ПНСТ 868-2023. Предварительный национальный стандарт Российской Федерации. Искусственный интеллект в растениеводстве. Варианты использования для автоматизации управления процессами

(утв. и введен в действие Приказом Росстандарта от 13.11.2023 № 53-пнст)

до 1 июля 2025 года

Предисловие

1 РАЗРАБОТАН Федеральным государственным бюджетным научным учреждением «Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ» (ФГБНУ ФНАЦ ВИМ)

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект»

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 13 ноября 2023 г. № 53-пнст

Правила применения настоящего стандарта и проведения его мониторинга установлены в ГОСТ Р 1.16-2011 (разделы 5 и 6).

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии собирает сведения о практическом применении настоящего стандарта. Данные сведения, а также замечания и предложения по содержанию стандарта можно направить не позднее чем за 4 мес до истечения срока его действия разработчику настоящего стандарта по адресу: info@tc164.ru и/или в Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии по адресу: 123112 Москва, Пресненская набережная, д. 10, стр. 2.

В случае отмены настоящего стандарта соответствующая информация будет опубликована в ежемесячном информационном указателе «Национальные стандарты» и также будет размещена на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru).

Введение

В настоящее время системы искусственного интеллекта для управления процессами сельского хозяйства проходят широкомасштабные испытания. Однако, прежде чем начать их массовую эксплуатацию на сельскохозяйственном производстве, требуется провести классификацию и определения общих требований данных процессов.

Настоящий стандарт является частью комплекса стандартов по установлению требований применения современных технологий в сельском хозяйстве, с целью повышения доверия к технологиям искусственного интеллекта, повышения уровня безопасности процессов сельского хозяйства и эффективности сельскохозяйственного производства в растениеводстве.

Целью настоящего стандарта является определение вариантов использования искусственного интеллекта в растениеводстве и общих требований, которые будут удовлетворены в процессе разработки и эксплуатации систем искусственного интеллекта для автоматизации управления процессами в растениеводстве (СИИУПР).

1 Область применения

1.1 Настоящий стандарт распространяется на системы искусственного интеллекта для управления процессами в растениеводстве (СИИУПР).

1.2 Настоящий стандарт устанавливает требования к системам искусственного интеллекта, применяемым в процессах сельскохозяйственного производства отрасли агропромышленного комплекса (АПК) — растениеводства.

Примечание - Целью настоящего стандарта является определение вариантов использования искусственного интеллекта в растениеводстве и общих требований, которые должны быть удовлетворены в процессе разработки и эксплуатации СИИУПР.

Требования настоящего стандарта направлены на повышение эффективности управления процессами, обеспечение безопасности, производительности и сохранения окружающей среды в растениеводстве.

1.3 Настоящий стандарт предназначен для применения во всех системах управления процессами в растениеводстве. В рамках оптимизации процессов управления сельскохозяйственными предприятиями, повышения эффективности инвестиций в данную отрасль экономики, а также интенсификации уборки урожая сельскохозяйственных культур и отдачи возделываемого земельного фонда сельхозтоваропроизводители среди прочего внедряют в свою деятельность программно-аппаратные комплексы автоматизированной и роботизированной системы управления различными процессами в растениеводстве (см. [1]).

2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:

ГОСТ 33707 (ISO/IEC 2382:2015) Информационные технологии. Словарь

ГОСТ Р 59277-2020 Системы искусственного интеллекта. Классификация систем искусственного интеллекта

ГОСТ Р 59519 Беспилотные авиационные системы. Компоненты беспилотных авиационных систем. Спецификация и общие технические требования

ГОСТ Р 59520 Беспилотные авиационные системы. Функциональные свойства станции внешнего пилота

ГОСТ Р 59853 Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения

ГОСТ Р 59920 Системы искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Требования к обеспечению характеристик эксплуатационной безопасности систем автоматизированного управления движением сельскохозяйственной техники

ГОСТ Р 70462.1 (ISO/IEC TR 24029-1:2022) Информационные технологии. Интеллект искусственный. Оценка робастности нейронных сетей. Часть 1. Обзор

ГОСТ Р ИСО 3534-1 Статистические методы. Словарь и условные обозначения. Часть 1. Общие статистические термины и термины, используемые в теории вероятностей

ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126 Информационная технология. Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению

ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546 Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь

Примечание - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования — на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю «Национальные стандарты», который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя «Национальные стандарты» за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.

