ИИ предсказывает урожай по космоснимкам, диагностирует хромоту у коров и помогает принимать решения на основе больших данных. Но готовы ли фермеры довериться алгоритмам, работающим по принципу черного ящика? Об этом мы поговорили с руководителем «Агропромцифры», заместителем главы ИЦК АПК Ольгой Чебуниной. Она уверена: будущее агропромышленного комплекса — за автономными фермами, в которых ключевую роль играет не техника, а человек. Внедрение искусственного интеллекта — это не столько о роботах и автоматизации, сколько о людях, их мышлении, готовности к изменениям и новой культуре управления.
Где в агропроме искусственный интеллект уже действительно работает и приносит ощутимую пользу, а где пока остается на уровне экспериментов?
Сегодня ИИ применяется в агропромышленном комплексе в таких областях, как аналитика и прогнозирование, персонализированные рекомендации, когнитивные помощники, роботизация и автоматизация технологических процессов.
Первое — это, конечно, интеллектуальная аналитика и прогнозирование. ИИ обрабатывает данные от самых разных источников: датчики в полях, спутниковые снимки, дроны, метеостанции, производственные системы. На выходе — получаем точные и своевременные рекомендации: прогноз урожайности, мониторинг состояния посевов, предиктивное обслуживание техники, оценка климатических и рыночных рисков, анализ кормов и многое другое.
Второе — рекомендательные системы. Это работа «в полях» в прямом смысле слова: подбор индивидуальных схем кормления животных, рекомендации по внесению удобрений и средств защиты растений. То есть агроном или зоотехник получает конкретные рекомендации, сформированные на базе моделей и сценариев.
Третье — когнитивные помощники. К ним относятся чат-боты, голосовые и текстовые ассистенты для полевых специалистов, генераторы отчетов, сценариев, технологических карт. Они не столько «советуют», сколько помогают быстро принять решение, сэкономить время без погружения в бумаги или справочники.
И наконец, роботизация. Это уже не фантастика, а реальность: беспилотные тракторы, дроны, системы распознавания культур и вредителей, роботы на доильных установках или сортировке продукции. Сюда можно отнести и RPA — роботизированную обработку документов и рутинных задач.
Если говорить о барьерах, то хотела бы отметить, ключевой вызов цифровизации АПК заключается не в технологиях как таковых, а в зрелости самой отрасли. Без трансформации бизнес-процессов, подготовки кадров и управленческих решений искусственный интеллект останется локальным экспериментом — эффектной, но не функциональной «игрушкой». Чтобы ИИ-технологии стали драйвером развития отрасли, требуется системная перестройка. И в этом направлении уже есть позитивные сдвиги: бизнес все чаще рассматривает ИИ не как технологический эксперимент, а как инструмент повышения эффективности производства.
А если совсем простыми словами: как ИИ помогает агробизнесу?
В качестве успешных кейсов приведу в пример те разработки, которые поддержало государство — так называемые особо значимые проекты, реализованные в рамках ИЦК АПК.
Один из них — система управления стадом крупного рогатого скота «МОЛОКО 2.0». Разработка позволяет вести учет животных, управлять воспроизводством, селекцией и генетикой. Решение наглядно демонстрирует, как искусственный интеллект может влиять на эффективность кормления. Система анализирует рацион животных и отслеживает, как он сказывается на удоях, на поведении коров и даже на их здоровье. На основе этих данных ИИ формирует рекомендации по коррекции питания — от балансировки компонентов до расчета оптимальных объемов корма, что позволяет одновременно повышать продуктивность и снижать издержки.
То есть ИИ — это не просто умный калькулятор. ИИ из вспомогательного инструмента трансформируется в стратегический актив. Технология не ограничивается анализом: она выстраивает причинно-следственные связи между рационом, здоровьем поголовья и экономическими показателями. Результат — управленческие решения, которые увеличивают надои за счет персонифицированного подхода к кормлению, минимизируя при этом ресурсные потери. В условиях высокой волатильности рынков такой симбиоз эффективности и экономической рациональности становится ключевым фактором конкурентоспособности хозяйств.
Проект «Молоко 2.0» — уже внедрен в промышленную эксплуатацию и, что особенно важно, по своему функционалу существенно превосходит западные аналоги. Сейчас система продолжает развиваться. Доработанный функционал ПО позволяет проводить мониторинг здоровья животных, анализировать их активность, поведение, физиологические изменения. Наши коллеги в Татарстане, уже тестируют модуль, который с помощью компьютерного зрения определяет хромоту у коров по походке, степени отклонения, и прогнозирует, как это скажется на продуктивности.
