Применение технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве Текст научной статьи по специальности «Прочие сельскохозяйственные науки»

Аннотация научной статьи по прочим сельскохозяйственным наукам, автор научной работы — Скворцов Е. А., Набоков В. И., Некрасов К. В., Скворцова Е. Г., Кротов М. И.

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) применяются в различных отраслях народного хозяйства, в том числе в сельском хозяйстве. Цель исследования рассмотреть сущность и направления применения технологий ИИ в сельском хозяйстве. Данные технологии применяются в различных областях сельского хозяйства: обнаружение болезней растений, классификация и идентификация сорняков, определение и подсчет плодов, управление водными ресурсами и почвой, прогнозирование погоды (климата), определение поведения животных. Технологии ИИ, применяемые в сельском хозяйстве, обладают рядом существенных особенностей. Прежде всего, это программные и технические средства. Технологии ИИ выполняют интеллектуальную функцию при проведении работ в сельском хозяйстве, которые состоят в осуществлении абстрактных умозаключений, распознавании образов, осуществлении действий в условиях неполноты информации, проявлении творчества, способности к самообучению. К сильным сторонам применения технологий ИИ следует отнести повышение производительности труда в отраслях сельского хозяйства, повышение эффективности управленческих решений, а также повышение доступа к информации, расширение возможностей человека на рабочем месте и появление новых профессий. Основные возможности связаны с различными техническими прорывами, в частности с машинным обучением, использованием нейронных сетей, больших данных и т. д. Это позволит создать дополнительные рабочие места в высокотехнологичных секторах, в том числе в программировании. Технологии ИИ позволят оптимизировать производство продуктов питания во всем мире и снизить остроту проблемы глобального голода. Одна из угроз для РФ состоит в наметившемся отставании в разработке данных технологий для сельского хозяйства от передовых стран. Результаты исследования могут быть использованы органами исполнительной власти при разработке программ инновационного развития сельского хозяйства и технической модернизации отрасли.

— это технические решения, прежде всего программные и технические средства для выполнения определенных сельскохозяйственных работы или прогнозирования развития отрасли в зависимости от различных факторов (климата, состояния почвы, количества осадков, цен на рынке). Зачастую технологии ИИ используются совместно с робототехникой, здесь можно говорить об их взаимодействии. Так, робот обеспечивает передвижение, манипуляцию предметами и орудиями труда, а технологии ИИ, в свою очередь, осуществляют ориентацию в пространстве, выбирают оптимальные орудия труда для робота при выполнении определенной работы, распознают препятствия и объекты и т. д.;

почвы, что весьма необходимо для понимания динамики почвенных процессов и последующего принятия решений [6]. В их исследовании применялись гибридные модели интеллектуальных данных и экстремального машинного обучения. Другие учение применили различные модели машинного обучения для оценки температуры почвы [7]. Определение температуры различных слоев почвы (от 5 до 100 см) выполнялось с использование экстремального машинного обучения, искусственной нейронной сети (ANN) и дерева моделей (M5 Tree). Это позволило получить оптимальную модель на основе ELM для оценки температуры почвы на разных глубинах с соответствующей комбинацией метеорологических данных.

ИИ анализирует многолетние данные об осадках и нападениях паразитов в регионе, что значительно повышает точность прогнозирования данных факторов. На основе полученных результатов ИИ рекомендует фермеру наиболее оптимальные сроки посева сельскохозяйственных культур.

ИИ автоматически обрабатывает спутниковые снимки, позволяя определить статус сельхозземель (используется или нет) и их вид использования (засеяно, зарастает, распахано, залежные земли). Это помогает хозяйству отчетливо понимать площади, которые у них есть в обороте.

1. Nabokov V. I., Nekrasov K. V, Zueva O. N., Donskova L. A. Otraslevyye osobennosti kak faktor formirovaniya i razvitiya logisticheskikh sistem v APK [Industry features as a factor of formation and development of logistics systems in the agro-industrial complex] // Agrarian Bulletin of the Urals. 2016. No. 12 (154). Pp. 102-104. (In Russian.)

Application of technologies of artificial intelligence in agriculture

Искусственный интеллект (ИИ) – мощный инструмент для развития сельского хозяйства. Его использование в процессе возделывания сельскохозяйственной продукции способствует повышению её урожайности и качества. ИИ позволяет оптимизировать весь процесс производства: сделать его более эффективным, экономичным и экологичным.

