Нейросеть в сельском хозяйстве: как искусственный интеллект помогает развивать отрасль

Повышение эффективности сельского хозяйства – задача, которая всегда актуальна. Как и в любой сфере, определённые методы здесь устаревают, на смену им приходят прорывные технологические решения. В нынешнее время такими решениями стали искусственный интеллект (ИИ) и нейросети. Они освобождают человека от рутинных действий, позволяют без применения тяжкого труда реализовывать масштабные проекты. Нет сомнений, что их внедрение серьёзно преобразит сельское хозяйство. Но каким именно будет это преображение? Какую роль ИИ играет сейчас и что будет в краткосрочной и среднесрочной перспективе? Стоит разобраться в этой теме подробнее. 

ИИ в сельском хозяйстве: текущее положение дел 

Россия входит в топ-5 стран с собственными генеративными моделями ИИ, а также в топ-10 — по совокупной максимальной мощности суперкомпьютеров. Средний уровень использования ИИ в приоритетных отраслях (сельское хозяйство относится к ним) составляет сейчас в РФ 32%. 

По данным отчёта АНО «Цифровая экономика», выпущенного в 2023 году, в перечне крупнейших компаний, вкладывающихся в развитие этих технологий в сельхозиндустрии значатся: 

• «Мираторг»;
• «Щёлково Агрохим»;
• «Магнит»; 
• «Русагро». 

Подобные инвестиции дают свои плоды: разработок для этой отрасли от отечественных стартапов, специализирующихся на ИИ, с каждым годом появляется всё больше. 

В свою очередь среди регионов в лидерах цифровой трансформации АПК (по данным Минсельхоза за 2023 год, на которые ссылается «Российская газета») Республика Татарстан, Костромская область, Орловская область, Томская область, Чувашская республика. Над цифровизацией отрасли (а нейросети – это её ускоритель), конечно, усиленно работают и федеральные госструктуры. В 2024-м на эти цели планируется выделить из бюджета больше 3 млрд рублей. 

Плюс ко всему с 2024 года на 13 видов субсидий (в том числе и в сельском хозяйстве) распространяется важное условие: компании, претендующие на них, обязаны внедрить в свою деятельность хотя бы одно ИИ-решение. Впрочем, в данный момент это касается лишь крупных компаний — с выручкой от 800 млн рублей. Малый и средний бизнес может пока кредитоваться по обычным правилам. С помощью данной меры в Минэкономразвития хотят простимулировать спрос на ИИ-разработки. По расчётам правительства, к 2025 году нейросети должны сэкономить бизнесу порядка триллиона рублей. 

Огромная их польза очевидна. Однако пока ИИ использует менее половины сельхозпредприятий в стране. Распространение цифровизации тормозит недостаточная квалификация сотрудников и специфика отрасли (многие процессы здесь привязаны к сезонам, и потому внедрение новых продуктов может растягиваться на годы). Особенно отстают в этом аспекте именно средние и небольшие компании. Причём эксперты подчёркивают, что для перехода к «цифре» требуются не только денежные средства, но и изменение менталитета. Сельхозпредпринимателям нужно выработать в себе готовность внедрять инновации и перестраивать бизнес-процессы — ради максимизации прибыли. 

Основные направления и технологий использования ИИ 

Здесь целесообразно выделить 5 направлений. Все они обладают потрясающим потенциалом, и каждое из них требует особого разговора: 

• BigData (большие данные). Под этим термином обычно понимается комплекс технологий по автоматизированному сбору, обработке, хранению и использованию информации, характеризующейся гигантскими объёмами, многообразием и большой скоростью изменений. Продукты на базе подобных технологий, несомненно, способны работать и с информацией, актуальной для предприятий сельского хозяйства. Это могут быть, например, сведения о продажах, количестве клиентов, израсходованных материалах, заказанных услугах, метеорологические, исторические, научные данные... Причём современные ИИ-решения способны не только анализировать их и выявлять в них закономерности, но и выдавать по итогу качественные рекомендации. 
• Точное земледелие. Современные ИИ-технологии позволяют детально изучить земельные участки с помощью ГЛОНАСС/GPS и снимков со спутников. На базе полученной таким образом информации можно обрабатывать буквально каждый квадратный метр сельхозугодий индивидуально, с учётом его особенностей: свойств и типа почвы, количества света, уровня затенения. Подобный дифференцированный подход даёт возможность эффективнее тратить и удобрения, и водные ресурсы. 
• Интернет вещей. Это технология предполагает объединение технических устройств в единую сеть, внутри которой они обмениваются данными без участия человека. В такой отрасли как сельское хозяйство речь может идти о беспилотной технике, различных специализированных приборах, а также о сотнях и тысячах миниатюрных датчиков на полях или, допустим, в коровниках, которые 24 часа в сутки собирают и передают информацию о значимых параметрах и событиях. 
• Роботы (включая беспилотники). В АПК можно наблюдать настоящий бум на их использование. Они не только берут на себя физическую работу, которую ранее (на протяжении многих веков) вручную выполняли люди. В наше время они помогают и высококвалифицированным сотрудникам. Они способны осуществлять, например, аэрофотосъёмку, составление «умных» карт, посев и полив растений. Причём все эти операции они делают быстрее и чётче, чем человек. Помощь роботов позволяет снизить себестоимость продукции, улучшить её качественные характеристики и в целом сделать предприятие более конкурентоспособным. 
• Контролируемые среды. Это метод выращивания растений и животных в специально оборудованных помещениях. Здесь достигается полная изоляция от случайностей и сложностей природной среды. Для представителей флоры/фауны создаются, по сути, идеальные условия. Добиться их помогает как раз использование ИИ. Скажем, растения в результате такого использования получают строго необходимые дозы ультрафиолета, органических веществ, минералов. И при этом можно обходиться вообще без пестицидов — ввиду отсутствия насекомых-вредителей. 

