Вести с полей: как ИИ ищет за аграриев сорняки, а дроны скидывают клещей
Повышение урожайности и снижение операционных издержек — это те цели, которые преследует аграрный бизнес, внедряя инструменты цифровизации. И хоть искусственный интеллект в сельском хозяйстве пока не применяют широко (чаще в области экспериментальных хозяйств), цифровые инструменты с элементами ИИ уже сегодня решают немало задач, повышая эффективность.
В будущем ИИ сможет выполнять функции главного агронома и станет решать задачи, которые раньше были под силу целому отделу планирования. Более того, все стратегии развития хозяйств, бизнес-планы будут разрабатывать с помощью нейросетей. Процесс начнется с крупных агрохолдингов, потому что предиктивная аналитика на основе самообучающихся нейросетей требует наличия базы данных за большой период времени.
Фактор, который ускоряет тренд на цифровизацию в отрасли, — дефицит кадров. Одна из последних цифр была озвучена первым замглавы Минсельхоза России Оксаной Лут на Сибирской аграрной неделе в ноябре 2023 года: сельскому хозяйству сейчас не хватает 200 тыс. человек. Не катастрофа, но проблема, которую можно решать с помощью технологий.
Программы для автоматизации
Цифровые платформы для управления агробизнесом, в том числе на основе ИИ, сегодня создают многие российские стартапы. Такие системы работают по принципу интернета вещей: сельхозтехника мониторится в автоматическом режиме с помощью датчиков, а информация с них интегрируется в одну платформу с данными полевых метеостанций.
Сейчас в России разрабатывают, например, комплексную систему управления аграрным хозяйством — цифровую платформу «История поля». Это облачный сервис, который способен собирать, аккумулировать, анализировать и хранить всю информацию о работе аграрного хозяйства. Он позволяет планировать операции на полях, вести оперативный учет, в том числе кадастровый, и в случае необходимости сразу же оптимизировать производственные процессы.