6. Fedorenko V. F., Chernoivanov V. I., Gol’tyapin V. Ya., Fedorenko I. V Mirovyye tendentsii intellektualizatsii sel’skogo khozyaystva: nauchnyy analiticheskiy obzor [International trend of intellectualization of agriculture: scientific analytical review]. Moscow: Rosinformagrotekh, 2018. 232 p. (In Russian.)

Abstract. The technologies of artificial intelligence (AI) are used in various sectors of the national economy, including agriculture. The purpose of the study is to identify the essence and summarize the directions of application of AI technologies in agriculture. These technologies are used in various fields of agriculture: the detection of plant diseases, the classification and identification of weeds, the determination and counting of fruits, the management of water resources and soil, the prediction of weather (climate), and the determination of animal behavior. AI technologies used in agriculture have a number of significant features. First of all, it is a software and hardware tool. AI technologies perform an intellectual function when performing work in agriculture, which consists in the ability to perform abstract reasoning, recognize images, act in conditions of incomplete information, show creativity, and ability to learn. The strengths of the application of AI technologies include increased labor productivity in agricultural sectors, increased efficiency in managerial decision-making processes, as well as increased access to information, increased human capabilities in the workplace, and the emergence of new professions. The main features are connected with various technical breakthroughs, in particular, machine learning, neural networks, big data, etc. This will create additional jobs in high-tech sectors, including programming. AI technologies will optimize food production worldwide and reduce the problem of global hunger. One of the threats is the outlined lag of the Russian Federation in the development of these technologies for agriculture from the advanced countries. The results of the study can be used by the executive authorities in the development of programs for innovative agricultural development and technical modernization of the industry.

Начиная с появления в 1940-х годах первых электронно-вычислительных машин, специалисты прогнозируют появление компьютера, который будет сопоставим по уровню интеллекта с человеком. Еще в 60-е годы ведущие ученые в этой сфере говорили о создании в течение нескольких десятилетий искусственного интеллекта. При этом имелась в виду разумная техническая система, наделенная здравым смыслом, обладающая способностью к обучению и мышлению, умеющая планировать и комплексно обрабатывать информацию, собранную из разных источников — реальных и теоретических. Первые исследователи технологий ИИ прогнозировали создание сверхразума, который во многом превзойдет уровень человеческого мышления.

Прогресс в развитии технологий ИИ в сельском хозяйстве стал возможным благодаря различным технологическим прорывам. Зачастую эти технологии строятся на основе машинного обучения и использования больших данных, нейронных сетей и т. д. Применение этих технологий

Агророботы ускоряют процесс производства, увеличивают его точность и сокращают издержки на заработные платы сотрудникам. Они используются в вертикальных фермах, тепличном овощеводстве и цветоводстве. Выполняют разные задачи: от фасовки и взвешивания до уборки. Хоть и сейчас спрос на агророботов небольшой, аналитики утверждают, что в будущем он увеличится из-за ощутимого дефицита кадров.

В животноводстве технологии ИИ применяются при оценке продуктивности и моделей поведения животных. Разработан метод классификации поведения крупного рогатого скота на основе моделей машинного обучения с использованием данных, собранных ошейниковыми датчиками с магнитометрами и трехосными акселерометрами. Целью исследования было прогнозирование таких событий, как эструс и распознавание изменений рациона у крупного рогатого скота [13].

В настоящее время организации сельского хозяйства России осуществляют переход к цифровым технологиям. По прогнозам экспертов из исследовательской компании Json and Partners Consulting, суммарный экономический эффект от перехода сельского хозяйства России к данным технологиям может составить более 4,8 трлн рублей в годовом исчислении, что составляет 5,6 % прироста ВВП (относительно показателя 2016 года) [1]. Согласно прогнозу экспертов, выполнение «дорожной карты» Минсельхо-за России позволит к 2024 году повысить долю организаций АПК, использующих так называемые технологии интернета вещей, точного земледелия, цифрового стада и умных теплиц, до 60 %. Переход к цифровым технологиям будет способствовать росту престижности труда в отрасли, увеличению доли молодых работников, увеличению к 2024 году на 20 % количества рабочих мест в отрасли. Видное место в указанных цифровых технологиях занимают технологии развитие искусственного интеллекта.