АгроЕкспедиції 
Кабінет 
Штучний інтелект на елеваторах: як алгоритми керуватимуть зберіганням та логістикою зерна
Джерело фото: Фото згенероване ШІ
Кілька років тому у вільному доступі з’явилися чати на основі штучного інтелекту, — тоді вони ще надто фантазували і виглядали смішними, але все одно стали корисними в різних галузях. Зараз це вже сильні інструменти для пошуку, аналітики, генерації ідей і візуалу, — ШІ вже допомагає воювати, лікувати, будувати, навчати тощо. Така ж історія зараз відбувається з AI-інструментами для зберігання та логістики зерна. Єдина відмінність — ми поки що знаходимося в точці підготовки до виходу цих технологій у світ. Якісь інструменти вже працюють як пілотні проєкти, а ще більше навіть не створені, хоча вчені по всьому світу розробляють цікаві ідеї.
Отже, що ж пропонує ШІ для зберігання зерна? Що вже працює, а чого чекати на елеваторах в найближчі десятиліття? І що ж гальмує процес цифровізації елеваторів?
Якість зерна: камера, що підсилює лабораторію
Контроль якості зерна на елеваторі зазвичай починається з відбору проб і роботи лабораторії, але процес можна підсилити фото і відеокамерами. У наукових дослідженнях описані десятки прикладів, де комп’ютерний зір у поєднанні з машинним навчанням використовується для оцінки якості зерна без фізичного втручання. Камери фіксують зовнішні ознаки зерна — пошкодження, проростання, плісняву, зміну кольору, а алгоритми аналізують ці зображення в режимі реального часу.
Нейронні мережі навчають розпізнавати дефекти зерна на фото або відео з точністю лабораторного аналізу. Такі моделі можуть класифікувати пошкоджене, уражене пліснявою або проросле зерно навіть за змінного освітлення та фону.
Практичні рішення на базі цих підходів уже використовуються в тестовому режимі. Наприклад, YOLO-based системи комп’ютерного зору використовуються для швидкого аналізу зображень зерна в потоці — вони працюють у режимі реального часу і можуть бути інтегровані з камерами на прийманні або в зонах перевантаження зерна.
Ще один напрям — поєднання камер із спектральними методами аналізу. У дослідженнях описані системи, де AI обробляє не лише звичайні зображення, а й гіперспектральні дані — це зображення, які містять інформацію не лише про колір, а й про фізико-хімічні властивості зерна. На відміну від звичайної камери, така система фіксує десятки спектральних діапазонів і дозволяє виявляти приховані дефекти, плісняву або початкові стадії зараження, які ще не видно оком. А також — білок, вологість зерна та інші дані. Такі рішення поки що дорогі, але саме їх вважають основою для контролю якості зерна в майбутньому.
Як почути шкідника?
Уявіть, що можна почути комаху, яка гризе зерно всередині силосу. Це стало можливим завдяки акустичному виявленню. В дослідженні 2024 року описали систему запису «звукового ландшафту» в зерносховищі за допомогою надчутливих мікрофонів. Аудіоряд, в якому вловлюється шум комах, перетворюється на візуальні зображення — спектрограми, — це «відбитки» звуку, які можуть проаналізувати нейронні мережі. Навчений на тисячах звукових зразків, алгоритм ідентифікує шкідників за їхніми «звуковими підписами». В дослідженнях система визначала не лише наявність комах, а й різновид, наприклад, зернового точильника, рисового довгоносика та борошняного хрущака.
Цей метод не потребує відбору проб і дозволяє виявити зараження зерна на ранніх стадіях, коли його ще неможливо помітити візуально. Але поки що це не готовий комерційний продукт, а дослідницькі системи.
