с помощью высокоточных координат GPS.

У робота есть некоторые интересные особенности. Например, англичане привыкли покупать в торговых сетях спелую клубнику с небольшой частью стебля. Машина учитывает эту особенность, собирая ягоду с небольшой частью стебля.

Vegebot — рабочий прототип роботизированного сборщика салата Айсберг, созданный инженерами из Кембриджского университета. Устройство может самостоятельно распознавать готовые к срезанию неповрежденные кочаны салата, а также аккуратно их обрабатывать и собирать. Подробнее о роботе рассказал denis-19 в недавней статье на Хабре.

Детище бургундского изобретателя Кристофа Миллота (Франция) усердно трудится на виноградниках. Устройство с четырьмя колесами, двумя руками и шестью камерами весит 20 килограмм, выбирает путь автоматически и использует искусственный интеллект для того, чтобы определить, чем заняться в данный момент. В день может обрезать до 600 виноградных лоз.

Wall-Ye V.I.N. занимается не только обрезкой и пасынкованием, но и накапливает важные данные о состоянии и витальности почвы, плодов и лозы. Он двигается от лозы к лозе, выявляет те или иные особенности растения, фотографирует и записывает данные с шести камер, отмечая каждую лозу, после чего в работу включаются его манипуляторы.

Рука с секатором предназначена не только для того, чтобы обрезать ветки, с помощью неё он может защититься от воров. В аппарат встроен гироскоп, и если его поднимут с земли, то он будет обороняться с помощью секатора, сотрёт с жёсткого диска все данные и пошлёт владельцу сигнал о помощи. К тому же, встроенный приёмник GPS не позволит ему выйти за пределы рабочей зоны.

Безымянный яблочный робот от Abundant Robotics

Калифорнийский робот, у которого до сих пор нет названия несмотря на внушительные инвестиции со стороны GV (ранее Google Ventures), создан для сбора яблок. Устройство перемещается по рядам между яблонями с помощью лидара, который рисует мир лазерами и изображает фрукты с помощью машинного зрения.

Операторы могут адаптировать его для конкретного сорта яблок, посоветовавшись с фермером, который по опыту знает, какой цвет соответствует зрелому. После распознавания степени зрелости яблок в режиме реального времени робот с помощью вакуумной трубки высасывает плоды с дерева, отправляя его по конвейеру в корзину. Робот может собирать яблоки 24 часа в сутки, пропуская не совсем созревшие фрукты, чтобы вернуться к ним позже, как это сделал бы человек-сборщик.

Швейцарский ecoRobotix — робот, созданный для автоматического прореживания посадок и прополки сорняков. Идея витала в воздухе уже давно. Нейросеть можно научить отличать полезные культуры от сорняков. «Изучив» на старте несколько миллионов фотографий здоровых и больных растений на разных стадиях роста, система с помощью видеокамеры может за несколько миллисекунд определить, находится ли перед ней здоровый побег или сорняк. А также сможет оценить степень угрозы для урожая и предложить способы решения проблемы, если заметны признаки заражения культур.

ecoRobotix оснащён системой компьютерного зрения, предназначенной для идентификации сорняков. Ориентация в пространстве происходит с использованием GPS и сенсорных датчиков. Способен обработать около 3 га посевов в день. При объезде «владений» в случае необходимости опрыскивает сорняк небольшой дозой гербицида. Такой подход снижает объем использования химикатов в 2-3 раза.

Сорняки — вообще больная тема для аграриев, так что имеются и другие проекты в этой сфере. Например, индийский умный опрыскиватель для садов с помощью системы ультразвуковых датчиков определяет размер дерева и расстояние до него. Полученные сведения анализируются и влияют на мощность струи и количество распыляемого вещества. Тестирование показало высокую эффективность применения системы, при снижении до 26% расхода.

А компании Bayer и Bosh разрабатывают технологии умного опрыскивания Smart Spraying. Она будет отличаться от имеющихся на рынке систем благодаря способности отличать сорняки от сельскохозяйственных культур. Предполагается, что система будет «узнавать» сорняк и определять вид и необходимое количество пестицида, с учётом запрограммированных параметров применения.

Похожие технологии использует компания IBM. Причём успешно использует! Для одного из своих клиентов в Юго-Восточной Азии компания смогла предсказать стресс урожая в регионе из-за заражения вредителями/болезнями. Затем наземной команде понадобилось несколько часов, чтобы просто добраться до этого места.

«Умные» системы

AI-системы тоже приносят пользу фермерам. Спектр их применения чуть шире, чем у роботизированных устройств, однако и задачи зачастую другие. Хотя имеются и точки пересечения.

Да, это не робот, а технология. Однако тоже достойная внимания. Sonoma, принадлежащая Microsoft, стала победителем тепличного эксперимента Autonomous Greenhouse Challenge, который проходил в Нидерландах с 27 августа по 7 декабря. 5 ИТ-гигантов выясняли, как технологии машинного обучения смогут справиться с выращиванием растений и насколько реально использовать эти технологии в «традиционном» садоводстве.

Системы автоматизированного сбора урожая применяются довольно давно. Однако в эксперименте речь шла о полном контроле ИИ над производством. Технология команды Sonoma позволила вырастить 50 кг огурцов на один квадратный метр. Нейронная сеть управляла ирригацией, газовым составом, внесением подкормки, температурным режимом и другими аспектами, влияющими на рост огурцов.