3 Термины и определения

В настоящем стандарте применены следующие термины с соответствующими определениями:

3.1 автоматизированная система управления процессами; АСУП: Система, состоящая из комплекса аппаратных и программных средств, в совокупности способных выполнять всю задачу управления процессами в длительном режиме вне зависимости от того, ограничена ли она конкретными условиями эксплуатации.

3.2 сценарии управления: Последовательность процессов, включающая в себя: осуществление мониторинга входных данных, выработку управляющих воздействий, передачу на интеллектуальные процессы.

3.3 высокий уровень автоматизации управления процессами: Уровень автоматизации управления, при котором управление может передаваться от системы автоматизированного управления человеку-оператору, а в случае его неготовности — принять управление на себя.

3.4 базовый набор управляющих воздействий на технологические процессы: Совокупность управляющих воздействий на физические исполнительные механизмы, которые управляют техническими средствами и технологическими процессами.

3.5 набор управляющих воздействий: Набор управляющих воздействий на интеллектуальные процессы, формируемый системой искусственного интеллекта на основе интерпретации входных данных.

3.6 безопасность автоматизированного управления: Состояние, характеризуемое совокупностью параметров конструкции, включая функциональные характеристики СИИУПР, и технологий, обеспечивающих недопустимость или минимизацию риска причинения вреда жизни или здоровью граждан, имуществу физических и юридических лиц, государственному или муниципальному имуществу, окружающей среде.

3.7

искусственный интеллект: Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение, поиск решений без заранее заданного алгоритма и достижение инсайта) и получать при выполнении конкретных практически значимых задач обработки данных результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. [ГОСТ Р 59277-2020, пункт 3.18]

3.8

система искусственного интеллекта: Техническая система, в которой используются технологии искусственного интеллекта. [ГОСТ Р 59277-2020, пункт 3.40]

Примечание - Обязательно включает в свой состав одну, или более, подсистему, каждая из которых может реализовывать алгоритм искусственного интеллекта.

3.9

технологии искусственного интеллекта: Комплекс технологических решений, направленных на создание систем искусственного интеллекта. [ГОСТ Р 59277-2020, пункт 3.44]

3.10

алгоритм (algorithm); Конечное упорядоченное множество точно определенных правил для решения конкретной задачи. [ГОСТ 33707-2016, статья 4.39]

3.11 входные данные о состоянии сельскохозяйственных объектов: Текущие данные об объектах, которыми управляет система искусственного интеллекта, источниками которых являются бортовые камеры, радары, лидары, данные из интеллектуальных технико-технологических средств и других источников.

3.12

датчик: Конструктивно обособленное устройство, содержащее один или несколько первичных измерительных преобразователей. Примечания 1 Датчик может дополнительно содержать промежуточные измерительные преобразователи, а также меру. 2 Датчик может быть вынесен на значительное расстояние от устройства, принимающего его сигналы. 3 При нормированном соотношении значения величины на выходе датчика с соответствующим значением входной величины датчик является средством измерений. [ГОСТ Р 8.673-2009, статья 3.3]

Примечание - Средство измерений, предназначенное для выработки сигнала измерительной информации в форме, удобной для передачи, дальнейшего преобразования, обработки и (или) хранения, но не поддающейся непосредственному восприятию наблюдателем.

3.13

глобальная навигационная спутниковая система; ГНСС: Навигационная спутниковая система, предназначенная для определения пространственных координат, составляющих вектора скорости движения, поправки показаний часов и скорости изменения поправки показаний часов потребителя ГНСС в любой точке на поверхности Земли, акватории Мирового океана, воздушного и околоземного космического пространства. [ГОСТ Р 52928-2010, статья 1]

4 Варианты использования искусственного интеллекта для автоматизации управления процессами

Варианты использования искусственного интеллекта для автоматизации управления процессами в растениеводстве подразделяют на следующие сферы:

• технологии производства продукции растениеводства (почвообработка, посев, защита и уход за растениями, уборка урожая, транспортирование урожая и грузов, мониторинг состояния почвы и растительности и др.);
• принятие решения по управлению продукционным процессом;
• формирование агротехнических требований, параметров и режимов работы технико-технологических средств сельского хозяйства;
• менеджмент в растениеводстве.

