Лонгриды 14 мая 2025 Г. 14:33,

Обзор Ключевые тренды в сельском хозяйстве с использованием ИИ

Развитие высоких технологий трансформирует деятельность компаний, в том числе в сфере сельского хозяйства, где последним катализатором масштабных изменений стали прорывные открытия в сфере искусственного интеллекта (ИИ).

Консалтинговая компания Kept сделала обзор ключевых технологических трендов в сельском хозяйстве в тех областях, где искусственный интеллект уже изменил производственные процессы - от роботов, заменяющих людей, до умных систем, которые прогнозируют объем урожая и следят за состоянием животных. Результаты исследования - в нашем новом материале.

ИИ в сельском хозяйстве

Искусственный интеллект - это технологии, которые позволяют машинам и программам имитировать человеческое мышление, учиться на опыте и решать задачи, которые раньше могли выполнять только люди.

В сельском хозяйстве ИИ используется для автоматизации процессов, анализа данных, принятия решений на основе больших объемов информации. Это дает фермерам и компаниям новые возможности: от уменьшения трудозатрат до повышения качества продукции.

Создание технологически продвинутых приложений, систем и роботов для сельского хозяйства, применение компьютерного зрения, а также использование машинного обучения на всех этапах сельскохозяйственных работ существенно влияет на то, каким образом выполняются различные бизнес-процессы. Эффект уже проявляется как в снижении трудозатрат работников, так и в повышении качества готовой продукции, минимизации потерь, связанных с несвоевременным реагированием на возникающие проблемы, и ошибок, связанных с человеческим фактором.
Применение ИИ в сельском хозяйстве значительно влияет на экономическую эффективность. Ожидается, что к 2028 году объем мирового рынка ИИ в сельском хозяйстве может достичь $5,6 млрд, с ежегодным темпом роста 22,7%. Это подтверждает высокие перспективы внедрения таких технологий в агропромышленном комплексе.

ИИ в растениеводстве: от роботов до прогнозов урожая

Роботизированное управление сельскохозяйственной техникой

Одним из самых ярких примеров применения ИИ в растениеводстве является автоматизация управления сельскохозяйственной техникой. Современные роботы и автоматизированные системы могут выполнять такие задачи, как вспашка, удобрение, орошение, удаление сорняков и сбор урожая. Использование машинного обучения позволяет роботам адаптироваться к меняющимся условиям на поле, распознавать различные объекты и принимать решения о дальнейших действиях.
Примером успешного внедрения роботизированных технологий является американская компания FarmWise, которая создала самоходный трактор, способный распознавать 3D-геометрию растений и осуществлять прополку, заменяя целую бригаду рабочих.

А китайская компания Fujian Newland разработала тепличного робота, который анализирует состояние растений и применяет необходимые меры по борьбе с вредителями.

Северо-Кавказский федеральный университет представил агроробота «Улитка», предназначенного для автоматизированного сбора томатов в тепличных условиях. Благодаря алгоритмам ИИ, устройство мгновенно определяет степень зрелости плодов и может распознавать до 20–30 овощей за считанные доли секунды.

Участник проекта «Сколково» ООО «Эрлаб» разработало робота для мониторинга теплиц. При помощи ИИ технология обнаруживает паразитов и болезни на ранних стадиях, что позволяет сократить расходы на средства защиты растений до 95% и повысить производительность труда до 50%.

Определение состояния посевов

Мониторинг состояния посевов - ключевая задача для фермеров, и здесь также активно применяется ИИ. С помощью дронов и спутниковых снимков можно получать оперативную информацию о состоянии растений, выявлять болезни, вредителей и сорняки. Анализ этих данных с использованием компьютерного зрения и нейронных сетей позволяет своевременно принимать меры, предотвращая потери урожая.

Примером такой технологии является индийская компания SkySquirrel Technologies, которая использует дронов для автоматического анализа состояния посевов, значительно повышая эффективность мониторинга сельскохозяйственных угодий. Немецкая BASF разработала платформу Xarvio, которая контролирует состояние растений на всех этапах их роста и предлагает рекомендации по уходу.

Цифровая платформа «Ассистагро», созданная компанией «Геомир», позволяет оперативно оценивать состояние посевов с использованием спутниковых данных и дронов. Искусственный интеллект анализирует собранную информацию и предлагает оптимальные сроки для проведения обследований, адаптированных под конкретные погодные и почвенные условия. Благодаря высокой скорости обработки данных, платформа формирует детальный отчёт по всем зонам поля всего за 15 минут, что значительно ускоряет принятие управленческих решений в агробизнесе.

