В современных условиях роста населения, изменения климата и дефицита ресурсов цифровые технологии становятся ключом к повышению эффективности агросектора. В России сельское хозяйство в 2023 году признано приоритетной отраслью для внедрения ИИ. ИИ помогает фермерам вовремя обнаруживать болезни и засуху, оптимизировать ресурсы и прогнозировать урожай. По оценкам экспертов, использование ИИ в растениеводстве может повысить урожайность на несколько процентов. В этой статье мы рассмотрим технологии и проекты по применению искусственного интеллекта в агросекторе, с упором на российские примеры и поддержку мирового опыта.
Для эффективного мониторинга полей применяются методы дистанционного зондирования и компьютерного зрения. Спутниковые и аэрофотоснимки обрабатываются алгоритмами на базе нейросетей (например, анализируются NDVI и другие мультиспектральные индексы) для оценки биомассы, влагосодержания и признаков стресса растений. БПЛА с RGB или мультиспектральными камерами совершают регулярные облёты полей, а полученные изображения анализирует «глубокое» компьютерное зрение. Также используют наземные и почвенные сенсоры, собирающие данные о влажности, температуре и составе почвы, которые интегрируются с ИИ-моделями.
Компании и агрохолдинги уже внедряют отечественные решения. Так, «Ростелеком» предлагает платформу «СкайнетФарм», включающую ИИ-модули для автоматического распознавания контуров посевов и учёта ресурсов на полях. Агрохолдинг «Степь» использует сервис мониторинга посевов, анализируя спутниковые снимки и данные дронов, и оценивает урожайность на базе исторических данных. В Ставропольском крае разработан проект «Умное сельское хозяйство» («ПрофАрго»), где ИИ-анализ спутниковых и БПЛА-снимков вместе с метеоданными помогает понять, где и сколько нужно поливать и удобрять. Учёные Северо-Кавказского федерального университета обучили нейросеть распознавать заболевания подсолнечника (мучимстую росу и гниль) по снимкам с точностью до 97,2%. Используя беспилотники, агрономы могут получать «карты очагов» болезней в режиме реального времени.
Зарубежные компании также активно предлагают системы мониторинга. Ceres Imaging (США) с помощью ИИ анализирует аэрофотоданные посевов, что повышает урожайность на 8–12% при значительной экономии воды, удобрений и пестицидов. FarmWise (США) выпускает автономных роботов для точечной прополки и распознавания сорняков, снижая необходимость химической обработки. Разрабатываются стартапы, которые используют нейросети для подсчёта урожая по снимкам, — например, системы CV4AI и Fruit Vision прогнозируют количество плодов онлайн на основе изображений с дронов и камер.
Мониторинг с ИИ даёт быструю диагностику полей, выявляет проблемы до их развития, сокращает трудозатраты и позволяет таргетировать обработки только там, где это нужно. Это повышает урожайность и бережёт ресурсы. Однако такие технологии дороги и требуют навыков: нужны квалифицированные операторы беспилотников и аналитики для обработки больших данных. Облачные сервисы и связь (особенно на полях) должны быть надёжными. Наконец, есть риск переоценить ИИ: эксперты предупреждают, что чрезмерная зависимость от автоматических систем делает фермеров уязвимыми к техсбоям и кибератакам – при их отказе быстро перейти на ручное управление бывает сложно.
ИИ-приложения для прогноза урожая строят сложные модели на основе исторических данных и текущей информации. В прогнозах учитываются погодные условия (текущие и прогнозы погоды), почвенные характеристики (состав, влажность, плодородие), генетические особенности культуры и агротехнические приёмы, а также спутниковые и дроновые данные. Для обучения моделей используют методы машинного обучения: регрессионные алгоритмы, ансамбли деревьев решений (random forest, градиентный бустинг) и глубокие нейронные сети. Например, нейросети анализируют последовательность снимков полей в разные фазы вегетации и сравнивают их с «эталонами» урожая, а также учётом метео-рядов вычисляют выход культуры. Всё это даёт агрономам более точные прогнозы и помогает планировать логистику и риски.
Российские учёные и компании создают свои прогнозные решения. Так, в ТОГУ (Хабаровск) разработали нейросеть, которая по спутниковым снимкам, метеоданным и почвенной информации точно предсказывает урожайность картофеля, зерновых и соевых культур — с точностью до 85%. Агрохолдинг «Степь» внедряет собственное ПО для прогнозирования урожая яблок с помощью ИИ-анализа фотографий плодов на разных этапах вызревания. Сбербанк разрабатывает «АgroAI» – комплексную систему для оценки полей и прогнозирования урожая на базе дронов и ИИ. В общем случае, использование ИИ для предсказания сборов позволяет фермеру заранее скорректировать план полива, подкормок и объёмы хранения.
