Применение ИИ в сфере растениеводства
Искусственный интеллект все больше и больше набирает обороты в АПК в России. Алгоритмы ИИ обеспечивают существенное снижение трудозатрат работников сферы Агро промышленного комплекса. Сокращают количество ошибок, получаемых из-за человеческого фактора, помогают повысить качество готовой продукции и минимизировать потери, которые связаны с отсутствием или задержками в реакции на возникающие проблемы. Отраслевые тенденции рассматривала аналитическая компания Kept (ранее KPMG) в начале 2025 года.
Аналитики выделили четыре ключевых направления где оптимально использовании ИИ в растениеводстве. Это роботизированное управление сельхозтехникой, определение состояния посевов, поддержание условий для жизнедеятельности растений и прогнозы объемов урожая. Главный драйвер - это стремление производителей к снижению расходов и оптимизация операций на поле.
Аналитики выделили четыре ключевых направления где оптимально использовании ИИ в растениеводстве. Это роботизированное управление сельхозтехникой, определение состояния посевов, поддержание условий для жизнедеятельности растений и прогнозы объемов урожая. Главный драйвер - это стремление производителей к снижению расходов и оптимизация операций на поле.
1. Роботизированное управление техникой
Прежде всего это касается сбор урожая, удаление сорняков и орошение почвы, вспахивание и внесение удобрений. Применение ИИ позволяет управлять комбайнами, адаптирующихся к изменяемым условиям на полях, к примеру автоматизация от Cognitive Pilot. Роботизированные машины сами определяют оптимальные маршруты, обнаруживают препятствия, снижают ошибки, которые может допустить человек и уменьшают простаивание оборудования.
2. Определение состояния посевов
БЛА и спутники собирают данные, которые ИИ может проанализировать и выявить распространение возможных болезней, сорняков и вредителей. Технологии компьютерного зрения помогают обработать снимки со спутников и изображение с камер ЛА. Используя нейронные сети, ИИ дает рекомендации для улучшения состояния полей. Такой способ помогает снизить трудозатраты при сборе данных с каждого поля, ускоряет анализ качества посевов и минимизирует ущерб от болезней и вредителей.
3. Поддержание условий для жизнедеятельности растений
Информация с датчиков IoT, с камер видеонаблюдения и других источников данных используется для анализа погодных, температурных условий, состояния почв, сорняков, влажности и возможных паразитов. Алгоритмы ИИ помогут принять эффективные, обоснованные решения для улучшения условий жизни растений.
4. Прогнозирование объема урожая
Оперативные данные при полевых работах могут быть получены при помощи трекеров на техники, метеостанций, спутников и анализа с БПЛА. ИИ прогнозирует объем урожая с учетом исторических значение и текущих мощностей производства. Постоянное обучение нейронных сетей с постоянно пополняющимися дата сетами позволит дать наиболее точные прогнозы фактических объемов урожая. Использование подобных технологий позволит фермерам получать планы оптимальных сроков и объемов полива, внесение удобрений, оценивать вероятность появления болезней, определять даты сбора урожая, наиболее оптимальным образом.
Все это должно повысить предсказуемость производства, способствует улучшению операционной деятельности сельхоз предприятия.