Вентиляція
Штучний інтелект може застосовуватися і для вентиляції зерна в силосах. Для цього підходять автоматизовані системи прийняття рішень, які поєднують дані з датчиків, моделі машинного навчання та алгоритми прогнозування. AI-системи працюють у режимі безперервного аналізу стану зерна та зовнішніх умов, постійно коригуючи параметри зберігання.
У таких системах використовуються дані з IoT-датчиків (інтернету речей). Це мережа фізичних пристроїв на елеваторі, які самостійно збирають дані і передають їх у систему аналізу. Інформація про температуру зерна, відносну вологість повітря, вміст вологи та газовий склад повітря надходить у режимі реального часу. Алгоритми машинного навчання аналізують її та визначають не лише поточний стан зерна, а й прогнозують подальший розвиток ситуації. Якщо система виявляє ознаки, які можуть призвести до самозігрівання або погіршення якості зерна, то автоматично коригує роботу вентиляції без участі оператора.
Цифровий двійник: як елеватор витримає різні сценарії подій?
Цифровий двійник (Digital Twin) — це віртуальна модель реального об’єкта або процесу, яка повторює його роботу й дозволяє бачити, що відбувається в реальному часі. Цифрові двійники вважаються перспективними інструментами для інтеграції на елеваторах для управління якістю зерна.
Цифрова копія елеватора постійно оновлюється реальними даними: температурою зерна в ємностях, вологістю, концентрацією CO₂, режимами вентиляції, погодними умовами, а також — всією доступною історією зберігання конкретних партій зерна від поступлення і до відправки.
Навчена система зможе не лише фіксувати поточні параметри, але й моделювати різні сценарії:
- Як зміниться температура зерна за різних режимів вентиляції?
- Що станеться з вологістю при зміні погоди?
- Як швидко відбудеться самозігрівання без втручання операторів?
Цифрові двійники дадуть змогу прогнозувати ризики та вчасно приймати рішення.
У наукових дослідженнях уже є приклади пілотних цифрових двійників елеватора. Також є приклад двійника великого пивоварного підприємства, де можна було моделювати технологічні процеси та планувати виробництво. Аналогічний підхід може допомогти і в переробній галузі.
Проте цифровий двійник не є готовим продуктом «з коробки». Його ефективність напряму залежить від якості IoT-інфраструктури, щільності датчиків, обсягу історичних даних про партії зерна. Додатковий виклик — унікальність кожного елеватора, тому універсальних рішень не існує. А є ще проблема інтеграції обладнання різних виробників у єдину цифрову систему, питання вартості і окупності інвестицій. Попри це, дослідники сходяться на думці, що цифрові двійники мають великий потенціал для майбутнього елеваторної галузі.
Логістика за допомогою ШІ: шукаємо слабкі місця
Вчені вже працюють над тим, щоб колись шляхи постачання зерна вам коригував штучний інтелект. Логістика зерна часто стає вузьким місцем на зерновому ринку, тому в наукових дослідженнях ШІ вже застосовують для аналізу всієї логістичної системи та пошуку слабких ланок у ній.
Показовий приклад такого підходу — дослідження логістики зерна в Індії у 2020-2021 роках, де науковці аналізували національну систему переміщення продовольчого зерна між регіонами. У роботі використовували поєднання математичних моделей і алгоритмів ШІ, щоб оцінити, як зерно рухається між виробниками, елеваторами та споживачами.
Дослідники працювали з великим масивом даних: обсягами перевезень, відстанями, пропускною здатністю складів, транспортними обмеженнями та часовими вікнами доставки. Вони побудували модель логістичного ланцюга і застосували алгоритми для пошуку неефективних ділянок. Результати показали, що система втрачала ефективність через неоптимальні маршрути, перевантажені вузли та неузгоджені рішення щодо зберігання і транспортування.
Важливо, що ШІ не просто пропонував «коротший шлях», а виявляв системні проблеми, які важко побачити без аналізу великих масивів даних, проте вони добре проявляються при використанні машинного навчання.