Другая важная функция — управление воспроизводством. Система помогает оптимизировать процессы осеменения и отела, тем самым повышая эффективность продуктивности стада.
Платформа также обрабатывает исторические данные по воспроизводству и продуктивности поголовья, что позволяет прогнозировать надои и продуктивность каждой особи. Для этого алгоритмы учитывают как фенотипические параметры, так и генетический профиль животных. Система выявляет закономерности, анализируя информацию о предыдущих поколениях стада. Это дает возможность строить предиктивные модели, связывающие наследственные факторы с продуктивными показателями.
И наконец, «МОЛОКО 2.0» помогает фермеру с планированием, управленческой отчетностью, предлагает сценарии для принятия решений. И это реальный рабочий инструмент, который приносит пользу уже сейчас.
Вы еще упомянули тракторы, которые работают в полях автономно. Бывает ли, что техника «уезжает не туда»?
Беспилотные тракторы — это реальность. Конечно, как и любая новая технология, они проходят этап пилотирования, тестирования, отладки. Но вопрос даже не в том, «уехал» ли трактор куда-то не туда, а в готовности принять такую технологию. Ведь это вызов не только технический, но и культурный.
Например, ИЦК АПК поддержал проект, связанный с автономными машинами и роботами, которые берут пробы почвы прямо в поле, без доставки в лабораторию. Ольга Ускова, которая его развивает, отметила интересную деталь: в России уже выпущено больше тысячи автономных тракторов и за все время не было ни одного случая вандализма. То есть проект демонстрирует не только технологическую зрелость, но и социальную адаптивность решений. В отличие от США, где подобные технологии периодически сталкиваются с сопротивлением местного населения, российские аграрии — от операторов до агрономов — интегрируют автономную технику в рабочие процессы без конфликтов. Это свидетельствует о высокой готовности отрасли к цифровой трансформации, что особенно важно для масштабирования проектов. Однако для стабильной работы искусственного интеллекта в агропромышленном комплексе — отрасли с высокой степенью вариативности — критически важна адаптация решений под уникальные условия каждого хозяйства. Различия в типах почв, породах животных, климатических зонах и парке техники требуют кастомизации алгоритмов. Именно поэтому ИИ обучается на данных, собранных непосредственно на конкретных фермах, что обеспечивает точность прогнозов и рекомендаций. Очень важно, чтобы все участники рынка — и вендоры, и государство, и сами хозяйства, объединились в этом направлении: сельхозпредприятия предоставляют данные и пилотные площадки для апробации технологий; государство формирует стратегические приоритеты и регуляторную базу, поддерживающую инновации; ИТ-вендоры адаптируют модели под специфику регионов, обеспечивая их масштабируемость.
Это очень вдохновляет. Но все равно остается вопрос, а как обучать людей, которые будут работать с технологиями ИИ? Что уже делается для обучения сотрудников на местах?
Очень многое зависит от вовлеченности самих сельхозпредприятий и агрохолдингов. Без их инициативы никакие программы не будут эффективными. Каждое хозяйство уникально, и это касается не только ИИ. Например, внедрение MES-систем для управления переработкой баранины на одном предприятии может кардинально отличаться от аналогичного решения в рамках того же холдинга из-за различий в оборудовании, стандартах и методах работы. Потому что у каждого свои технологии, процессы, люди. Универсальных решений нет, и типовых подходов пока тоже немного.
Обучение ИИ для АПК потребует многоуровнего подхода. Прежде всего, инициативы должны исходить от самих предприятий — агрохолдингов и работодателей, которые лучше других понимают свои потребности. На уровне государства необходима поддержка программ, отвечающих запросам бизнеса, в рамках утвержденного Президентом РФ федерального проекта «Искусственный интеллект» нацпроекта по формированию экономики данных. Наконец, сами разработчики должны не просто продавать свои решения, но и сопровождать их обучением — объяснять, как их использовать, настраивать, внедрять. Искусственный интеллект должен стать не эффектной демонстрацией технологических возможностей, а практичным инструментом с измеримой отдачей.
Как вы оцениваете интерес самих хозяйств к обучению персонала для работы с ИИ? Агрохолдинги готовы инвестировать в людей?