В свою очередь, сервис «ТелеАгроном», разработанный компанией «Инногеотех», направлен на повышение урожайности за счет раннего выявления заболеваний растений. Используя спутниковые снимки и аэрофотосъемку, система с помощью ИИ распознает возможные болезни, анализирует причины их возникновения и формирует рекомендации по защите посевов. В том числе, сервис предлагает подходящие формы удобрений и рассчитывает точные нормы их внесения. Такой подход позволяет добиться роста урожайности от 15% до 25%, минимизируя при этом потери и издержки.

Прогнозирование объема урожая

Прогнозирование объемов урожая является важной задачей для сельхозпроизводителей, и ИИ позволяет значительно повысить точность таких прогнозов. На основе данных о ходе полевых работ, спутниковых снимков и метеостанций ИИ создает точные модели прогнозирования, что помогает фермерам планировать свои действия.
Американская компания Archer Daniels Midland использует интеллектуальные аналитические системы для прогнозирования урожайности, что позволяет точно планировать закупки и распределение ресурсов. Аналогичные технологии применяются на индийской платформе Cropin, которая анализирует данные о состоянии почвы, погодных условий и солнечной активности для оптимизации сельскохозяйственного процесса.

Упоминавшаяся выше российская компания «Эрлаб» разработала интеллектуального робота, предназначенного для прогноза урожайности в теплицах. Система анализирует внешний вид растений на ранней стадии формирования плодов, начиная с завязей, и на основе визуальных характеристик делает расчет будущего урожая по весу и объему. Это позволяет фермерам заранее планировать логистику, сбыт и трудовые ресурсы, значительно повышая предсказуемость и управляемость тепличного производства.

ИИ-систему для прогноза урожайности в полевых условиях представила отечественная компания DSC. Она не только рассчитывает оптимальный размер севооборота под конкретные поля, но и непрерывно отслеживает показатели урожайности в процессе вегетации. В случае выявления отклонений от прогнозов система сигнализирует о возможных проблемах, позволяя своевременно корректировать агротехнологические решения. Такой подход помогает предотвратить истощение почвы, снизить потери урожая и повысить устойчивость сельскохозяйственного производства в долгосрочной перспективе.

ИИ в животноводстве: здоровье и производство

В животноводстве ИИ используется для мониторинга состояния животных, условий их содержания и здоровья. Использование компьютерного зрения и датчиков позволяет отслеживать параметры, такие как температура, влажность, количество корма и даже активность животных. Эти данные помогают предотвратить болезни и своевременно скорректировать условия для улучшения продуктивности.

Цифровой учет и контроль поголовья с помощью ИИ

Международные компании активно внедряют ИИ для учета и управления поголовьем. Так, система Allflex Livestock Identification от Merck Animal Health (США) использует видеоаналитику для идентификации и точного учета большого количества животных, снижая ошибки и повышая эффективность фермерских хозяйств.

Система Nedap CowControl от Nedap (Нидерланды) отслеживает местоположение коров с помощью RFID-меток, а также интегрируется с дополненной реальностью. Через AR-очки фермеры получают информацию о здоровье, активности и воспроизводстве животных. Управление данными возможно жестами и голосом, что снижает трудозатраты и повышает удобство работы.

Группа компаний «Черкизово» внедрила программное обеспечение Vmx SILA: LSI, использующее видеоаналитику и ИИ для учета поголовья свиней в реальном времени. Система отслеживает перемещение каждой особи в кадре с помощью технологии трекинга и даже использует алгоритмы управления движением скоплений животных («ведение толпой»). Это позволяет достигать точности подсчета свиней более 99%, что критически важно для производственного контроля и планирования.

ИИ для оптимизации условий содержания и эффективности ферм

Иностранные компании активно внедряют ИИ для поддержания оптимальных условий содержания животных и повышения эффективности ферм.

Smart Chicken Coop от Coop (Швейцария) управляет выгулом кур через смарт-двери и регулирует температуру в птичнике в течение дня, обеспечивая комфорт и здоровье птиц.
Система RePro (Швеция), которая с помощью датчиков и ИИ выполняет мониторинг состояния коров, автоматизирует доение и кормление, увеличивая продуктивность на 15% и более.
Zoetis (США) предлагает систему Vetscan Imagyst — ИИ-платформу для ветеринарной диагностики, которая на основе анализов быстро выявляет заболевания животных.
Connecterra (Нидерланды) анализирует поведение коров в молочных хозяйствах и даёт рекомендации для улучшения здоровья, что способствует росту производства молока до 30%.

Среди отечественных компаний передовыми в ИИ-системах стали разработки компаний «Агробит», «К2Тех» и Maslov.ai.

Компания «Агробит» разработала робота для наблюдения и ухода за птицами, который способен в автономном режиме выполнять зоотехнические, ветеринарные и механические задачи. Система отслеживает температуру и влажность в каждой точке птичника, выявляет потенциальные риски возникновения и распространения заболеваний, обеспечивая раннее предупреждение и снижение заболеваемости. Это позволяет значительно снизить трудозатраты фермеров и повысить биобезопасность производства.