За рубежом есть много аналогичных разработок. Например, в Австралии и США используют дроны высокой разрешающей способности и нейросети для оценки состояния виноградников и предсказания урожая. В Квинсленде разрабатывали проект «умной винодельни», где дроны сканируют лозы, а ИИ прогнозирует урожайность. Британский стартап Fruit Vision создал систему, онлайн контролирующую рост фруктовых культур и прогнозирующую их сбор. Эти решения находятся на стадии тестирования, но уже демонстрируют, что роботы и нейросети способны формировать точные прогнозы урожая.
Алгоритмы прогнозирования дают представление об итоговом выходе ещё до уборки, что помогает планировать продажи и оптимизировать затраты. Они улучшают стратегическое принятие решений, делают сельское хозяйство более предсказуемым. Недостатки связаны с погрешностями данных: резкие изменения погоды, болезни или другие внештатные события могут ухудшить точность прогноза. Кроме того, модели требуют серьёзной подготовки: необходимо собрать исторические данные о культурах и постоянно актуализировать их. В России многие аграрии только начинают внедрять такие системы: по данным HЦИразвития ИИ, лишь 12% предприятий уже используют ИИ, зато 37% планируют начать. Важно отметить, что для достижения реального эффекта ИИ-моделей нужно сочетание «полевых» датчиков, высококачественных изображений и грамотной аналитики специалистов.
ИИ-системы позволяют сделать орошение и внесение удобрений более точечными и экономичными. Технологии используют сети почвенных влагомеров, погодные станции и спутниковые прогнозы погоды, чтобы вычислить необходимую норму полива для разных участков поля (учитывая кластеры влагоёмкости почвы и уровень испарения). С помощью машинного обучения определяют зависимости между прогнозом урожая, потребностью в воде и внесённых удобрениях. В результате формируются расписания полива (например, по картам зоны полива или по капельным системам с переменным расходом), а норма подкормок варьируется в зависимости от анализа проб почвы и состояния растений. Такие системы могут автоматически включать насосы или управлять клапанами на орошении, экономя время и снижая риск «переполива» или «недополива».
На юге России «Прогресс Агро» провёл опыт по дифференцированному внесению азотных удобрений на основе ИИ. В программу «Умное сельское хозяйство» загружали данные об анализе почвы, севах и ранее внесённых удобрениях, а также открытые источники (космоснимки, погоду, давление). По итогам ИИ рассчитал оптимальные дозы на каждый 10?10-м участок поля, что дало рост урожайности на 6% и сократило расход удобрений (при этом выручка с гектара выросла). Как отмечает гендиректор «Прогресс Агро», «ИИ позволяет нам не только повышать урожайность, но и оптимизировать расход удобрений». В Ставрополье компания «ПрофАрго» внедряет систему, объединяющую датчики влажности (T-Irrigate) и агрометеостанции (T-Weather) для автоматизации полива садов. Её датчики и алгоритмы определяют, когда и какой объём воды нужен деревьям, что особенно актуально при дефиците ресурсов. Российские специалисты также работают над ИИ-моделями селекции и почвоанализа, чтобы ещё точнее управлять подкормками и орошением в условиях конкретного региона.
По всему миру фермеры используют аналогичные решения. К примеру, израильская компания Netafim применяет капельное орошение под управлением ИИ — датчики измеряют влажность почвы, а управляющая система регулирует подачу воды, экономя сотни литров. Компания CropX (Израиль) анализирует данные сенсоров и прогностической погоды, чтобы автоматизированно включать полив. В Узбекистане AGRO PRODEX запустил систему T-Irrigate (Турция) – комплекс датчиков почвы и погоды для автоматической оптимизации полива фруктовых садов. Такие системы сокращают расход воды и электроэнергии, предотвращая стресс растений от недополива или гибель корней от избытка влаги. Аналитики «Асилиска» напоминают, что ИИ предлагает фермерам экономичное использование воды и удобрений, позволяя направлять ресурсы туда, где они максимальны нужны.
