Цифровая трансформация в сельском хозяйстве

15 марта 2023Статьи

Долгое время многие инвесторы обходили аграрный сектор стороной, ведь за посевами нужно было ухаживать вручную, что не позволяло увеличить производительность и получить высокий доход. Кроме того, засуха или нашествие вредителей грозили потерей урожая. Но за последнее десятилетие ситуация изменилась: на помощь фермерам пришли цифровые технологии, позволяющие масштабировать прибыль от выращивания сельскохозяйственных культур.

По прогнозам экспертов Ассоциации европейского бизнеса, благодаря цифровизации в ближайшие пять лет доход агросектора увеличится на 1,5 трлн рублей. Сейчас сельское хозяйство находится на четвертой позиции рейтинга по перспективам внедрения новых технологий, после строительства, страхования и торговли.

Государственный сектор также уделяет большое внимание развитию сельского хозяйства: цифровая трансформация этой отрасли интегрирована с направлениями национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» и предполагает ускоренную и системную цифровизацию сельскохозяйственного производства.

Правительство РФ ведет активную работу по внедрению инноваций в сельскохозяйственное производство.

Минсельхоз России в 2023 году проведет работу по созданию федеральной карты-схемы земель сельхозназначения не менее чем в 24 регионах. Эта работа ведется в рамках государственной программы эффективного вовлечения в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развития мелиоративного комплекса Российской Федерации.

1 марта 2023 года федеральная государственная информационная система (ГИС) «Зерно» введена в полную эксплуатацию. С этого дня в эту платформу в обязательном порядке должны вноситься сведения о продуктах переработки зерна.

Минсельхоз России организовал ситуационный центр и разработал дорожную карту по диджитализации полевых работ. Некоторые модели тракторов и комбайнов оборудованы датчиками круиз-контроля, автопилотами, системами дистанционного мониторинга. Автопилотирование осуществляется на основе спутниковой навигации, нейтронных сетей и технологии искусственного зрения.

В информационном издании «Цифровая трансформация сельского хозяйства России», выпущенном в 2019 году Министерством сельского хозяйства Российской Федерации, отражаются цели и задачи мероприятий по цифровизации сельского хозяйства РФ, приведены этапы цифровизации и индикаторы их выполнения.

На этапах внедрения программ цифровой трансформации планируется особое внимание уделить частным цифровым платформам управления производством, облачным системам управления киберфизическими системами и интернетом вещей, прогностическим платформам для информационного обеспечения решения отдельных производственных задач. Принципиальная особенность используемых цифровых платформ в сельском хозяйстве – их открытость и глубокая интеграция в метасистему, обеспечивающую поддержку жизненного цикла всей отрасли и контроль качества в рамках рискориентированного подхода на основе анализа данных и прогностических моделей. Прообразом метасистемы могут выступить существующие модели государственно-частного партнерства в области «Цифровое сельское хозяйство».

Министерство сельского хозяйства выделяет семь основных направлений цифровой трансформации сельского хозяйства и научно-технологического развития в области «Цифрового сельского хозяйства», что предполагает внедрение в субъектах Российской Федерации не менее шести проектов полного инновационного комплексного научно-технического цикла сквозных цифровых систем: «Цифровые технологии в управлении АПК», «Цифровое землепользование», «Умное поле», «Умный сад», «Умная теплица», «Умная ферма», основанных на современных конкурентоспособных отечественных технологиях, методах, алгоритмах.

«Цифровое землепользование» позволит создать и внедрить интеллектуальную систему управления, планирования и использования земель сельскохозяйственного назначения, функционирующую на основе цифровых, дистанционных, геоинформационных технологий и методов компьютерного моделирования.

«Умное поле» обеспечит стабильный рост производства сельскохозяйственной продукции растениеводства за счет внедрения цифровых технологий сбора, обработки и использования массива данных о состоянии почв, растений и окружающей среды.

«Умный сад» – интеллектуальная техническая система, осуществляющая в автоматическом режиме анализ информации о состоянии агробиоценоза сада, принятие управленческих решений и их реализацию роботизированными техническими средствами.

«Умная теплица» – совокупность программно-аппаратных решений и роботизированных интеллектуальных технологий для выращивания сельскохозяйственных растений в закрытых системах, базируется на применении интернета вещей. «Умная теплица» позволит снизить издержки производства и повысить производительность работ, обеспечит стабильный рост производства продукции растениеводства в защищенном грунте, получение высококонкурентных субстратов и удобрений, отечественных инновационных систем (микроклимат, освещение, эффективное энергоснабжение, универсальный модуль, питание, автономность и др.) для закрытого грунта.

«Умная ферма» – разработка технико-технологических решений по созданию ферм нового поколения на основе интеллектуальных цифровых технологий. «Умная ферма» – это хозяйства с автоматизированными системами управления, параметры которых изменяются в зависимости от микроклимата и состояния животных на фермах.

