После пилотных тестов технологию планируют продать налоговой, чтобы ее представители могли лучше контролировать аграрный рынок. Инициатива не пришлась фермерам по душе – компания столкнулась с критикой.
Как это работает
Технология работает при помощи спутников и нейросетей. Спутник нужен для получения снимков, которые затем анализирует нейросеть. Она определяет, как менялись цвета на снимке, исследует состав кадра и другие характеристики поля за заданный промежуток времени, и с точностью вычисляет реальные размеры поля, а также дает информацию о том, что в этом году там засеяли и с какой плотностью.
На выходе при помощи данной технологии можно точно сказать, какое количество полей, какой площади и какой культурой засеяно. Анализ можно делать по выбранному району, области или даже по целой стране.
У проекта пока нет названия, но технология (и услуга компании) называется «автоматическая классификация полей».
Зачем это нужно
Один из самых дорогих активов – плодородная земля. Новая разработка позволит отслеживать нарушения при использовании земли. Дело в том, что часто фермеры указывают в документах, что выращивают горох или пшеницу, а на самом деле пять лет подряд засевают поля кукурузой. Такой варварский подход истощает землю и создает некорректную статистику по производству зерновых.
Агробизнес не заинтересован в долгосрочных инвестициях в основной актив – землю. Скорее наоборот: работа с землей ведет к ее износу, поскольку преследуемая предпринимателями цель – максимально быстро вернуть инвестиции. Эту проблему как раз и должен решить данный проект.
Представитель фирмы говорит, что при несоблюдении севооборота, с одного гектара государство теряет несколько тысяч гривен. Если же говорить об агропроизводстве на земле, которая не подходит для этих целей, то в большинстве случаев урожай не декларируется вообще. Но оценить стоимость потерь сложно.
Карта культур позволяет рассчитать посевные площади различных культур. Фото: drone.ua
Главный потенциальный заказчик технологии стала Государственная фискальная служба. Другими клиентами могут быть и Министерство экономического развития, и Министерство аграрной политики – по сути, все госструктуры, которые нуждаются в прозрачной статистике.
После тестов оказалось, что в некоторых исследуемых районах каждое третье поле обрабатывалось с нарушениями контуров и целевого назначения земельных ресурсов. После тестов технологию пришлось дорабатывать, например, нейросеть не могла отличить пшеницу от ячменя. Технологию пришлось дорабатывать, например, нейросеть не могла отличить пшеницу от ячменя.
В компании уже столкнулись с негативной реакцией:
«С одной стороны, фермеры осознают, что все данные уже являются открытыми. С другой – многие считают, что мы зря предоставляем такой инновационный инструментарий в руки налоговой службы. Нас за это критикуют»
По материалам mc.today/ drone.ua
