Теплицы будущего: ранняя диагностика растений и роботизация производства 03.09.2026

Современная теплица постепенно превращается из обычного сооружения для выращивания растений в высокотехнологичную производственную систему. Камеры, сенсоры и роботизированные платформы позволяют получать значительно больше информации о состоянии культуры и использовать ее для принятия решений. Однако само наличие большого количества датчиков еще не гарантирует практической пользы: важно понимать, насколько точны их показания, удобно ли устанавливать оборудование и действительно ли собранные данные помогают производителю. Именно эти вопросы специалисты Harvestis в Хоогстратене, Бельгия, ранее известного как Proefcentrum Hoogstraten, изучали в ходе испытаний современных сенсорных технологий и роботизированных решений.

Особое внимание исследователи уделили автоматическому сбору информации о растениях. На демонстрациях в теплицах были представлены системы IUNU и Hortiworld, причем IUNU Luna предназначена для постоянного мониторинга культуры, прогнозирования урожая и оценки качества выполнения работ. Разработчики исходили из того, что регулярные ручные измерения невозможно масштабировать на крупные хозяйства. Поэтому вместо небольшого числа растений, которые обычно проверяют примерно раз в неделю, система IUNU, согласно представленным данным, анализирует около 10% культуры и ежедневно обновляет ее цифровое отображение.

Роботизированная часть комплекса решает не только задачу наблюдения за растениями, но и проблему перемещения оборудования внутри теплицы. Для внутритепличной логистики IUNU сотрудничает с бельгийской компанией Octiva: платформа IUNU Luna устанавливается на ее шасси, перемещается по рельсовым путям и автоматически переключается между рядами. Во время практической демонстрации на перце специалисты показали работу системы непосредственно в теплице. При этом доступны различные варианты эксплуатации - от полностью автоматического режима до полуавтоматического, когда часть операций остается под контролем человека.

Еще одним интересным инструментом стал IUNU Advisor - искусственный интеллект, с которым производитель может взаимодействовать непосредственно при анализе состояния растений. Например, если система обнаруживает истончение стебля в районе точки роста, AI-ассистент помогает интерпретировать обнаруженную проблему и выбрать дальнейшие действия. По словам представителей компании, первоначально IUNU специализировалась главным образом на компьютерном зрении, однако отсутствие подходящих измерительных систем подтолкнуло разработчиков к созданию собственных решений для получения необходимых данных.

Роботизация применяется и непосредственно для ухода за растениями. Представитель Hortiworld Франк Схолтен представил систему Entomatic, предназначенную для автоматизированного выпуска биологических агентов защиты растений. На демонстрации оборудование было установлено на платформе Qii-Jet производства Bogaerts, причем конструкция Entomatic позволяет адаптировать ее к различным типам шасси. Hortiworld параллельно разрабатывает собственные роботизированные решения, способные, по словам Франка Схолтена, одновременно обслуживать до 16 рядов. Кроме того, компания создает систему шириной 22 метра для использования при выращивании культур в открытом грунте. В зависимости от применяемого биологического препарата можно изменять параметры внесения, включая характеристики высевных колес и скорость вращения вентилятора.

Параллельно команда Harvestis - Стеффи Пот, Симон Лауверс и Винсент Грефф - представила результаты собственных испытаний сенсоров, приобретенных при финансовой поддержке Европейского союза. В экспериментах использовались решения Aranet, SenseNL, Sendot, Sigrow и Vivent, позволяющие контролировать различные параметры растений и среды: ионный поток, фотосинтез, состояние устьиц, чистую радиацию, температуру, относительную влажность, концентрацию CO2, характеристики субстрата, диаметр стебля и движение сока. Полученные наработки планируется использовать в проекте GREEN-SENSE, рассчитанном до 2029 года и направленном на разработку сенсорных технологий для максимально автономного выращивания растений.

При этом специалисты подчеркивают, что главное значение имеют не сами цифры, выдаваемые датчиками, а возможность правильно интерпретировать изменения показателей. Для большинства протестированных устройств исследователи не рекомендуют безоговорочно доверять абсолютным значениям, поскольку их точность может быть ограниченной. Гораздо полезнее отслеживать динамику и выявлять устойчивые тенденции. Такой подход уже продемонстрировал практическую ценность: например, при выращивании ремонтантной земляники с использованием данных субстратного сенсора Sigrow удалось сократить объем орошения на 20%. В другом эксперименте сенсор фотосинтеза Sendot помог оценить реакцию растений перца на дополнительное освещение с двумя различными спектрами и выявить вариант, при котором культура испытывала меньший стресс.