Примеры ИИ-решений для сельского хозяйства 

Уже сейчас в нашей стране реализованы десятки агротехнических проектов на базе нейросетей. С некоторыми из них стоит познакомиться поближе — это позволит в деталях понять, что конкретно может дать ИИ на практике. 

Нейросеть «Телеагроном» для разработки стратегии и удобрения растений 

Разработчики нейросети — Университет Иннополис и его дочерняя структура — «ИнноГеоТех». «Телеагроном» работает по применяемому во многих сферах алгоритму — поиску объектов на снимках. Если конкретнее, здесь используются спутниковые изображения и аэрофотосъёмка местности. По ним система осуществляет многоаспектный анализ состояния поля. В его рамках учитываются параметры почвы, рельеф, климатические условия, урожайность, севооборот... 

Особенно важно то, что «Телеагроном» умеет своевременно определять заболевания растений. Фермер всегда будет знать, что происходит с той или иной культурой. Работает «Телеагроном» достаточно быстро — за минуту он распознаёт 10 растений. 

Система контроля аквакультурных ферм 

Эта ИИ-система создана компанией K2Tex. Она может сослужить добрую службу тем фермерам, которые выращивают на продажу рыбу или креветки. Система собирает данные о температуре воды, количестве оставшегося корма и прочих параметрах. Тщательно обрабатывая всю эту информацию, она сама может, допустим, определять количество и график подвоза кормов — таким образом удаётся избежать излишков и нехваток. При наличии данных за несколько лет разведения система даже способна предсказывать, какими будут будущие уловы. Соответственно, фермер всегда может достаточно точно прогнозировать объёмы производства и финансовые результаты за конкретный период. 

Цифровая система содержания свиней 

Это совместная разработка 4-х компаний — «Сибагро», «Агродозора», «Ростелекома» и «НСА». Система ведёт перманентный мониторинг животных и помогает следить за их развитием. «Умные» камеры и алгоритмы компьютерного зрения идентифицируют каждую свинью. Они фиксируют, сколько раз то или иное животное притронулось к кормушке, определяют уровень его активности, отслеживают, худеет ли оно или наоборот толстеет. 

Если обнаруживаются какие-либо отклонения от нормы, система ставит виртуальную метку на свинке и передаёт сигнал о проблеме специалисту. Внедрение этой разработки, среди прочего, уменьшает число контактов животных с человеком. А это естественным образом повышает биобезопасность на ферме. 

«Агробот» 

Это интеллектуальная роботизированная система для наблюдения и ухода за животными. Она состоит из сервера управления и колёсного робота, который выполняет огромный перечень операций — зоотехнических, ветеринарных, механических, инспекционных... В частности, он умеет считать животных и сообщать о павших особях, отслеживать уровень температуры и влажности, заранее предупреждать о риске появления и распространения заболеваний. Робот может функционировать в автономном или дистанционно управляемом режиме. 

Разработчик системы — ООО «Агробит». Система подходит и для свиноферм, и для птицеферм, и для корпусов, в которых содержится КРС. Приобретение «Агробота» может стать действительно хорошим вариантом в условиях жёсткого дефицита кадров. 

Перспективы 

Технологии ИИ могут применяться в сельском хозяйстве фактически повсеместно. Однако приоритетными здесь, скорее всего, станут направления, связанные с воспроизводством урожая или поголовья. Для государства эффект от масштабного внедрения нейросетей в АПК будет заключаться в обеспечении продовольственной безопасности, увеличении ВВП, росте производительности труда. Сельхозпредприятия же за счёт новых технологий смогут повысить урожайность и уменьшить издержки на контроль за технологическими процессами. 

ИИ изменит и роль работников на фермах: они превратятся в планировщиков и контролёров интеллектуальных систем. Умение правильно взаимодействовать с нейросетями потенциально станет более полезным, чем умение пользоваться традиционными инструментами или выполнять физическую работу. А ещё новые технологии, вероятно, сделают сельское хозяйство более экологичным. Уже упоминалось о том, что интеллектуальные системы орошения минимизируют потребление воды и сокращают количество используемой агрохимии. Разумеется, вместе с экономией ресурсов здесь достигается и снижение вредного воздействия на окружающую среду. 

В целом, согласно прогнозу ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, спрос российского сельского хозяйства на ИИ-технологии к 2030 году может достигнуть в денежном выражении 86 млрд рублей (для сравнения: в 2020-м этот показатель был равен 3,9 млрд рублей). Впрочем, здесь стоит рассмотреть не только российский, но и глобальный контекст. РБК со ссылкой на данные компании Statista пишет, что мировой рынок ИИ в сельском хозяйстве вырастет с 1,7 млрд $ в 2023 году до 4,7 млрд $ к 2028 году. Следует также заметить, что внедрение искусственного интеллекта в данную отрасль – это в каком-то смысле вопрос выживания. Уже в 2050 году, по прогнозу ООН, население Земли увеличится до 9,7 млрд человек. Накормить всех удастся, только если сельское хозяйство пройдёт через очередную модернизацию.

Внедрение нейросетей влечёт за собой фундаментальные изменения в подходах к агрономии. Они дают поистине огромные возможности. Но в то же время несут и новые вызовы, к которым нужно быть готовым. Внедрение нейросетей требует и определённых мер по защите данных, и донастройки законодательной базы, и усилий, направленных на обучение кадров. Фермеры, IT-компании и государство должны наладить качественное взаимодействие между собой — только такой подход позволит использовать потенциал новых технологий на 100%.