5 Классификация СИИУПР

5.1 СИИУПР классифицируют (см. ГОСТ Р 59277-2020, таблица 1):

• по уровням автоматизации;
• функциям контура управления;
• комплексности и сложности;
• методам обработки информации;
• управлению знаниями, моделям и методам обучения;
• методам достижения интеграции систем к общему управлению.

5.2 В зависимости от уровня автоматизации СИИУПР подразделяют на следующие виды:

• автоматизированная система — система, состоящая из персонала (лица, принимающего решения) и комплекса средств автоматизации его деятельности (СИИУПР), реализующая информационную технологию выполнения установленных функций (см. ГОСТ Р 59853, ГОСТ 33707);
• автоматическая система — совокупность управляемого объекта и автономной системы искусственного интеллекта, функционирующая самостоятельно, без участия человека (см. ГОСТ Р 59277).

5.3 В зависимости от функций контура управления СИИУПР подразделяют на следующие виды:

• системы с обратной связью;
• системы реального времени;
• адаптивные системы;
• системы формирования цели (системы целеполагания);
• системы формирования контура управления и обучения;
• системы обработки измерений;
• системы идентификации и диагностики;
• системы когнитивного моделирования;
• системы логического вывода;
• системы принятия (поддержки) решений;
• экспертно-аналитические системы;
• системы оценки достижения цели;
• ситуационные центры;
• системы прогнозирования;
• системы оценки полноценности выполнения технологической операции;
• прочее.

5.4 В зависимости от комплексности и сложности СИИУПР подразделяют на следующие виды:

• многоагентные системы, состоящие из множества взаимодействующих интеллектуальных агентов, — могут решить проблемы, которые трудны или невозможны для отдельного агента или для единой (монолитной) системы (см. [2]);
• системы «Большие данные» (см. ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546);
• системы сетевой экспертизы;
• распределенные системы управления — обеспечивают решение проблемы управления на базе распределенной системы знаний в отличие от многоагентных систем, где базы знаний отдельных агентов взаимодействуют;
• системы распределенных ситуационных центров;
• прочее.

5.5 В зависимости от метода обработки данных СИИУПР подразделяют на следующие виды:

• корреляция;
• регрессионный анализ;
• нейросети (сверточные, глубокого обучения, рекуррентные и другие);
• обучение на примере;
• эволюционные и генетические алгоритмы;
• муравьиные алгоритмы;
• иммунные вычисления;
• роевые вычисления;
• метод Байеса;
• уменьшение размерности;
• природные вычисления;
• мягкие вычисления;
• кластеризация;
• дерево решений;
• сетевые решения:
• регуляризация;
• аналоговая обработка данных;
• обработка Фурье-образов;
• решение обратных задач;
• система правил;
• прочее.

5.6 В зависимости от управления знаниями, моделей и методов обучения СИИУПР подразделяют на следующие виды:

• процедурные;
• декларативные;
• семантические;
• продукционные;
• фреймовые;
• нейросетевые;
• генетические;
• логические;
• онтологические;
• статистические;
• нечеткие знания;
• нечеткая логика;
• многомерное представление (3D, 4D);
• функциональные;
• технологические;
• методологические;
• комбинированное обучение;
• непрерывное обучение;
• единовременное обучение;
• коннективизм;
• прочее.

5.7 В зависимости от методов достижения интеграции и интероперабельности СИИУПР подразделяют на следующие виды:

• системы с интеграцией на базе онтологий;
• системы на базе профилирования;
• системы, использующие классификаторы;
• прочее.

6 Условия эксплуатации и требования к надежности СИИУПР

6.1 СИИУПР эксплуатируются непрерывно с момента их активации до момента их деактивации.

6.2 Требования к надежности СИИУПР

6.2.1 СИИУПР должны функционировать с минимумом ошибок первого и второго рода при нормальной бесперебойной работе источников входных данных.

Примечание — Определения ошибок первого и второго рода приведены в ГОСТ Р ИСО 3534-1.

6.2.2 Если в соответствии с целями безопасности рабочему персоналу или другим лицам, потенциально подвергающимся риску, приводится информация о необходимых действиях, требуется, чтобы такие действия, а также соответствующие средства и элементы управления были определены в концепции функциональной безопасности.