Команда iGrow из Tencent и Китайская академия сельскохозяйственных наук заняли второе место. Команда Deep Green из Intel заняла последнее место.

Израильский стартап Taranis позволяет контролировать состояние растений, своевременно выявлять негативные факторы и устранять их. Для мониторинга используются показания полевых датчиков наблюдения, метеорологические данные, аэрофотосъёмка. Для анализа используются снимки с ультравысоким разрешением (до 8 см на пиксель) компании Mavrx.

Изучение больших объёмов данных позволяет локализовать участки посевов с угнетённым ростом, идентифицировать болезни растений, проблемы с вредителями, определить обеспеченность растений питательными веществами, потенциальную урожайность и др. Система не только предлагает способы решения обнаруженных проблем, но и на основе метеорологического прогноза определяет оптимальные сроки их проведения.

Платформа Watson Decision Platform for Agriculture от IBM консультирует фермеров при помощи обработки данных дистанционного зондирования Земли. Используя ИИ для объединения данных с нескольких спутников, решение IBM способно обнаруживать неэффективные участки культуры почти с той же точностью, что и у наземных датчиков Интернета вещей (IoT). Watson от IBM определит для фермера вид, количество и оптимальные сроки для обработки пестицидами поражённых площадей.

Поможет в проведении профилактической обработки. С помощью индекса растительной активности с высоким разрешением (HD-NDVI) оценит состояние растения, определит необходимые профилактические меры (внесение удобрений, питательных веществ и др.). Объединяя данные о влажности (HD-SM) с данными о местности и метеорологическими замерами моделируется динамика изменения влажности почвы. Аграрий также получает прогноз урожайности, динамику изменения урожайности на основе снимков и сведений прошлых сезонов и др.

Health Change Maps and Notifications

Разработанная компанией Farmers Edge ИИ-платформа Health Change Maps and Notifications информирует фермера об эффективности работы техники, состоянии растений, появлении вредителей или болезней, дефиците питательных веществ и др. Программа обрабатывает спутниковые изображения и отправляет пользователю сообщения о возможных рисках и необходимых мерах.

ET Agricultural Brain

«Свинский» AI-проект от Alibaba позволяет обнаруживать беременность свиней, что позволяет фермерам определить дату опороса и подготовиться к последующему процессу беременности и рождению помета здоровых поросят. Система развертывает интеллектуальные камеры наблюдения в сараях, и алгоритмы машинного обучения дают результаты, основанные на наблюдении за сном свиноматок, положением стоя и условиями питания. Например, свиноматка, скорее всего, будет беременна, если она спит на спине, стоит на месте и мало бегает и потребляет постоянное количество пищи. Инженеры Alibaba также планируют добавить прогноз количества подстилки на основе характеристик фигуры беременной свиньи.

Система использует методы компьютерного зрения для настройки профилей для каждой свиньи — документирование их породы, возраста, веса, условий питания, интенсивности и частоты упражнений, а также траектории движения. Между тем, алгоритмы распознавания голоса используются для мониторинга здоровья поросят и защиты от удушья, что снижает уровень смертности на три процента и увеличивает ежегодный уровень производства на три поросенка на свиноматку.

Финансовое подразделение другого крупного китайского холдинга JD.com также нацелилось на скотоводство. В прошлом месяце компания представила набор сельскохозяйственных решений на базе AI.

Продолжая тему животноводства, расскажем про весьма интересный ирландский проект Cainthus, который журналисты окрестили «Facebook для коров». Идентификация коров по индивидуальным чертам морд позволяет собирать разнообразную информацию о каждом животном, начиная от особенностей их поведения, заканчивая аппетитом. Данные могут быть использованы владельцами фермерских хозяйств для мониторинга здоровья молочных коров и повышения их надоев.

Компания предлагает фермерам повысить комфорт коров в течение всего жизненного цикла, отслеживая их индивидуальные потребности и немедленно сигнализируя о необходимости вмешательства, если с животным что-то не так. Для наблюдения используется система компьютерного зрения.

По мнению разработчиков, платформа необычайно актуальна и востребована. Они также утверждают, что она единственная в своём роде. Однако же это не так.

Ещё один интересный проект с российскими корнями, Cattle Care, предлагает похожий функционал. Разработчики создали систему видеомониторинга здоровья и продуктивности коров на основе компьютерного зрения. Видеоаналитика для молочных ферм позволяет обеспечить максимально комфортные условия для каждой бурёнки.

Принцип работы довольно прост. Узор на шкуре коровы уникален подобно человеческим отпечаткам пальцев. Используя эту особенность, обученная на фотографиях подопечных система собирает информацию с видеокамер, установленных на фермах, детектирует и идентифицирует каждую конкретную корову. Подсчитывая количество шагов, жевательных движений, количество потребленного корма, выпитой воды и других поведенческих паттернов компьютер составляет медицинскую карту каждой коровы. Благодаря Cattle Care фермер сразу видит, если у его подопечной что-то не в порядке.

Заключение

Как видно, искусственный интеллект и роботы вполне способны увеличить эффективность сельского хозяйства и упростить труд фермеров. Однако по силам ли этим технологиям решить потенциальную угрозу дефицита продуктов питания? Интересно ваше мнение.

Что ещё полезного можно почитать в блоге Cloud4Y

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы не пропустить очередную статью! Пишем не чаще двух раз в неделю и только по делу.

Источник

Собирать свой урожай фактор