No abstract

The paper presents precise agriculture as a complex adaptive system with high level of uncertainty and dynamics, in which knowledge is forming experimentally and in a very enterprise-specific way. Is there any opportunity to learn the best practices from advanced precise farmers, transfer their knowledge and support everyday decision making for regular farmers? The concept of Smart Farming as an augmented AI solution for precise agriculture is proposed. The solution is designed as a digital ecosystem (system of systems) of smart services, where each service, in its turn, is an autonomous AI system. The paper also discusses functionality of smart services for precise agriculture and the service-oriented architecture of the solution with p2p interaction of services. Ontology-driven knowledge base and multi-agent technology are considered as the key technologies of the solution. The virtual "round table" for coordinated decision making of smart services is introduced. Finally, the paper presents results of the first applications, as well as the future steps and expected results.

Multi-agent technologies application for adaptive planning of communication sessions establishment requests with nanosatellites in the ground stations network in response to the arising events, considering constraints, is considered. Mathematical problem statement of adaptive communication sessions scheduling is given. Method of coupled interactions extension based on the demand-resource networks model for operative requests allocation for communication sessions between ground stations and nanosatellites implementation is described.

The problem of designing an effective models and methods for data transmission between group of microsatellites and network of ground stations in the dynamically changing environment is considered. Multi-agent technology for solving the problem by adaptive resource allocation and scheduling is proposed. It is shown that solution of the considered complex problem evolutionary emerges from interaction and trade-offs of many agents which continuously self-organize themselves and change decisions to improve their objectives and the objectives of the system as a whole. The advantages of multi-agent solution are high adaptability, flexibility and efficiency of services. The main classes of agents, ontology of problem domain, interaction protocols, results of first experiments with system prototype and key benefits of proposed system are discussed.

АннотацияРазвитие аэрокосмических и информационных технологий, наряду с успехами в агрохимии, семе-новодстве и биологии в целом, позволили поднять эффективность земледелия и растениеводства. В статье представлен краткий обзор работ в предметной области «точное земледелие». Рассмотре-ны вопросы информационной поддержки точного земледелия в области рационального распреде-ления ресурсов на основе использования средств дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Рас-сматриваются различные типы летательных аппаратов (ЛА) от космических спутников до дронов, способных осуществлять ДЗЗ для сельхозпроизводителей. Результаты мониторинга сельхозугодий ЛА позволяют в оперативном режиме принимать локальные и стратегические решения по ситуа-циям, которые в реальной жизни характеризуются большой динамикой. Наличие у аграриев соот-ветствующего инструментария в виде баз знаний и данных, систем поддержки принятия решений повышает эффективность земледелия. В работе рассмотрены различные предметные онтологии (онтологии растений, онтологии признаков растений, онтологии экспериментальных условий и др.) и онтологии задач, решаемых в области точного земледелия. Представлены оригинальные результаты онтологического моделирования исследуемой области на основе конструктора баз знаний, разрабатываемого компанией «Разумные решения». Для решения задачи распределения ресурсов и планирования работ предлагается использовать мультиагентный подход.Ключевые слова: точное земледелие, онтология, мультиагентные технологии, конструктор баз знаний.