Российские агрономы взяли в помощники ИИ
Для повышения эффективности производства российские растениеводы активно используют искусственный интеллект и системы на его основе.
Нейросети для АПК
ИИ-ассистенты - автономные системы на базе искусственного интеллекта, способные воспринимать окружающую среду, анализировать информацию и помогать специалистам принимать решения. Их использование в растениеводстве выводит эффективность работы российских агрономов на принципиально новый уровень.
Наиболее эффективно технологии применяются в точном земледелии - для анализа больших массивов агрономических и климатических данных, мониторинга состояния посевов и почв, прогнозирования урожайности, оценки маржинальности.
Для мониторинга применяются технологии компьютерного зрения, анализирующие изображения и фиксирующие отклонения от нормы. Дроны с ML-алгоритмами делают снимки полей, а модели на основе ИИ анализируют полученные кадры, предоставляя агроному информацию о состоянии поля.
Кроме того, ML-модели обрабатывают данные из других источников: метеодатчиков, данные дистанционного зондирования земли (вегетационные индексы, состояние почвы и т. д.). На их основе модели предлагают решения и рекомендации по технологическим операциям.
ИИ-помощники обеспечивают доступ к аналитике и формируют информацию в виде структурированных сводок и аналитических комментариев. В итоге ИИ-модели создают прогнозы объёма урожая и сроков созревания культур, учитывая тип почвы, сорт или гибрид, погодные условия и фактическое состояние посевов.
Российские умные помощники агрономов
ИИ-ассистенты помогают агрономам принимать обоснованные агротехнические решения. Их главная ценность – способность мгновенно обрабатывать большие массивы данных и представлять в понятном для агрономов формате карты зон плодородия, вегетационные индексы, карты‑задания.
В России создано несколько специализированных платформ для агрономов. «АссистАгро» от ГК «Геомир» объединяет более 15 моделей ИИ. Здесь есть рекомендательная система по применению гербицидов; предлагаются модели для оценки состояния посевов и структуры урожая, что экономит время полевых наблюдений. Наконец, действует автоматический прогноз урожайности. Модель учитывает спутниковый мониторинг, метеоданные, региональную специфику.
Платформа «Точные поля» от компании «Агроноут» использует нейросетевую модель для автоматического отбора подходящих спутниковых снимков.
«Анализ многолетних данных дистанционного зондирования дает много агрономически ценных сведений: информацию об актуальном состоянии почв, плодородии, данные об истории землепользования… Отобранные нейросетью космоснимки используются в качестве основы для построения карт плодородия, по которым, в свою очередь, для техники формируются карты‑задания с установленными для каждого внутриполевого участка нормами удобрений или семян», - отметил генеральный директор и сооснователь компании «Агроноут» Алексей Трубников.
Дополнительно формируется электронный атлас, характеризующий почвенный покров. Это инструмент для принятия решений, превращающий архив снимков в ресурс для повышения урожайности.
«АгроМон» от компании «АГРО СОФТВЕР» – корпоративная информационная система для растениеводства, которая обеспечивает мониторинг полей, планирование работ, аналитику и коммуникацию агропредприятий. Программный продукт представляет собой интегрированную систему веб-интерфейса и мобильных приложений, обеспечивающую сбор и обработку данных, мониторинг полей, планирование работ, аналитику и фиксацию результатов осмотров с геопривязкой и фотоматериалами.
Российская ЕЦП на основе ИИ
До конца 2026 года в России будет запущена Единая цифровая платформа (ЕЦП) российского агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов с единой точкой входа и единым интерфейсом для всех информационных систем Минсельхоза. Она будет работать с применением ИИ. Такое поручение в конце 2025 года дал председатель правительства Российской Федерации Михаил Мишустин.
Для работы ЕЦП планируют использовать все современные технологии: ИИ (в том числе машинное обучение и компьютерное зрение); облачные вычисления; технологии систем распределённого реестра; интернет вещей; дистанционное зондирование Земли; обработку больших данных.
По оценкам экспертов, ИИ-ассистенты способны радикально трансформировать растениеводство XXI века, они позволяют организовать производство по принципу Индустрия 4.0.После адаптации для международных рынков, платформы могут стать экспортным продуктом, востребованным в странах СНГ и Глобального Юга, решающих задачи обеспечения населения продовольствием.