Конечно, крупные холдинги, инвестируют активнее, у них и экономические возможности другие, и уровень осознанности выше. Они смотрят в сторону ИИ и «Интернета вещей», потому что понимают, что без этого бизнес дальше не поедет. А вот мелким хозяйствам сложнее. Им важнее получить выручку, и желательно быстро, а не строить долгосрочную цифровую стратегию. В этом и есть главная проблема — эффект от технологий, в том числе ИИ, он отложенный. Вложиться нужно сейчас, а отдача будет только через какое-то время. Консервативность агропромышленного комплекса усугубляет ситуацию. Даже технологически подготовленные предприятия предпочитают минимизировать риски, выбирая краткосрочную финансовую стабильность вместо долгосрочных инвестиций. Это создает дисбаланс: пока крупные игроки формируют цифровые экосистемы, малый бизнес остается на периферии цифровой трансформации. Но проникновение искусственного интеллекта в агропром с каждым годом растет кратно. Ключевой вопрос — выбор метрик для оценки успешности проектов. Важно понимать, как измерять эффективность внедрения ИИ. И вот тут я бы разделила метрики на две группы: техническую и экономическую.
С одной стороны, надо понимать, насколько точны модели, насколько быстро и стабильно работает система, как она себя ведет под нагрузкой, насколько вообще процессы автоматизированы, сократилось ли участие в них человека. А с другой — нужно смотреть на эффекты: снизились ли затраты, выросла ли урожайность, насколько эффективнее стали использоваться ресурсы. То же самое с кормами, с удобрениями — если у тебя стоит рекомендательная система, надо считать, сколько ты сэкономил. Появился ли возврат инвестиций? Вот это мой любимый показатель — вложил рубль, а что получил обратно, каков возврат инвестиций?
И еще один немаловажный момент — удовлетворенность пользователей. Помогает ли ИИ на практике? Используют ли его агрономы, зоотехники, фермеры? Или просто поставили галочку о внедрении, а дальше с ней никто не работает?
А можете рассказать, как выглядит применение искусственного интеллекта в растениеводстве на практике? Что он реально делает в поле и откуда берет данные?
Приведу в пример проект «История поля», который входит в перечень особо значимых и поддержан ИЦК АПК. Это платформа управления растениеводческим предприятием с применением ИИ-моделей. Одна из ключевых задач системы — распознавание и классификация растений, включая сорняки и болезни. Работает это так: дрон с камерами совершает облет поля, собирает изображение, передает его на мобильное устройство и оператор уже в режиме реального времени видит, что происходит с посевами. Система распознает, какие именно культуры растут, в каком они состоянии, какие вредители завелись, есть ли признаки заболеваний, как идут фенофазы — все, вплоть до уровня всходов.
Система также умеет прогнозировать урожайность. Для этого используются спутниковые снимки высокого разрешения, обновляемые с частотой примерно раз в два дня. На их основе ИИ отслеживает отклонения от плана. Это особенно ценно, когда речь идет о крупных хозяйствах. К слову, проект внедряется в ГК «Русагро», где ИИ помогает принимать решения по внесению удобрений, выбору семян и средств защиты растений. По сути, это уже полноценная рекомендательная система, которая позволяет по-новому организовать взаимодействие между участниками: от агрономов до поставщиков и аналитиков.
Еще одна важная функция — факторный анализ урожайности. Система показывает, какие конкретно параметры повлияли на результат на каждом конкретном поле. И снова возвращаемся к тому, о чем говорили в начале нашего разговора: без больших данных ни одна, даже самая продвинутая ИИ-модель, не заработает.
Поэтому вопрос источника получения данных — ключевой. Что может служить источником? Во-первых, спутниковые и дроновые изображения, они дают нам картинку по состоянию посевов, сорнякам, вредителям, погодным условиям. Во-вторых, сенсоры и устройства «Интернета вещей» — это и доильные установки, и датчики в теплицах, на фермах, в птичниках. Они собирают данные о температуре, влажности, движении, даже звуке.
Дальше — производственные и операционные системы. Из них мы получаем информацию о приростах, надоях, другие показатели. Добавим к этому климатические параметры, экономические данные — бухгалтерия, продажи, остатки, спрос. В целом, это целый комплекс решений. Когда я работала в агрохолдинге, снимала данные сразу с нескольких систем: складской учет, инвентарь, техника, ремонты. Поэтому, когда я говорю об ИИ в агро, важно понимать: модель — это только вершина айсберга. Все начинается с данных.
Полный текст читайте на сайте www.it-world.ru