Цифровые технологии в управлении агропромышленного комплекса включают в себя различные аналитические инструменты и базы данных, в результате которых пользователи получат:

1. Среднесрочные прогнозы состояния и развития основных агропродовольственных рынков.
2. Схему размещения сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности.
3. Оценку влияния различных вариантов аграрной политики на состояние сельского хозяйства, доходы потребителей, динамику внешней торговли продовольствием и сельскохозяйственным сырьем, расходы консолидированного бюджета.
4. Мониторинг состояния и тенденций развития исследований в области сельскохозяйственных наук.
5. Мониторинг состояния плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения для обеспечения достоверной информацией о состоянии почв для последующего принятия управленческих решений.

В результате проведенных мероприятий ожидаются следующие результаты реализации цифровизации:

1. Сельскохозяйственный товаропроизводитель, подключенный к платформе цифрового сельского хозяйства (ЦСХ), получит набор инструментов, определяющих параметры планируемой культуры (животных) на основе исторических данных, соответственно параметрам и климатическими условиям в данном регионе.
2. Сельскохозяйственный товаропроизводитель, подключенный к платформе ЦСХ, автоматически сдает набор агрегированных параметров, включающих в себя характеристики посевов (стада), информацию о затраченных ресурсах, локальных условиях (метео, гидро). Производственная и финансовая отчетность предоставляется автоматически в режиме, приближенном к реальному времени с минимизацией человеческого участия. Платформа ЦСХ (исключительно) в роли агрегатора услуг банков, страховых и других компаний предлагает на выбор различные варианты кредитования (страхования), складские услуги и реализацию продукции. Доступны пакеты субсидирования, персональные пакеты технологических решений для данного сельскохозяйственного товаропроизводителя. Услуги оказывают платформы банков, страховых компаний и других участников рынка.
3. Множество конкурирующих, но обменивающихся технологической информацией платформ (на основе единых стандартов и правил), обеспечивают реализацию продуктов питания и сельхозпродукции по модели прямых поставок от производителя к ее конечному потребителю (модель «drop shipping»), исключающей посредника, контролируют процессы телеметрических параметров и ключевые точки (температура, влажность, сроки, позиционирование и др.). Возможно участие в электронных торгах для поставки продукции для государственных нужд. Обеспечен контроль параметров подвижных (тракторы, комбайны, поголовье скота) и стационарных (теплицы, коровники, склады и др.) производственных объектов, доступны рекомендации по периодам использования и срокам модернизации (обновления) техники, предиктивная аналитика для ремонта и логистики запасных частей.
4. Реализованы платформы, обеспечивающие сопровождение процессов производства, предоставления данных по фьючерсам в разрезе конкретной культуры продукции «эко». Россия займет лидирующие позиции по производству такой продукции в мире.
5. На рынке будут представлены компании, управляющие платформами, которые обеспечивают сопровождение производства сельхозпродукции в части интернета вещей и управления техникой, приложения «Умное поле», «Умная ферма». К 2024 г. все отечественные производители тракторов и комбайнов будут оснащены контроллерами, совместимыми с международными стандартами и позволяющими использовать в сельском хозяйстве навесное оборудование отечественного производства.
6. В рамках Единой федеральной информационной системы земель сельскохозяйственного назначения (ЕФИС ЗСН) будет осуществлена оцифровка земель сельскохозяйственного назначения, включая состав почвы и GIS-подложку с разрешением 1 м.
7. Меры государственной поддержки зависят от набора объективных данных, предоставляемых сельхозпроизводителями.
8. К 2024 г. профильные вузы осуществят первые выпуски и полностью реализуют программы по подготовке специалистов в области обработки данных, поддержки платформ, микроэлектроники и цифрового оборудования сельского хозяйства.
9. Средние и мелкие товаропроизводители смогут повысить производительность труда через фрагментацию производства, уберизацию и образование производственных цепочек с контролируемым жизненным циклом продукции. Существенно повысится и качество продукции.
10. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации получит возможность прогнозировать цены на основные продукты перед началом сезона, что позволит обеспечить продовольственную безопасность Российской Федерации.

Цифровые технологии для сельского хозяйства

На российском рынке представлено достаточное количество отечественных цифровых решений, которые активно применяются аграриями на практике. В статье «Трансформация сельского хозяйства: цифровые возможности развития» Сергея Косогора (Журнал «Системы безопасности» №3/2022) приведены некоторые активно используемые цифровые российские технологии:

• ExactFarming – платформа, объединяющая решения цифровой агрономии для сельхозпроизводителей, производителей и продавцов удобрений, агрохимии и семян, финансовых институтов и других участников сельскохозяйственной отрасли и позволяющая им эффективно управлять агробизнесом, своевременно принимать решения, снижать риски и увеличивать прозрачность взаимодействия друг с другом.
• “Агротроник” – агрономические сервисы (точное земледелие, позиционирование техники, уборка и обработка почвы, работа ночью на основе видеосистем и т.д.), производитель ГК “Ростсельмаш”.
• Cognitive Technologies – агрономический сервис (точное земледелие, позиционирование техники, уборка и обработка почвы, работа ночью на основе видеосистем и т.д.).
• “АгроМон” – мобильное приложение и веб-сервис для управления хозяйством. Организация осмотра посевов, планирование сезона, управление полевыми работами, обмен данными с командой, производителями семян, средств защиты растений и дистрибьюторами.
• SmartAGRO – система управления предприятием со встроенным модулем агроаналитики. автоматизирует до 90% бизнес-процессов агропредприятия.
• Облачный сервис от ООО “Геомир”: история поля для управления сельскохозяйственными предприятиями.
• NeuroPlant – ассистент сбора, хранения и оперативной аналитической обработки данных в целях поддержки принятия решения с использованием ИИ.
• “СкайСкаут” – единая система управления агрономической службой предприятий сельского хозяйства. Она обеспечивает полноту картины состояния культур на основе данных, собранных как вручную, так и автоматически. В нем собрано сразу несколько полезных для агрономов сервисов: мониторинг полей в режиме онлайн при помощи спутникового наблюдения, высокоточное прогнозирование погоды и подсчет выпавших осадков, предупреждение о рисках, например проблемных участках с низкой урожайностью или признаками развития заболеваний, возможность получить консультацию экспертов, составление отчетов. Разработчики утверждают, что приложение помогает сократить расходы на 30% за счет правильной расстановки приоритетов и оптимизации процессов.
• DigitalAgro – платформа, объединяющая решения цифровой агрономии для сельхозпроизводителей, производителей и продавцов удобрений, агрохимии и семян, финансовых институтов и других участников сельскохозяйственной отрасли и позволяющая им эффективно управлять агробизнесом, своевременно принимать решения, снижать риски и увеличивать прозрачность взаимодействия друг с другом.
• “Агросигнал” – платформа и мобильное приложение для эффективной работы всех подразделений предприятий на каждом этапе полевых работ, от планирования севооборота и формирования годового бюджета до мониторинга работы техники и сотрудников и учета готовой продукции. Учет транспортных работ. Ведение оперативных планов и графиков смен, создание индивидуальных и групповых отчетов, привязка информации о перевозимом грузе.
• “ЦентрПрограммСистем” – информационное решение в сфере управления агропромышленным бизнесом.
• Green Growth – платформа для картирования урожайности в режиме реального времени.
• “Полидон Агро” – мобильное приложение с актуальной информацией о продукции и калькулятором смешивания.
• “Свое фермерство” – cервис от Россельхозбанка с упором на e-commerce. Позволяет купить семена, удобрения, СЗР, агрохимию и даже сельхозтехнику. Кроме товаров, здесь можно получить и услуги.
• Компания Avrora Robotics разрабатывает комплексную беспилотную систему управления для трактора (Агробот).
• Magrotech – компания, собирающая информацию о характеристиках поля и предоставляющая прогноз урожайности на основе математической модели.
• ООО “Ассистагро” – применение БПЛА для сбора, хранения и оперативной аналитической обработки данных в целях поддержки принятия решения с использованием ИИ.
• ООО “Кайпос” – производитель систем мониторинга погоды, моделей заболеваний растений, систем оптимизации полива и технологии идентификации вредных объектов.

В сельском хозяйстве используется также универсальное программное обеспечение 1C, Microsoft, SAP и “Корпорации Галактика” (Галактика ERP).

BigData в сельском хозяйстве

Наиболее важной задачей реализации программ цифровой трансформации в сельском хозяйстве является извлечение ценности из больших данных о различных показателях. Основой для этого являются облачные платформы и решения в области обработки больших данных, а также технологии предиктивной аналитики и системы поддержки принятия решений.

К 2050 году, по мировым прогнозам, средняя ферма будет генерировать 4,1 миллионов единиц данных в день. Сбор и анализ информации в непрерывном формате происходит благодаря использованию сенсорного оборудования. На различных уровнях мониторинга (наземный, воздушный и космический) происходит обработка полученной информации.

Аналитики Волгоградского государственного аграрного университета считают, что при условии принятия верных управленческих решений на основе предиктивной аналитики Big Data урожайность зерновых культур может вырасти более чем на 30%. Подобный анализ факторов, влияющих на надои молока увеличит устойчивый рост надоев более чем на 15%.

В сельском хозяйстве выделяют два основных пути применения больших данных:

• сервисы крупных компаний, сопровождающих процесс выращивания сельскохозяйственных культур. На основе собственных данных (метеоусловия региона, характеристика всхожести и урожайность семян и др.), данных, предоставленных клиентом (местоположение поля, урожайность культур в динамике за предыдущие периоды, описание типа почвы и др.), а также данных, полученных с помощью специальных устройств на полях клиента (распределение культур, плотность засева и др.), проводятся аналитические работы. Далее по результатам анализа формируются рекомендации сельхозтоваропроизводителю, настраивается ПО для техники так, чтобы клиент мог контролировать ее работу на ПК. В процессе проведения основных работ также происходит сбор данных (о площади обработки, затратах ГСМ, временных затратах и т.д.). Специалисты компании проводят мониторинг, консультируют фермеров и выполняют техническую поддержку оборудования в течение всего периода подписки на сервис. В результате весь процесс выращивания культур максимально автоматизируется;
• программное обеспечение для самостоятельной работы клиентов с большими данными. Вся необходимая для анализа информация (сведения о сборе урожая, данные с датчиков на полях, лабораторные данные и др.) заносится фермером в систему, объединяясь с данными государственной ИС (картографические и метеорологические сведения). В результате анализа собранной информации программа рекомендует оптимальные пути ведения хозяйства (как экономить воду и химикаты, оптимально распределить посевы и удобрения и др.).