6.3 СИИУПР должны обеспечивать заданные показатели надежности при использовании источников входных данных о технологическом и продукционном процессах в любое время года при допустимых значениях внешних условий (температура воздуха, влажность, скорость ветра и пр.), определяемых самостоятельно каждым производителем СИИУПР.

6.4 СИИУПР должны обеспечивать доверие к системе искусственного интеллекта — уверенность потребителя, и при необходимости, организаций, ответственных за регулирование вопросов создания и применения систем искусственного интеллекта, и иных заинтересованных сторон в том, что система способна выполнять возложенные на нее задачи с требуемым качеством.

6.5 Требования к информационной безопасности СИИУПР должны соответствовать следующим свойствам (см. [1] - [3]):

• надежность;
• стабильность;
• робастность;
• восстанавливаемость;
• устойчивость к ошибке;
• защищенность;
• помехоустойчивость;
• точность позиционирования;
• устойчивость к нагрузкам;
• обучаемость.

6.6 Конкретные количественные показатели требований к надежности, робастности и безопасности СИИУПР должны быть определены с учетом текущего уровня развития техники и внесены в техническое задание для разработки СИИУПР (см. ГОСТ Р 70462.1).

6.7 Конкретные количественные показатели условий эксплуатации СИИУПР должны быть определены с учетом текущего уровня развития техники и внесены в техническое задание для разработки СИИУПР (см. ГОСТ ИСО/МЭК 9126).

6.8 Характеристики эксплуатационной безопасности систем автоматизированного управления движением сельскохозяйственной техники определены в ГОСТ Р 59519, ГОСТ Р 59520, ГОСТ Р 59920.

7 Функциональные требования к СИИУПР

7.1 СИИУПР должна обеспечивать следующие функциональные требования:

а) сбор данных;

б) интерпретация входных данных;

в) мониторинг состояния почвы;

г) мониторинг и контроль состояния (самодиагностика) растительности;

д) мониторинг состояния и управления микроклиматом в закрытых помещениях;

е) выработка агротехнических управляющих воздействий;

ж) прочее.

7.2 Сбор данных подразумевает автоматический или автоматизированный сбор и/или выборку данных в соответствии с задачами системы.

7.3 Интерпретация входных данных подразумевает необходимость осуществлять анализ входных данных и их подготовку.

7.4 Обработка интерпретированных данных подразумевает работу системы ИИ в составе СИИУПР в соответствии с техническими, функциональными и эксплуатационными требованиями, определенными в техническом задании для разработки СИИУПР.

7.5 При остановке высокоавтоматизированного режима работы (независимо от причины) процедура перезапуска системы автоматизированного управления процессом должна осуществляться исключительно лицом, принимающим решение.

7.6 Мониторинг и контроль состояния необходим для своевременного выявления и обработки ошибок — в СИИУПР, а также для перехода в заданное разработчиком безопасное состояние при их выявлении.

7.7 Выработка управляющих воздействий должна быть реализована в виде генерации данных, содержащих информацию о необходимом наборе управляющих воздействий на исполнительные органы управляемой системы.

БИБЛИОГРАФИЯ

[1]	Распоряжение Правительства Российской Федерации от 29 декабря 2021 г. № 3971-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации отраслей агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года»
[2]	Душкин Р.В., Андронов М.Г. Многоагентная транспортная система и V2X-взаимодействие как важный шаг перехода к беспилотному автомобильному транспорту//Транспортное планирование и моделирование: Сборник трудов V Международной научно-практической конференции, 16 — 17 апреля 2020 г. — СПб.: «Издательско-полиграфическая компания „Коста“, 2020. — 184 с. — С. 54 — 65»
[3]	Требования к обеспечению защиты информации в автоматизированных системах управления производственными и технологическими процессами на критически важных объектах, потенциально опасных объектах, а также объектах, представляющих повышенную опасность для жизни и здоровья людей и для окружающей природной среды (утверждены Приказом Федеральной службы по техническому и экспортному контролю России от 14 марта 2014 г. № 31)

УДК 004.93.14:006.354	ОКС 35.020
Ключевые слова: искусственный интеллект, управление процессами, СИИУПР, классификация, варианты использования, растениеводство, общие требования

---