Урожаи попали в нейросети. Какие IT-решения применяют аграрии юга России

Сельское хозяйство в 2023 году вошло в число приоритетных отраслей экономики России для внедрения искусственного интеллекта (ИИ). Уже сегодня аграрии юга активно используют в работе беспилотные системы мониторинга посевов, роботов для сбора урожая и производства вина, программы для прогнозирования спроса на продукцию и прочие технологии. В обзоре «G» — успешные практики, применяемые аграриями.

Если быть точным

Ежегодно на научные изыскания и внедрение современных технологий ГК «Прогресс Агро» направляет порядка 50 млн руб., рассказали в пресс-службе ГК «Прогресс Агро». Очередным этапом процесса внедрения цифровых технологий стало использование искусственного интеллекта при возделывании озимой пшеницы.

С 1 февраля по 23 июня на базе АО «Рассвет», входящего в ГК «Прогресс Агро», прошел эксперимент дифференцированного внесения азотных удобрений по модели искусственного интеллекта на двух полях площадью 83 и 68 га. Основной задачей проекта стала разработка с помощью AI схемы подкормки озимой пшеницы для повышения качества и урожайности культуры, со снижением себестоимости ее возделывания. Для этого была использована программа «Умное сельское хозяйство», которая представляет два модуля. В первый специалистами была загружена вся доступная информация, касающаяся выбранного поля. Это ротационная таблица, анализ почвы, данные о высеваемой культуре, виды используемых удобрений и СЗР. Дополнительно программа обращалась к источникам открытых данных, например к информации со спутников, и подтягивала дополнительные данные, такие как давление воздуха, плотность и температуры почвы.

И на основе собранной информации уже второй модуль подобрал необходимую программу подкормки культуры соответственно установленной цели. Для модели ИИ были взяты за основу прогнозирование урожайности поля через соотношение индексов растительности, водного, положения красных краев, вегетационного, рассчитанные на основании спектральных спутниковых снимков.

На 6 % увеличивает урожайность применение искусственного интеллекта для оптимизации

Как отмечают специалисты, программа подготовила оптимальные рекомендации не по всему полю, а отдельно по так называемому «пикселю» — участку 10 на 10 метров. Программа показала, сколько и каких элементов необходимо внести для достижения поставленного результата. Для чистоты эксперимента каждое поле было разделено на три участка, где использовались различные варианты внесения удобрений: российская схема — в зону низкой продуктивности вносилось больше удобрений, европейская схема — в зону низкой продуктивности вносилось меньше удобрений, хозяйственная схема (контрольная) — единая доза удобрений. Как отмечают сотрудники АО «Рассвет», в европейской и российской схеме были использованы рекомендации искусственного интеллекта, которые позволили качественно сократить количество используемых удобрений, приэтом увеличить показатели урожайности.

В результате диапазон урожайности озимой пшеницы (комбайновой и биологической) по российской схеме на первом поле составил 90,9–101,5 ц/га; по европейской схеме — 89,2–96,4 ц/га; по хозяйственной схеме — 89,9–90,9 ц/га. Второе поле соответственно 87,4–99,6 ц/га; 92,4–98,5 ц/га; 87,8–93,6 ц/га.

Экономический анализ показал, что при использовании европейской технологии производственные затраты снизились на 400 тыс. руб. по сравнению с контрольной схемой, а затраты на удобрения уменьшились на 2567 руб./га. Выручка с 1 га увеличилась на 6401 руб. и условная прибыль — на 9546 руб. Валовая прибыль также выросла на 150 тыс. руб., а рентабельность — на 5,3% по сравнению с контрольной схемой. «Сельское хозяйство уже давно стало наукоемкой отраслью, в которой внедрение высоких технологий в производственный процесс — неотъемлемая часть дальнейшего развития любого бизнеса в этой сфере. Нам важно максимально эффективно использовать современные нововведения. И искусственный интеллект здесь незаменим. Его применение позволяет нам не только повышать урожайность культур и оптимизировать расход удобрений, но и интегрировать друг с другом различные высокотехнологичные системы. Так, в нашей компании уже не первый год работает умная техника, управление которой возможно с помощью искусственного интеллекта. В целом мы видим дальнейшие перспективы использования ИИ в нашей компании. Следующим этапом станет его применение при основном внесении удобрений», — рассказал генеральный директор ГК «Прогресс Агро» Антон Уланов.

IT в вине

В 2023 году «Сбер Бизнес Софт» по заказу группы компаний «Абрау-Дюрсо» разработал инновационную модель прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта (ИИ). Алгоритм проводит глубокий анализ ретроспективных данных и дополнительных параметров, что позволяет бизнесу оптимизировать свои процессы и точно рассчитывать загруженность производства, планировать объем поставок сырья, оптимизировать логистику и снижать издержки. Двумя годами ранее винодельческое предприятие протестировало первый в стране промышленный дрон для борьбы с вредителями винограда. Аппарат с ИИ дозированно распыляет средство для обработки над виноградниками. За час испытательного полета он смог обработать 16 га виноградников.