Для сбора больших данных в сельском хозяйстве существуют специальные устройства: датчики для определения влаги и состояния почвы; прогностические метеостанции для предсказания погоды; приборы, прикрепляемые к технике автопарка, для отслеживания маршрута, показателей работы, расхода топлива и семян; сервисы для получения спутниковых снимков полей; дроны для составления карты поля и оценки состояния урожая и др. Программы собирают полученные данные, обрабатывают и анализируют их, чтобы потом предоставить потребителю полезную информацию в доступном формате. Программы могут собирать данные как непосредственно для клиента, так и на облачные серверы, где информация обрабатывается, а клиент получает уже готовую аналитику. При решении определенных задач достаточно использовать программы, которые собирают данные из открытых источников (государственные открытые БД, спутники и т.д.) и не требуют установки дополнительных устройств на поле.

Аналитика больших данных позволяет своевременно выявлять проблемы на поле (наличие вредителей, болезней, неблагоприятные погодные условия и т.д.) без его регулярного осмотра, снижает потребность в рабочей силе. Специальные программы на основе данных о погоде, состоянии почвы и растений помогают сельхозтоваропроизводителям принять решения по оптимальным срокам посадки и уборки, способам полива, дозам внесения удобрений.

Одна из первых российских компаний молочного животноводства, внедривших в производство искусственный интеллект – Группа Компани «Дамате». Компания использует Big Data, предиктивную аналитику, что позволяет оптимизировать процессы производства, прогнозировать спрос. Инновационные технологии используются в проектах по цифровому земледелию, онлайн-мониторингах в животноводческих процессах. В лаборатории математического моделирования на основе больших данных и машинного обучения осуществляется прогноз сбыта и подбираются оптимальные сочетания выпускаемой продукции. Машинное зрение применяется в птичниках, а компьютерные системы и большое количество роботов управляют стадом.

Искусственный интеллект применяет компания «Сити-Фермер» в создании и эксплуатации цифровых ферм. Удаленное управление производством сельхозпродукции на базе облачной системы апробирована на зелени, грибах, разрабатываются фермы для выращивания ягод, а также производства яиц, птицы и рыбы.

С помощью инновационной системы управления и технологий Big Data Агрохолдинг «АФГ Националь» управляет большинством бизнес-процессов: датчики на сельхозтехнике, цифровое картирования полей с помощью дронов, полевые аккумуляторные метеостанции, системы климат-контроля в овоще- и плодохранилищах, цифровые системы учета работ, расчет удобрений, дистанционное управления поливальными установками. Цифровые технологии позволяют выявить слабые места при сборе и транспортировке продукции.

Сервис аналитики и прогнозирования на основе искусственного интеллекта использует АО «Агрокомпания Русь». Система преобразует данные в удобный интерфейс, помогает контролировать ключевые показатели и оперативно информирует о проблемах на ферме.

Облачный сервис «История поля» внедрил Агрохолдинг «Степь»: на основе искусственного интеллекта формируется структура севооборота, определяется маржинальность возделывания культур и оценивается рыночный спрос на них.

С помощью приложения для растениеводства EkoCrop Группа Компаний «ЭкоНива» получает объективные данные о своих площадях, проведенных полевых работах, затраченных ресурсах и результатах. RFID-идентификация животных, программы управления стадом DairyComp 305 и Pocket CowCard, программно-аппаратная разработка EkoFeed по оптимизации кормления животных позволяют оптимизировать все производственные процессы и принимать верные управленческие решения.

Разработкой системы видеонаблюдения за животными на основе машинного зрения и искусственного интеллекта занимается ООО «ГК Агро-Белогорье» совместно с ведущими экспертами Института проблем управления РАН. Подобное инновационное решение позволит на ранних стадиях распознавать заболевания животных.

Систему оперативного контроля и анализа климатических параметров с использованием подходов Big Data в птицеводческом сегменте разрабатывает группа «Черкизово».

Цифровую платформу управления агробизнесом «Агросигнал» компании «ИнфоБиС» применяют более трехсот предприятий из 24 регионов России. Это инновационное решение использует IoT-технологию: собирает и обрабатывает данные с датчиков на рабочих местах и сельскохозяйственной технике. Платформа предназначена для более точного планирования работ, повышения производительности, снижения объема потерь ТМЦ. В настоящее время система обрабатывает данные уже более чем с 5 млн га и позволяет увеличить урожайность более чем на 15 %, сократить затраты до 50 %, повысить рентабельность на 25 % и выше.

