Сегодня искусственный интеллект совершает настоящую революцию в сельском хозяйстве, превращая традиционные аграрные практики в высокотехнологичные процессы. Благодаря ИИ фермеры получают возможность оптимизировать производство и заметно улучшить качество продукции.
Учитывая факторы, влияющие на урожайность, нейронные сети строят точные прогнозы, помогая принимать правильные решения в сфере планирования и управления в сельском хозяйстве. Так, «компьютерное зрение» позволяет с высокой точностью выявлять даже незначительные признаки заболеваний растений, что повышает эффективность защиты сельскохозяйственных угодий.
С помощью технологий автоматизируются многие рутинные операции: посев, прополка, сбор урожая. Роботы, управляемые искусственным интеллектом, способны работать круглосуточно, повышая производительность труда и снижая затраты на рабочую силу.
Проводится мониторинг здоровья животных, отслеживаются рационы кормления. Это приводит к высоким результатам, улучшает качество продукции.
В выращивании зерновых культур ИИ-технологии оптимизируют посев, мониторят болезни и прогнозируют урожайность. В овощеводстве — автоматизирует процессы в теплицах, сортировку и калибровку, и даже прогнозирует спрос. По данным Национального центра развития ИИ при Правительстве РФ, внедрение ИИ в сельское хозяйство России начали примерно 12% компаний, 37% — намереваются это делать.
— компьютерное зрение помогает автоматически отобрать только зрелые плоды; — оптимизируют ирригацию (искусственное орошение), повышая качество винограда; — прогнозируют погоду и определение поведения животных; — управляют теплицами, обеспечивая оптимальные условия для выращивания овощей; — обнаруживают болезни растений и классифицируют сорняки.
Интеллектуальный полив орошает поля в соответствии с заданными параметрами. Проводится дифференцированная подача воды и удобрений в нужное время и в нужных количествах.
Технологии искусственного интеллекта в сельском хозяйстве успешно применяются в разведении скота. С помощью ИИ оптимизируются процессы, на которые у человека раньше уходили время и силы.
Приводим примеры использования ИИ в животноводческом направлении.
— Мониторинг здоровья. На тело животного устанавливаются специальные датчики, которые фиксируют температуру тела, сердечный ритм и активность. Искусственный интеллект эти обрабатывает данные, что позволяет своевременно выявлять ранние признаки болезней и предотвращать их распространение. — Рациональное кормление. ИИ анализирует привычки приёма пищи и поведение животных, предлагаются рекомендации по улучшению рациона. Это повышает качество молока у коров или ускорение набора веса у свиней, что в конечном итоге сказывается на прибыльности животноводства. — Разведение и выборка животных. ИИ обрабатывает огромное число данных о генетике и производительности животных, помогая в выборе наиболее подходящих особей для размножения. Повышается продуктивность, улучшается здоровье и устойчивость к болезням. — Оптимизация работы ферм. С помощью нейронных сетей фермеры могут эффективно управлять рабочими процессами, планируют вывод на пастбища, создание графиков доения и уход за животными.
Для прогнозирования спроса и цен на животноводческую продукцию ИИ использует исторические данные и статистические модели. Это позволяет специалистам лучше планировать сбыт и минимизировать риски потерь.
Современные технологии отслеживают показатели здоровья растений. Например, при появлении насекомых или усыхании листьев, ИИ зафиксирует проблему и сообщит в программу с отслеживанием показателей.
Компания Blue River Technology разработала системы ИИ в сельском хозяйстве, которые способны распознавать и уничтожать сорняки с помощью точечного применения гербицидов. Для этого роботы оснащены компьютерным зрением.
Летательные аппараты со встроенными используются для различных задач, от мониторинга полей до внесения удобрений, что позволяет значительно улучшить управление сельскохозяйственными процессами.
Разработчики Bayer создали цифровую платформу Xarvio (сегодня принадлежит концерн BASF). Беспилотники Xarvio оснащены радионавигацией, приборами для измерения угловой скорости и помогают выявлять сорняки с точностью до 99 процентов, ставят диагнозы растениям. В них есть и спутниковые навигаторы, и системы компьютерного зрения предотвращения заболеваний и улучшения урожайности.
Сельскохозяйственные дроны от DJI Agras способны опрыскивать до 30 гектаров полей за один полёт, что значительно ускоряет процесс обработки посевов. ИИ анализирует данные о состоянии растений и определяет оптимальные дозы удобрений и пестицидов, что позволяет минимизировать их расход и повысить эффективность обработки.
Аппараты могут определять участки, требующие обработки, и вносить удобрения или пестициды с высокой точностью. Это повышает эффективность использования ресурсов и снижает негативное воздействие на окружающую среду. Это только некоторые примеры применения ИИ в сельском хозяйстве.
В ближайшем будущем мы можем ожидать появления полностью автономных ферм, где всеми процессами будет управлять искусственный интеллект.
Специалисты ожидают, что для отслеживания происхождения продуктов питания в целях безопасности пищевой цепочки в сельском хозяйстве будет использоваться блокчейн.
Американская компания-исследователь Grand View Research пишет, что рынок интеллектуального сельского хозяйства в 2023 году оценивался в 22,65 млрд долларов США, и ожидается, что совокупный годовой темп роста (CAGR) составит 13,7% в период с 2024 по 2030 год.
С 2021 года в России принят и активно реализуется федеральный проект, который касается внедрения ИИ в отрасли российской промышленности, это часть национальной инициативы «Цифровая экономика». Авторы включили в документ вряд мер, направленных на увеличение кадрового потенциала, поддержку новых научных исследований и финансирование уже действующих решений в области искусственного интеллекта.
Несмотря на все преимущества, внедрение искусственного интеллекта в сельское хозяйство сопряжено с определёнными трудностями. Стоимость технологий высока, нужны специально обученные растениеводы, животноводы, генетики. Необходимо уделять внимание цифровому обучению, мониторить вопросы кибербезопасности.
Однако, учитывая растущий спрос на продовольствие и необходимость повышения эффективности производства, инвестиции в развитие цифровой экономики в сельском хозяйстве оправданы.
В условиях глобальных вызовов, изменения климата и роста населения искусственный интеллект становится необходимым инструментом для достижения продовольственной безопасности. Открываются новые горизонты для развития сельского хозяйства, айти-технологии снижают затраты в отрасли, повышают производительность и уровень продовольственной безопасности.