Использование ИИ в орошении и агрохимии даёт значительную экономию ресурсов: фермер платит только за реально необходимую воду и питательные вещества. Это снижает затраты и экологическую нагрузку. Кроме того, оптимизированное питание повышает стабильность урожайности и качество продукции. Минусы — высокая начальная стоимость датчиков и контроллеров, необходимость надёжного электроснабжения и интернета. Также модели подбора полива нуждаются в корректировке под климат и тип почв, и в засушливые сезоны их прогнозы могут быть менее точными. К тому же алгоритмы работают на исторических паттернах, поэтому неожиданные экстремальные события (например, засуха или наводнение) могут вывести систему из строя без своевременного вмешательства человека. Тем не менее, при грамотной настройке ИИ-системы позволяют фермерам получать до трети экономии затрат, что уже сегодня делает «умное» орошение одним из приоритетов цифровизации агросектора.
ИИ становится «мозгом» новой сельхозтехники. Беспилотники (БПЛА) применяются для аэрофотосъёмки полей и распыления (дроны-опрыскиватели). Например, на винограднике «Абрау-Дюрсо» протестировали промышленный дрон с ИИ для борьбы с вредителями: за час он обработал 16 га виноградников, заменяя несколько тракторов. Дроны не уплотняют почву, действуют точечно и круглосуточно (кроме дождя), что экономит время и средства. Автоматические роботы уже умеют пропалывать и собирать урожай. Зарубежный стартап FarmWise выпускает роботов, которые умеют распознавать и вытаскивать сорняки вместо химии. В России компания FlySeeAgro разрабатывает роботов для опрыскивания и распознавания вредителей: её основатель отмечает, что «ИИ-оптимизация увеличивает урожайность на 6% в среднем».
Во многих хозяйствах устанавливают автопилоты на существующую технику. Российский пример — система Cognitive Agro Pilot, которая взяла на себя управление комбайном при уборке зерна. Она распознаёт границы нескошенного участка и автоматически рулит, позволяя оператору контролировать жатву. На практике это дало полное захватывание жаткой культуры и сократило сроки уборки на 15–20%. Аналогичные решения есть и за рубежом: John Deere и AGCO предлагают автопилоты для трактора, а европейские стартапы (например, Naio или Ecorobotix) выпускают автономные роботы для прополки и посева.
Российская компания Cognitive Pilot создала системы автономного вождения для тракторов: по их данным, внедрение автопилота увеличивает производительность техники и сокращает расход семян и удобрений. «Легай и Смотри Агро» (FlySeeAgro) испытывает аппараты с компьютерным зрением для навигации и большое проект по анализу вредителей с помощью ИИ. Ростелеком внедряет интеллектуальные системы, способные автоматически мониторить процессы на атрофабриках и управлять роботизированными агрегатами.
Умная техника способна работать круглосуточно и с высокой точностью, что снижает потребность в ручном труде и ускоряет агротехнические операции. Например, дрон-опрыскиватель может заменить несколько тракторов, а автопилот на комбайне устраняет «человеческий фактор» и усталость операторов. Ограничения — это высокая цена машин, потребность в надёжных датчиках (GPS/RTK-позиционирование) и необходимость контроля со стороны человека. Законодательство некоторых стран (в том числе и Россия) пока жёстко регулирует полёты дронов и автономные передвижения техники. Также на практике система автопилота пока требует охраны и взаимного контроля (наличие водителя на борту). Тем не менее интеграция ИИ-технологий уже позволяет фермерам минимизировать затраты и значительно повысить точность операций – как в примере с «умным» поливом и подкормкой, так и при автономной уборке.
Искусственный интеллект постепенно перестаёт быть экспериментом и становится инструментом современной агрономии. Мониторинг полей с помощью спутников и дронов, прогноз урожайности на основе данных и оптимизация полива/удобрений позволяют повышать эффективность и устойчивость сельского хозяйства. Уже сейчас в России внедряются пилотные проекты (например, у «Прогресс Агро», «Степь», Ростелекома), а аграрии наблюдают экономию ресурсов и рост производительности. С учётом того, что только небольшая часть компаний к настоящему моменту внедрила ИИ, перспективы внедрения технологий огромны. Эксперты отмечают, что цифровые решения на базе ИИ «способны снизить до трети затрат и существенно повысить выход готовой продукции». При продолжении инвестиций в «цифровое поле» и обучении специалистов эти технологии станут рутинной практикой. Главное - грамотно сочетать современные AI-решения с опытом агрономов, чтобы обеспечить реалистичный рост урожайности и долгосрочную рентабельность отрасли.
2010-2025 RadioTochki.net | При использовании информации с сайта ссылка обязательна.
Скриншоты | FAQ | Установка и Запуск | Системные требования | Справка | Полезное | Пользовательское соглашение | Политика конфиденциальности