Беспилотные летательные аппараты в сельском хозяйстве

Применение БПЛА с мультиспектральными и геперспектральными камерами для удаленного мониторинга состояния полей, плодородия почвы позволяет осуществить быстрый переход к цифровой трансформации земледелия. В сочетании с применением спутниковых систем для формирования электронных карт подобные технологии помогают проанализировать экологическую ситуацию, рост сельскохозяйственных культур, определить вегетационный индекс и осуществить раннюю диагностику заболеваний растений.

БПЛА позволяют товаропроизводителям получать более точные данные о состоянии посевов, почвы и т.д. По снимкам с БПЛА или спутников можно рассчитать индекс NDVI (нормализованный вегетационный индекс). Он показывает, в каком состоянии находятся растения на разных участках поля, и на его основе разрабатывают карты дифференциальной обработки полей. В традиционном подходе, когда поле рассматривается равномерным единым пространством, его обработка происходит равномерно. Инновационные технологии учитывают состояние почвы и создают наиболее оптимальные модели обработки полей. Подобные технологии применяются при посевах, обработке и сборе урожая.

Данные, полученные с беспилотников, также точны, как и результаты космической фотосъемки, поэтому БПЛА позволяют получать информацию о полученных всходах, сроках созревания и предварительной урожайности культур. На этой основе анализируется информация, и принимаются решения о сроках и методах осуществления агротехнологической операции.

Инновационные технологии обеспечивает внедрение системы «Сберегающего земледелия». Подобная долгосрочная система определяет точное ведение полевых работ, позволяет снижать затраты и минимизирует ущерб, наносимый природе. Цифровые технологии помогают уменьшать деградацию почвы, сохраняют их плодородие и влагу и повышают урожайность.

Использование трех основных векторов развития: точность использования ресурсов, применение систем автопилотирования техники и цифровой агроменеджмент позволяет Группе компаний Ростсельмаш оптимизировать бизнес-процессы и снижать затраты. К примеру, по подсчету аналитиков компании, точное внесение удобрений при посеве экономит 30% средств, использование пестицидов дифференцированно экономит миллионы рублей.

Инновационный продукт «Динамика развития посевов» на базе автоматической платформы интерпретации спутниковых снимков Pixel.AI был выпущен в сентябре 2022 года компанией АО «ТЕРРА ТЕХ» (компания холдинга «Российские космические системы» – входит в Госкорпорацию «Роскосмос»). Это решение даст ответ на важные запросы о состоянии и развитии посевов. С помощью использования различного рода индексных снимков происходит оценка космических снимков используемых земель, что позволяет пользователям на интерактивном графике отследить динамику развития посевов для каждого выделенного поля. Общая площадь проанализированных сельхозугодий превысила 760 тысяч га.

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве

С помощью анализа показаний сенсорных датчиков искусственный интеллект предупреждает о заморозках и влагообеспеченности почвы, отражает климатические данные, фиксирует условия роста вегетативной массы. Цифровые технологии помогают выявить заражение сельскохозяйственных культур и предпринять необходимые действия для обработки полей.

Технологии искусственного интеллекта помогают в прогнозировании урожая. Для качественного прогноза нужны хорошие исторические данные, на основе которых можно построить карту урожайности (с учетом рельефа поля, географии и других характеристик), чтобы опираться на них при планировании посева.

Искусственный интеллект приходит на помощь при выявлении проблемных мест в растениеводстве: большие площади сложно и дорого объезжать, а информация со спутниковых снимков и беспилотников позволяет своевременно обнаружить проблему, оперативно среагировать и принять меры, чтобы минимизировать ущерб.

Искусственный интеллект позволяет обнаружить заболевание на ранней стадии или распознать вредителей, пока они не распространились по полю, сохранить урожай и даже спрогнозировать появление болезней и вредителей на поле. В качестве базы используются либо метеоданные – они позволяют узнать, что вредители могут появиться, либо информация с датчиков, камер, дронов с высоким разрешением – для обнаружения вредителей.

Один из ярких примеров использования искусственного интеллекта в России является Cognitive Agro Pilot — система автопилотирования сельскохозяйственной техники, которой управляет обучаемая нейронная сеть. Система искусственного интеллекта установлена на комбайны в более чем 30 регионах России. Она обрабатывает изображение, поступающее с видеокамеры, после чего самостоятельно выстраивает траекторию движения техники.

Искусственный интеллект стоит на страже здоровья и безопасности растений автоматизированной вертикальной фермы от компании «Городские теплицы», которая подходит для круглогодичного выращивания овощей, клубники, зелени. Она работает на программном обеспечении iFarm Growtune. Ферму размещают в закрытых помещениях, применения пестицидов не требуется. Но самое важное –  урожай созревает в два раза быстрее, чем в поле, поэтому iFarm может внести существенный вклад в решение проблемы продовольственной безопасности.

