Применение новейших технологий в сфере больших данных (Big Data) и искусственного интеллекта в ближайшее десятилетие полностью перевернет наше представление о том, как вести сельское хозяйство.
На сегодняшний день технологии больше всего изменили растениеводство. Больше всего пользуются спросом сервисы, которые занимаются управлением ресурсами, мониторингом урожайности, контролем состояния почвы и растений, а также сервисы для повышения точности и снижения затрат в агротехнических операциях. Использование спутниковой навигации и дистанционного зондирования позволяет точно определять потребности участков земли в удобрениях и воде, что способствует более рациональному и экономичному использованию ресурсов. Роботизированные системы и беспилотные летательные аппараты находят применение при посеве, уборке урожая и обработке полей. Это существенно уменьшает необходимость вручную выполнять трудоемкие процессы.
В последние годы в России наблюдается бум агростартапов. Большинство технологий с первых дней проходят «обкатку» на поле. Причем это касается как крупных проектов (например, беспилотные комбайны «Ростсельмаш»), так и совсем небольших решений, рассчитанных на фермерские хозяйства. Конечно, максимальный экономический эффект от внедрения инноваций наблюдается у крупных агропредприятий, где снижение затрат всего лишь на 5% дает многомиллионную дополнительную прибыль. Но многие технологии настолько эффективны, что окупаются даже на небольших площадях.
Федеральные власти прекрасно понимают потенциал новых технологий и поддерживают финансами перспективные начинания. Стоит упомянуть Фонд содействия инновациям, программы «Умник», «Старт-1» и «Старт-2». И это не говоря про многочисленные вузовские идеи (стартап-студии, центры трансфера технологий, передовые инженерные школы и так далее).
Например, последние годы в России активно развивается аквакультура — производство товарной рыбы в закрытых водоемах. И вот недавно в Донском государственном техническом университете была презентована модель обучения нейросети для распознавания поведения рыбы в установках замкнутого водоснабжения. Искусственный интеллект может следить за поведением рыбы и определять возникающие проблемы и заболевания на ранних стадиях.
Это не только экономит огромные ресурсы, но и позволяет избежать, например, массового мора рыбы, что нередко бывает на подобных предприятиях и является главным риском в сфере аквакультуры. Элементы проекта разрабатывались на цифровой кафедре ДГТУ в рамках программы профессиональной переподготовки „Искусственный интеллект и машинное обучение“. Разработка готовится к применению в промышленном масштабе.
Очень востребованными оказались различные госпрограммы в сфере импортозамещения. Профильные НИИ и агровузы России включились в эту работу и готовы продвигать на российском рынке свои технологии.
На цифровую трансформацию АПК РФ в 2024 году выделят более 3 млрд рублей.