Искусственный интеллект – венец цифровой трансформации АПК
К автоматической аналитике и формированию рекомендаций на основе искусственного интеллекта (ИИ) – заключительным фазам цифровизации агробизнеса – прибегает в России не более 2-3% предприятий. при этом суть цифровизации и основной ее экономический эффект заключается именно в этих двух этапах. Однако, по мнению Ильи Воронкова, генерального директора компании "Геомир", уже в ближайшие 7-10 лет рост объемов использования ИИ и компьютерного моделирования в АПК произойдёт в геометрической прогрессии.
Упростить сбор данных и наладить их централизованное хранение помогают FMS-системы (системы управления агропроизводством). Это базовый уровень цифровой трансформации, без которого невозможно внедрение более продвинутых технологий. Экономический эффект от использования FMS-систем скорее косвенный, и его размер будет для каждого хозяйства свой, но в среднем составит от 100 руб./га.
В свою очередь рекомендательные сервисы – ИИ и компьютерное моделирование использования ресурсов – относится уже к следующим этапам цифровой трансформации. От них предприятия получают прямой экономический эффект в среднем от 500 руб./га уже в первый год использования. Это происходит за счет принятия более эффективных агрономических и управленческих решений, снижения расхода ТМЦ и случаев хищений, оптимизации трудозатрат персонала и пр.
"Развитие рекомендательных сервисов на основе ИИ, помогающих принимать решения за человека, – это глобальный межотраслевой тренд. И мы видим, что именно в этом направлении будет меняться российский АПК, и уже к 2030 году цифровизация отрасли приведет к автоматизации всех производственных процессов и максимальному внедрению ИИ", – поделился Илья Воронков.
На основе собственной статистики компании, внедряющей автоматизированную систему управления агропредприятием и ассортимент рекомендательных сервисов, среди наиболее актуальных задач, решать которые можно сегодня при помощи ИИ: выбор оптимальных культур и соответствующих технологий; рекомендации по срокам сева и проведению других агротехнических мероприятий; распознание сорняков и формирование баковых смесей; прогноз наступления и определение болезней с рекомендациями по фунгицидным обработкам; распознание вредителей в фитоловушках с рекомендациями по инсектицидным обработкам; определение сроков и последовательности уборки полей; факторный анализ урожайности.
"Эффективность этих решений в сравнении с "ручным" способом заключается в комплексном анализе большего объема информации за меньшее время с гарантией исключения возможных человеческих ошибок. Именно трансформация процесса принятия решений в сторону ИИ и компьютерного моделирования – это то, за счет чего может произойти новый кратный рост объемов и рентабельности сельхозпроизводства у нас в стране", – подытожил эксперт.