Цифровые технологии применяются и в направлении вертикального фермерства: закрытое ограниченное пространство с контролируемой средой и применением датчиков, сенсоров, фотоники, совмещенных с системами гидро, аэро и аквапоники, что позволяет автоматизировать производственные процессы. Это направление активно развивают компании GreenBar, “УрбаниЭко”, “Местные корни”, “Сити-фермер”, OverGrower, EVAfarm, “ФИТО”, “Алан-ИТ”, «Умные теплицы» и др.

Ученые Волгоградского государственного аграрного университета предполагают, что следующим этапом роста эффективности сельхозпроизводства будет редактирование генома растений и животных. Уже сейчас генотип большинства растений, животных хорошо изучен, накоплены масштабные библиотеки богатой генетической информации. Селекционеры могут выбирать комбинации, которые позволят отбирать потомство с высокой урожайностью, продуктивностью животных. Биотехнологи используют искусственный роботизированный интеллект при переносах микроскопических генов из одной клетки в другую, избегая мутаций.

У государства есть свои запросы к искусственному интеллекту: например, спутниковые снимки помогают определить, где есть вырубки лесов, найти используемую или неиспользуемую землю, определить, в каком состоянии находится земля, и что на ней растет. При помощи анализа спутниковых снимков можно понять, ведется ли деятельность на каких-то конкретных угодьях: иногда бывает так, что земля с/х назначения по факту оказывается свалкой.

Следует отметить, что Россия первая в мире приняла национальный стандарт – ГОСТ Р 57700.37–2021 “Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения”, который способствует созданию продуктов с учетом производственных подходов, предлагаемых зеленой экономикой, и прогнозированию оптимальной защиты, правильной утилизации отходов и ГОСТ Р 59920–2021 “Системы искусственного интеллекта (ИИ) в сельском хозяйстве. Требования к обеспечению характеристик эксплуатационной безопасности систем автоматизированного управления движением сельскохозяйственной техники”.

Роботы и IoT в сельском хозяйстве

Автоматизированные роботизированные системы приносят в сельское хозяйство наиболее желаемую эксплуатационную гибкость и экономию средств и времени, они позволяют исключить рутинно повторяющуюся и часто тяжелую ручную работу. Роботы могут полностью автономно поддерживать или выполнять посев, сбор урожая или прополку.

В животноводстве роботы используются для автоматизированной стрижки овец, доения и кормления коров, для уборки коровников и конюшен.

Роботизированные комбайны помогут фермерам и сельскохозяйственным предприятиям снизить рабочую нагрузку и увеличить прибыть благодаря 100% сбору урожая и планомерному планированию выращивания продукции.

К 2024 году к Интернету будут подключены более двух миллионов ферм и 36 миллионов голов крупного рогатого скота. Для домашнего скота это вопрос сбора данных об их здоровье и производительности.

IoT позволяет фермерам отслеживать удаленные местоположения и ежедневно получать подробную информацию о каждом животном: здоровье, плодовитость, перемещение, нахождение, количество корма и необходимость пополнения его запаса. Анализируя полученные данные, фермеры принимают важные управленческие решения для повышения эффективности и производительности, что приводит к умному земледелию.

Эксперты Россельхозбанка определили перечень отраслей агропромышленного комплекса в России, где внедрение роботов имеет большой потенциал к развитию. По их мнению, перспективными отраслями для перехода на роботизированную модель производства в первую очередь являются сегмент глубокой переработки мяса, молочное скотоводство и производство молочных продуктов, в частности маржинальных — сыров, сливочного масла, йогуртов. В растениеводстве первыми полностью роботизированными предприятиями могут стать вертикальные фермы, производящие салаты для гиперлокального потребления внутри крупных городов.

В молочном секторе многие фермы используют высокоавтоматизированные линии для доения, которые не только осуществляют саму операцию, но и контролируют состояние животных, уровень надоев, качество молока от каждой конкретной коровы, продолжает эксперт. Различные решения позволяют владельцу в режиме реального времени узнавать все о состоянии стада, его благополучии, уровне надоев, усвояемости корма.

Интересные решения в Россию приходят от лидеров сельскохозяйственной отрасли других стран.

Концепт полностью автоматизированного трактора разработал калифорнийский стартап еще в 2020 году. Он передвигается и выполняет сельскохозяйственные задачи без водителя, с помощью системы установленных камер NVIDIA Jetson Xavier. Сочетание обычной и 3D съемки позволяет ему успешно анализировать местность вокруг. Трактор может выполнять заранее заданные задачи или ехать вслед за другим трактором, управляемым человеком. Его основная функция — наблюдение за полями. Он анализирует стадии роста растений, урожайность, метеорологические условия — и выдает отчеты в специальное мобильное приложение. Так специалисты могут легко и оперативно получать нужную информацию, чтобы принимать решение о тех или иных сельскохозяйственных работах.

Робот-дегустатор сыра был представлен в университете Копенгагена. Робот работает на фабриках датского производителя молочных продуктов. Вид у этого робота не очень интересный, зато он ценный сотрудник в отделе контроля качества. Робот просвечивает сыр инфракрасным светом. Так робот собирает все необходимые данные: о текстуре, жирности, количестве протеинов и углеводов. Сотрудники анализируют эти данные, чтобы осуществлять контроль качества и улучшать продукт. Теоретически роботы со схожей технологией могут оценивать качество любой пищи, но этот запрограммирован именно под сыр.