«Для сравнения: технология, которая используется сегодня,— обработка с помощью тракторов и опрыскивателей — позволяет в смену обрабатывать от 10–15 га, то есть, чтобы обработать за один тур 800 га, нужно 15 тракторов. Дрон же за 10 часов работы обрабатывает один — 100 га. Подобный воздушный аппарат заменяет порядка пяти тракторов»,— рассказал директор ООО «Абрау-Дюрсо» Андрей Ермаков.

Сельское хозяйство уже давно стало наукоемкой отраслью, в которой внедрение высоких технологий в производственный процесс — неотъемлемая часть дальнейшего развития любого бизнеса в этой сфере

Кроме того, крымский Winepark реализует проект «AI лоза»: на рядах виноградника курсируют дрон и робот. Робот перемещается между рядами лоз и собирает данные об их состоянии, наличии заболеваний растений и степени вызревания винограда, дрон следит за состоянием виноградника с воздуха. Все результаты собираются в специализированные датасеты, на основе которых систему обучат своевременно выявлять болезни на ранней стадии и с высокой точностью определять идеальное время для сбора урожая для каждого отдельного ряда. Стоимость проектов не раскрывается.

Распознать вредителей

Агрохолдинг «Степь» тестирует и внедряет разработки на основе ИИ на многих этапах производства сельхозпродукции, рассказал гендиректор агрохолдинга Андрей Недужко. Среди них — сервис для мониторинга состояния посевов, программы оценки урожайности, а также севооборота при помощи обработки массива ретроспективных данных. В планах агрохолдинга — сосредоточиться на системах распознавания вредителей и сорняков, оценке состояния почв на основе космоснимков и других проектах с применением ИИ-решений.

В «Степи» не называют суммы вложений в цифровые технологии, отмечая, что объемы инвестиций в проекты по автоматизации и цифровизации производства зависят от многих факторов, например: число и уровень конкретных задач на определенный период, уровень инфляции, экономическая ситуация в стране и конъюнктура рынка и многое другое.

Биологической защитой растений энтомофагами с применением БПЛА занимается краснодарская компания «Летай и Смотри Агро» (Flyseeagro). Как рассказал ее основатель Василий Птицын, на данный момент компания апробирует технологию оптимизации подкормок озимых зерновых культур, также идут работы по использованию машинного зрения для навигации дронов. В работе находится большой проект по анализу насекомых- вредителей, прогнозированию и выработке агрорешений на основе ИИ. «Применение ИИ для оптимизации увеличивает урожайность на 6% в среднем. Когда фермер или агроном видит экономическую выгоду, его стимулировать не нужно. Вопрос лишь в том, что многим инновациям необходимо проделать очень долгий путь на рынке, чтобы дойти до конечного потребителя. Соответственно, популяризация, компенсация за применение новых технологий, финансовое и налоговое стимулирование дадут определенный эффект»,— рассказал Василий Птицын.

Проблема — в кадрах

Вместе с тем аграрии сталкиваются с некоторыми проблемами при применении ИИ-решений. В первую очередь, по словам Василия Птицына, это отсутствие подготовленного персонала: «В аграрных вузах только начинается изучение этого вопроса. До специалистов с хорошей практикой еще несколько лет. Программное обеспечение также не совсем совершенно и проходит свой эволюционный путь».

Эксперт добавляет, что сельское хозяйство — это на 60% принятие агрономических решений. Соответственно, различные виды мониторинга, прогнозирования, моделирования, SaaS и ERP-решения будут в будущем востребованы.

Особенностью ИИ-системы является то, что не всегда возможно предоставить универсальное решение для сельхозпредприятий, которые имеют разную структуру посевов, почвенные показатели и погодные условия

«Сложности, связанные с внедрением ИИ-продуктов, почти идентичны проблемам внедрения информационных систем, использующих иные технологии. Особенностью ИИ-системы является то, что не всегда возможно предоставить универсальное решение для сельхозпредприятий, которые имеют разную структуру посевов, почвенные показатели и погодные условия.

ИИ-продукт необходимо обучать заново при внедрении в новом хозяйстве. Вместе с тем потенциал для развития ИИ-технологий в сельском хозяйстве огромен, так как сейчас развитие этого сектора находится на начальном этапе. Аграрии тестируют различные продукты и выбирают наиболее подходящие для себя решения. ИИ-технологии — это точка роста для АПК в целом»,— резюмирует Андрей Недужко.

В минсельхозе Крыма считают, что внедрение технологий искусственного интеллекта должно осуществляться на стадии производства (на конвейере). Это дает преимущество производимой технике, оборудованию и, соответственно, будет способствовать росту потребительского спроса на данную продукцию и расширению ее использования, с учетом ее конечной стоимости, которая должна быть приемлемой и экономически обоснованной.

Коммерсантъ