Направления и перспективы развития ИИ в сельском хозяйстве.

Таких специалистов в России крайне мало. Причина этого в том, что в стране отсутствуют отраслевые школы подготовки кадров для работы с технологическим оборудованием, программным обеспечением и искусственным интеллектом. Между тем неспособность персонала животноводческого предприятия справиться с проблемами, время от времени случающимися с высокотехнологичными разработками, чревата частичной или даже полной потерей стада. «В 2017 году мы столкнулись с критическим сбоем ПО, который чуть не привел к катастрофе. На ферму прибыли новые животные, система подобрала им рацион, началось кормление. И в какой-то момент внешний вид коров стал противоречить показаниям компьютера. Невооружённым глазом было видно, что у животных кетоз, машина же говорила, что всё нормально. На то, чтобы разобраться в проблеме, ушло три недели, к делу подключились и производители оборудования из Голландии. Оказалось, что основной компьютер, центр управления роботом, принял все настройки, а установить их на сами роботизированные установки не смог. В итоге наше стадо спасли квалифицированные ветеринарные врачи», — вспоминает Алексей Гридин.Роботы — только началоВнедрение на животноводческом предприятии более сложных технологий управления, основанных на искусственном интеллекте, невозможно без автоматизации и роботизации, пришли к выводу участники онлайн-дискуссии. Самым важным ресурсом для ИИ являются данные, и отечественным сельскохозяйственным предприятиям ещё предстоит научиться их собирать. «Сейчас около 90% всех данных собраны людьми, они записаны на бумажные носители или внесены руками в Excel-таблицы. Подобными данными практически невозможно пользоваться. Роботизация — это способ получить реальные данные по каждому отдельному животному. Мы знаем, сколько эта корова дала молока, мы знаем, когда она пришла доиться, мы знаем, какого качества это было молоко. Мы можем принципиально по-другому вообще работать со всей этой информацией», — говорит Алексей Хахунов.Один из ведущих российских разработчиков платформ искусственного интеллекта для АПК, компания «Мустанг Технологии Кормления», строит свои решения на основе анализа более чем 200 различных данных, рассказала представитель фирмы Екатерина Коржевина. Это данные, получаемые из различных программ, используемых предприятием: «1С: Бухгалтерия», Ехсel-таблицы, системы управления стадом, многочисленные датчики и счётчики, онлайн-устройства и RFID-метки. Искусственный интеллект учится анализировать эти данные и строить на их основе прогностические модели, своего рода цифровые фермы. Они позволяют моделировать все бизнес-процессы реального предприятия и составлять прогнозы по ключевым показателям, такие системы оповещают о проблемах и предлагают решения. «Если вы задумали что-то поменять и не уверены в результате, на цифровой ферме система покажет, к чему приведут ваши изменения. На виртуальном молочном производстве все риски сведены к минимуму. Это не только экономит время руководителей и специалистов предприятия, но и позволяет повысить эффективность процесса производства молока и перейти на новый уровень управления фермой. А что самое главное, обеспечивает на всех этапах контроль качества молока», — подчёркивает Екатерина Коржевина.Использование искусственного интеллекта — перспективное направление развития высоких технологий в АПК, согласен Артём Белов. Он отметил, что передовые животноводческие компании уже научились собирать данные, но прогностических моделей для их обработки пока очень немного, и эта ситуация характерна не только для России, но и для ЕС и США.Решение «из коробки»Пока большая часть предприятий сегодня использует решения, самостоятельно разработанные внутри компании. Однако существует тенденция смещения спроса в сторону «коробочных» решений, выяснили участники онлайн-дискуссии. Причиной этого является нехватка в сельскохозяйственных компаниях квалифицированных специалистов по datascience и в области разработки и внедрения искусственного интеллекта. Кроме того, в ходе дискуссии выяснилось, что сами компании не всегда готовы заниматься самостоятельной разработкой решений на базе ИИ: руководители в массе своей не видят экономической целесообразности во внедрении решения.Специфика животноводства такова, что для каждого предприятия нужно либо своё, индивидуальное, либо адаптированное «массовое» цифровое решение. Это связано со многими факторами, в том числе с разными климатическими и географическими условиями, в которых функционируют фермы, с количеством поголовья и особенностями конкретных пород скота.Именно технологии искусственного интеллекта помогают по-новому посмотреть на процесс оптимизации производственного цикла компании и сделать предпринимательскую деятельность более эффективной, резюмирует исполнительный директор управления развития бизнеса по отраслям Сбербанка Татьяна Крейтор.ЗАКЛЮЧЕНИЕВданной работе аспекты внедрения искусственного интеллекта в сфере сельского хозяйства в настоящее время. В частности, затронуты перспективы и направления развития искусственного интеллекта в сфере сельского хоязйства.В любом случае технологии на базе ИИ — это не миф, а реальность. И через несколько лет компании без технологических решений будут сильно проигрывать на и так непростом и очень конкурентном рынке АПК.Тем кто сегодня трудится в сельском хозяйстве, куда скоро придут умные машины, рекомендовано начинать изучать современные технологии и учится обучать, ремонтировать и обслуживать умные машины, эта работа будет еще долго востребована в будущем.СПИСОКИСПОЛЬЗОВАННЫХИСТОЧНИКОВ1Скворцов Е. А. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве региона // Экономика региона. 2020. №2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/perspektivy-primeneniya-tehnologiy-iskusstvennogo-intellekta-v-selskom-hozyaystve-regiona (дата обращения: 08.12.2022).2 Смирнов Е. Н., Лукьянов С. А. Формирование и развитие глобального рынка систем искусственного интеллекта // Экономика региона. — 2019. — Т. 15, вып. 1. — С. 57-69. — DOI:10.17059/2019-1-5.3 Применение доильной робототехники в регионе / Скворцов Е. А., Скворцова Е. Г., Набоков В. И., Кривоногов П. С. // Экономика региона. — 2017. — Т. 13, вып. 1. — С. 249-260. — DOI: 10.17059/2017-1-23.