Сельскохозяйственный робот Solix Sprayer автономно ищет и уничтожает сорняки. Гербициды не только дороги, но и могут нанести вред окружающей среде. Эффективней применять их точечно, на те участки, где есть сорняки, а не опрыскивать весь урожай. Именно такая мысль лежит в основе робота Solix Sprayer, который автономно распознает и опрыскивает сорняки на фермерских полях. По мере того, как робот автономно прокладывает свой путь по засеянным полям, он использует набор встроенных датчиков для сканирования каждого растения, над которым он проезжает, “от корня до листа”. Если бортовая система искусственного интеллекта определяет, является ли растение является сорняком и избирательно наносит гербицид. Робот также создает цифровую карту поля, показывая, где были обнаружены и обработаны сорняки. Один робот способен обрабатывать до 40,5 га сельскохозяйственных угодий в день, в зависимости от формы и рельефа поля. Благодаря системе освещения и аккумулятору, заряжаемому от солнечных батарей, робот может работать 24 часа в сутки. А поскольку робот намного легче, чем трактор, буксирующий “умный” опрыскиватель для удаления сорняков, уплотнение почвы должно быть минимальным.

Автономная машина швейцарской компании Ecorobotix обрабатывает поля от сорняков методом микровпрыскиваний, сокращающим объем используемых гербицидов до 90%. Устройство весит всего 130 кг, работает на солнечной энергии и не нуждается в контроле оператора.

Робот Rubion повторяет действия опытного сборщика клубники: обнаруживает спелые ягоды, аккуратно собирает их и сортирует по размеру.

Робот-пастух SwagBot ловко передвигается по неровной местности, преодолевая ямы, бревна, кочки и другие препятствия. Его используют на животноводческих фермах для выпаса и контроля стада.

Механический робот – горный козел приспособлен для передвижения по пересеченной местности. Он может перевозить грузы до 100 килограммов или людей верхом: он достаточно устойчивый и не упадет, даже если его ударить в бок. Роботом можно управлять с помощью руля, сидя верхом, или дистанционно с помощью пульта управления. В робота встроен гироскоп и другие датчики, которые на бездорожье позволяют ему сканировать местность и шагать правильно. Также в робота встроены камеры: он может снимать все на своем пути и пересылать эти данные человеку. Разработчики полагают, что подобная разработка будет полезна как в сельском хозяйстве, так и в промышленности, на стройках.

Цифровые профессии в сельском хозяйстве

В Стратегии цифровой трансформации сельского хозяйства «Моя цифровая ферма» или «Привет, Ферма!», утвержденной Правительственной комиссией по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности (протокол от 25 июня 2021 г. № 20) обозначено, что предварительный анализ решений, предполагаемых при реализации цифровой трансформации сельского хозяйства в России показывает, что обеспеченность сферы деятельности отечественными цифровыми технологиями и прикладными решениями на их основе недостаточно высокая по сравнению с мировым уровнем за счет недостаточности квалифицированного персонала, недостаточности исследований и разработок цифровых технологий в области сельского хозяйства.

Сейчас уже реализовывается много инновационных проектов по привлечению молодежи к вопросам цифровой трансформации в сельском хозяйстве. К примеру, компания «ЦентрПрограммСистем» – якорный резидент и координатор проекта «АгроНТИ» при поддержке Фонда содействия инновациям провели первый конкурс «АгроНТИ для сельских школьников». Было подано больше 18 тысяч заявок. Жюри отбирает интересующихся и активных ребят из сел – участие в конкурсе дает им доступ к новейшим технологиям.

На специальном полигоне, созданном сотрудниками питерского ЦНИИ робототехники и кибернетики, дети учатся управлять квадрокоптерами, агророботами, анализировать и использовать данные метеостанций, космической съемки и т. д. Востребованными являются практически все направления – «АгроРоботы», «АгроКоптеры», «АгроМетео», «АгроКосмос» и «АгроЗащита».

Для реализации различных инновационных проектов открываются классы по робототехнике и сити-фермерству. Здесь студенты учатся составлять технологические карты по выращиванию растений в гидро- и аэропонных установках, делать калибровку и настройку микроэлектронных компонентов, заниматься программированием, управлять проектами и производственными процессами, основанными на оптимизации бизнеса и максимальной ориентации на потребителя. Научными разработками в области цифровизации и роботизации сельского хозяйства студенты и ученые занимаются уже несколько лет. В числе их изобретений: умная теплица, экобокс для выращивания растений, роторная гидропоника и комплекс беспилотных дистанционно пилотируемых аппаратов.

В аграрных ВУЗах создаются «сквозные» междисциплинарные лаборатории для соединения нескольких профессий в одну производственную цепочку, например, агроном+инженер+экономист+маркетолог. Подобные лаборатории решат и вопросы производственной практики. Бизнес зачастую не может ее организовать, потому что нет лишнего оборудованного рабочего места, нет возможности выделить наставника, все заняты непосредственными задачами. А если такие проекты реализовывать в вузах, то к моменту окончания обучения студент сможет уже разработать и протестировать стартап, интересный агробизнесу.