Можна подивитися на логістику як на єдину систему, побачити, де виникають повторювані затримки, що саме призводять до перевитрат і як змінити маршрут, щоб зменшити втрати часу, грошей і якості зерна. Тому штучний інтелект у логістиці — це інструмент не стільки для автоматизації, скільки для діагностики системи. Він допоможе знайти проблемні місця, які роками не помічають.
Блокчейн для зерна: чому це важливо?
Блокчейн — це децентралізований цифровий реєстр, схожий на спільну для всіх учасників бухгалтерську книгу, записи в якій неможливо підробити чи змінити заднім числом. У дослідженнях блокчейн розглядається як інструмент для вирішення однієї з ключових проблем зернового ринку — довіри до даних у ланцюгу постачання. Датчики збирають дані, штучний інтелект їх аналізує, а блокчейн відповідає за те, щоб ці дані не можна було змінити. Приймання, зберігання, умови вентиляції, переміщення, передача права власності, — кожен запис фіксується в системі. Завдяки цьому формується прозора історія зерна — від поля до елеватора і далі по ланцюгу.
У наукових оглядах підкреслюється, що блокчейн особливо цінний у поєднанні зі ШІ і машинним навчанням. AI може прогнозувати ризики, наприклад, погіршення якості зерна або логістичні затримки, а блокчейн стає гарантом правдивості даних.
Практичні приклади такого підходу вже існують. Один із найбільш відомих кейсів — платформа AgriDigital, створена для австралійських фермерів. У 2016 році компанія провела перший у світі розрахунок за партію пшениці на основі блокчейну. Коли фермер доставив зерно, смарт-контракт автоматично перевірив умови (якість, вагу) і миттєво здійснив оплату. Це скоротило процес розрахунку, який раніше міг тривати тижнями. Тому блокчейн забезпечує безпрецедентну прозорість та підзвітність, знижує фінансові та операційні ризики.
Інший напрям, який згадується в дослідженнях, — використання блокчейну для зберігання даних відеоспостереження. Наприклад, у моделях, де для аналізу відео застосовуються алгоритми комп’ютерного зору (зокрема YOLOv7), блокчейн використовується для фіксації аномальних подій. Це дозволяє зберігати докази порушень або нестандартних ситуацій у системі керування зерном.
У майбутньому блокчейн може стати основою для повної простежуваності зерна. Зацікавлені сторони — від елеватора до трейдера чи кінцевого споживача — отримують доступ до перевіреної історії зберігання й обробки зерна. Це важливо в контексті вимог до безпеки харчових продуктів, експортних стандартів і ризиків шахрайства.
Водночас впровадження блокчейну поки що має багато обмежень. Його ефективність залежить від того, чи готові учасники зернового ринку працювати в єдиній системі. Залишаються виклики з інтеграцією, масштабуванням і обробкою великих обсягів даних. Тому сьогодні блокчейн у зерновій галузі частіше впроваджується у вигляді пілотних проєктів і окремих модулів, а не як універсальне рішення «для всього».
Отже, технології, які можуть побачити якість зерна, оцінити ризики і передбачити різні сценарії зі зберіганням вже існують. Але чому вони досі не використовуються на елеваторах та в переробці зерна? Як не дивно, але найскладніші виклики лежать не в технологіях, а в людських відносинах.
Однією з головних перешкод є так званий «розрив у знаннях». Розробники, що створюють складні алгоритми, часто не розуміють специфіки біології зерна та інженерних процесів на елеваторах. З іншого боку, експерти з якості зерна не знайомі з особливостями машинного навчання. Тому успіх і подальше широке використання ШІ залежить не лише від досконалості алгоритмів, а насамперед від готовності експертів зернової галузі та розробників AI співпрацювати. І головний крок до ШІ на елеваторах — це не просто купити рішення, а вибудувати процеси й команду, яка зможе з ним працювати.
Підготувала Олена Гайдук, Elevatorist.com