Интеллектуальную систему учета кормов для животных и птицы, которая собирает и анализирует данные с датчиков, установленных на комбайнах, грузовиках и элеваторах разработала компания «К2Тех». Система отслеживает весь путь кормов, от производства до раздачи, и оперативно выявляет проблемы в логистике и хранении. Благодаря этому снижаются потери кормов на всех этапах цепочки, что критически важно для снижения затрат и обеспечения качества кормления.

Разработка компании Maslov.ai представляет собой роботизированную молочную ферму, в которой ИИ распознаёт коров по внешним признакам, анализирует индивидуальные данные по кормлению и доению, и управляет этими процессами в автоматическом режиме. Такой подход позволяет повысить продуктивность стада и увеличить удой на 15%, обеспечивая при этом персонализированный уход за животными.

Прогнозирование объемов производства

ИИ также помогает прогнозировать объемы производства животных, например, молока или мяса. На основе данных о здоровье, кормлении и состоянии животных ИИ создает прогнозы, которые помогают фермерам планировать свою деятельность.

Компании «Мираторг» и Digital Consulting Solutions внедрили инновационные решения, повышающие предсказуемость и эффективность работы с крупным рогатым скотом.

Система оценки КРС, разработанная «Мираторгом», использует ИИ для оптимизации процессов селекции и планирования пар для разведения. При формировании прогноза будущего потомства учитываются такие параметры, как генетические характеристики, рацион питания и условия содержания. Это позволяет повысить точность предсказаний, минимизировать риски и существенно повысить эффективность селекционной работы, делая выведение продуктивных особей более управляемым процессом.

Компания Digital Consulting Solutions разработала систему прогнозирования структуры поголовья, которая на основе ИИ анализирует исторические данные по рождаемости, числу осеменений, заболеваемости и другим ключевым показателям. Система формирует рекомендации по оптимизации структуры стада и прогнозирует объемы производства, что помогает управлять фермой на опережение и обеспечивает высокую предсказуемость производственных процессов.

Контроль качества: обеспечение безопасности продукции

ИИ активно применяется для контроля качества продукции, что имеет особое значение для пищевой отрасли, где безопасность и качество продуктов являются основными требованиями.

Системы ИИ с использованием видеоаналитики и компьютерного зрения позволяют выявлять дефекты и загрязнения на всех этапах производства, от сырья до готовой продукции. Это позволяет повысить точность контроля и снизить влияние человеческого фактора.

Примером такого применения является компания «Русагро-центр», которая внедрила систему оценки качества «ВИСКОНТ.Свекла», которая с помощью ИИ и видеоаналитики проводит визуальный контроль сахарной свеклы прямо в открытом кузове грузовиков. На основе анализа изображений система принимает решение: направить сырье на хранение или на переработку. Благодаря высокоточной аналитике, уровень достоверности принимаемых решений превышает 90%, в то время как средний показатель точности у сотрудников при ручной приемке составляет всего 60–70%. Это позволяет значительно повысить эффективность и беспристрастность сортировки сырья.

«IT Фабрика» разработала платформу AI Indicator Quality, ориентированную на контроль качества готовой продукции. Система выявляет дефекты с помощью видеоаналитики, работает без подключения к интернету, что обеспечивает автономность и безопасность использования в условиях производства. Решение помогает повысить стабильность качества продукции, не увеличивая нагрузку на персонал и не требуя дополнительных трудозатрат на контроль.

Систему «Direktiva: санитария», которая контролирует выполнение санитарных норм сотрудниками при входе на производственные объекты применяет на производстве Царицынский молочный комбинат (PepsiCo). Через систему видеоаналитики ИИ проверяет, соблюдены ли все гигиенические процедуры, и допускает персонал на территорию только при полном соответствии санитарным требованиям. Это значительно снижает риск заноса инфекций и бактериальных загрязнений на производство, обеспечивая высокий уровень биобезопасности.

Перспективы

Рынок ИИ в сельском хозяйстве продолжает расширяться, а спрос на автоматизированные системы для управления фермами, прогнозирования урожая, мониторинга животных и контроля качества продукции растет с каждым годом.

“Искусственный интеллект становится важной частью современного сельского хозяйства, и его внедрение открывает новые возможности для аграриев. Роботы и дроны, прогнозирование урожая и состояния животных, контроль качества - все это помогает фермерам работать более эффективно, снижать затраты и повышать качество продукции. Инновации в сельском хозяйстве уже не просто улучшение процессов, а необходимость для повышения устойчивости отрасли и решения глобальных проблем продовольственной безопасности”, - считают авторы исследования.

1747222421

АПК

151 просмотр