Профессию можно получить на профилях направления подготовки «Агроинженерия» 35.03.06:

• Автоматизация и роботизация технологических процессов (МСХА им. Тимирязева, Волгоградский ГАУ, Казанский ГАУ, МарГУ, Нижегородская ГСХА);
• Технические системы в агробизнесе (МСХА им. Тимирязева, СПбГАУ, КубГАУ, Ставропольский и Казанский ГАУ, Ивановская, Нижегородская и Ярославская ГСХА и еще более 30 вузов);
• Информационные технологии в электроэнергетике (Костромская ГСХА).

С 2024 года вступит в силу приказ Минобрнауки № 89 об изменении перечня специальностей и направлений подготовки в вузах. Направление «Агроинженерия» будет называться «Инженерия в агробизнесе» (38.04.6.0). Образование можно получить в  РГАУ – МСХА имени К. А. Тимирязева, РГАЗУ, СПбГАУ, Казанский ГАУ, Институт агроинженерии Южно-Уральского ГАУ, Нижегородская ГСХА, СГАУ имени Ю.Вавилова, Ставропольский ГАУ, КубГАУ, Белгородский ГАУ.

Профессиональные знания, которые получат студенты:

• Биология и экология.
• Информационные технологии, автоматика, разработка проектов автоматизации сельскохозяйственного производства.
• Стандартизация, метрология и сертификация.
• Материаловедение, физика, начертательная графика.
• Оценка и экспертиза программного обеспечения и технического оборудования.

Будущие агроинженеры должны обладать высокими аналитическими способностями и склонностью к точным наукам, иметь интерес к биологии, поскольку агроинформатика – это узкоспециализированное направление в области сельского хозяйства. Высококвалифицированные специалисты должны проявлять креативное мышление, гибкость и уметь работать в режиме многозадачности.

Цифровой агроаналитик обладает глубокими знаниями в области агрономии, растениеводства, почвоведения и способен анализировать данные, получаемые геоинформационными системами. Он должен понимать принципы работы сельхозтехники и специфику природных и погодных условий. Важное качество специалистов – способность делать прогнозы, учитывать существующие риски и выносить оптимальное решение. Агроаналитик помогает предприятию дать необходимую информационную основу для получения высокой урожайности и высокого качества продукта.

Цифровой инженер-механик разбирается в сельхозтехнике, умеет анализировать поступающие данные с датчиков, способен управлять беспилотной техникой посредством специальных программ. Цифровой инженер понимает принципы сквозной интеграции процессов и информационных систем, работает с интеллектуальными биржами для сельского хозяйства и умеет контрактовать умную технику, получать услуги и отслеживать дистанционно выполнение работе.

Цифровой ветеринар следит за состоянием здоровья животных через специальные вживленные датчики. На основание показаний можно будет сформировать оптимальный рацион, время кормления, доения и тд. Благодаря цифровым технологиям можно будет уйти от применения гормонов, повысить качество продуктов и даже продлить жизнь животного.

Агроинформатик/агрокибернетик интегрирует достижения научно-технического прогресса и сельское хозяйство. Он специализируется на автоматизации аграрных работ, разработке современного оборудования, технологических систем и программного обеспечения. Специалисты подобного профиля разбираются в вопросах автоматизации и информатизации, роботизации и цифровизации процессов, происходящих на современных сельскохозяйственных предприятиях.

Цифровой агротехнолог способен применять навыки программирования в работе с современной сельхозтехникой, беспилотными летательными системами.

Сити-фермер выращивает сельскохозяйственные культуры в условиях современного города, совершенствует, создает и развивает «зелёные зоны» для жителей.

Агроном-генетик адаптирует местные сельхозкультуры под нужные климатические условия, повышает урожайность, продлевает сроков хранения плодов. Этот специалист хорошо разбирается в генной модификации растений и хорошо знает биотехнологии.

Оператор дронов наблюдает и контролирует сельхозугодия. Он умеет управлять беспилотниками, анализировать текущие технологические процессы аэронаблюдения с целью их улучшения.

Сельскохозяйственный эколог ⠀занимается утилизацией отходов, восстановление почвы, создание программ по ведению экологически чистого сельского хозяйства.

Заключение

Цифровая трансформация сельского хозяйства в России во многом основана на комплексном внедрении ряда цифровых технологий в рамках взаимосвязанных концепций точного земледелия, животноводства и умного сельского хозяйства. Интегрированные решения в области устойчивого ресурсосберегающего растениеводства и животноводства обретают массовое применение посредством объединения различных типов сенсеров, IoT-технологий, автоматизированной и беспилотной техники, роботизированных производственных систем. Платформенные решения, технологии обработки больших данных и машинного обучения позволяют перейти к глубокой реорганизации бизнес-процессов в сельском хозяйстве.

Наталья Карташева, эксперт рекрутингового центра