Внедрение технологий искусственного интеллекта на предприятиях агропродовольственного комплекса России: проблемы и направления их решения

Осовин М.Н.1
1 Саратовский научный центр Российской академии наук

Статья в журнале

Продовольственная политика и безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 11, Номер 3 (Июль-сентябрь 2024)

Цитировать:
Осовин М.Н. Внедрение технологий искусственного интеллекта на предприятиях агропродовольственного комплекса России: проблемы и направления их решения // Продовольственная политика и безопасность. – 2024. – Том 11. – № 3. – doi: 10.18334/ppib.11.3.121322.

Аннотация:
В современных условиях искусственный интеллект (ИИ) из набора технологий, имитирующих отдельные аспекты человеческого мышления и поведения, пре-вращается в мощный инструмент поддержки принятия управленческих решений. В сельском хозяйстве искусственный интеллект является связующим звеном по объединению отдельных элементов Интернета-вещей в единую автоматизирован-ную систему управления производством. В рамках работы проведен анализ гло-бального рынка искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Выявлено, что внедрение технологий ИИ в точное земледелие является устойчивым междуна-родным трендом, подтверждающим стремление мировой продовольственной сис-темы максимально широко использовать достижения научно-технического про-гресса для обеспечения населения качественными и безопасными продуктами пи-тания. В качестве основных факторов, препятствующих технической модернизации сельскохозяйственных предприятий, выделены: отсутствие свободных финансовых ресурсов, нехватка отраслевых пакетных решений, разрозненность данных, необходимых для обучения ИИ систем, и отсутствие специальных стандартов и правил, регулирующих их развитие. Проведен анализ экономических, ин-ституциональных и правовых механизмов, разработанных или планируемых к реализации на территории Российской Федерации, стимулирующих внедрение ал-горитмов и вычислительных моделей искусственного интеллекта на предприятиях агропродовольственного комплекса страны. Сделан вывод о необходимости соз-дания сети отраслевых научно-производственных центров, обеспечивающих про-движение принципиально новой научно-технологической продукции для повы-шения точности и эффективности сельскохозяйственного производства

Ключевые слова: агропродовольственный комплекс, продовольственная безопасность, технологическое импортозамещение, искусственный интеллект, меры государственной поддержки

JEL-классификация: Q13, Q17, Q18



Введение

Согласно определению, предложенному Организации Объединенных Наций, «умное» сельское хозяйство представляет собой современную концепцию ведения сельскохозяйственной деятельности, основанную на внедрении в процесс производства передовых технологий для повышения эффективности использования ресурсов, обеспечения роста производительности труда, сокращения издержек и, в конечном итоге, для увеличения прибыльности и устойчивости агропроизводства [12].

Пандемия Covid-19 привела к осознанию необходимости максимальной автоматизации сельскохозяйственного производства для обеспечения основных принципов продовольственной безопасности: доступности продовольствия в соответствии с рациональными нормами потребления, стабильности его поставок, более эффективного использования земельных и водных ресурсов, повышения качества производимой продукции и сокращения пищевых отходов.

В 2022 году объем мирового рынка «умного» сельского хозяйства оценивается в 19,91 млрд. долл., и к 2030 году он может достигнуть 43,37 млрд. долл. со среднегодовыми темпами роста в 10,2% [16]. В настоящее время на рынке «умного» сельского хозяйства доминируют США с долей дохода 45% и среднегодовыми темпами роста 9,6%.

Драйвером роста «умного» сельского хозяйства является внедрение в производство искусственного интеллекта, позволяющего фермерам справиться с интенсивным сбором и обработкой данных, отказаться от решения рутинных организационных задач и сфокусироваться на управлении более высокого уровня. Приложения с поддержкой искусственного интеллекта и Интернета вещей все чаще используются для оценки и прогноза урожайности. Алгоритмы ИИ, включая машинное и глубокое обучение, применяются для фенотипирования растений, обнаружения вредителей и болезней сельскохозяйственных культур, а интеллектуальное орошение и управление питательными веществами позволяют сократить внесение пестицидов и контролировать влажность почвы.

По состоянию на 2022 год объем рынка искусственного интеллекта в сельском хозяйстве оценивается в пределах от 1,37 до 1,7 млрд. долл. Сопоставление данных аналитических агентств MarketsandMarkets [11] и Databridge Market Research [14] показало, что к 2028 году рынок ИИ в сельском хозяйстве может увеличиться до 4 - 4,7 млрд. долл. при годовой ставке роста в 16,3%. Прогноз агентства Precedence Research более оптимистичен, по их данным к 2030 году рынок ИИ в сельском хозяйстве составит 7,32 млрд. долл. со среднегодовым темпом роста 23,3%, что более чем в 2 раза превышает темпы роста рынка «умного» сельского хозяйства [16] (таблица 1).

Таблица 1 - Состояние и прогноз роста рынка «умного» сельского хозяйства

и искусственного интеллекта в сельском хозяйстве до 2030 года


2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
Темпы роста, % в год
«Умное» сельское хозяйство
19,91
21,89
24,08
26,52
29,22
32,21
35,54
39,25
43,37
10,2
Искусственный интеллект
в сельском хозяйстве
1,37
1,69
2,08
2,57
3,17
3,9
4,81
5,94
7,32
23,3
Примечание: составлено по данным [10,16]

Рынок искусственного интеллекта в сельском хозяйстве сегментирован по следующим категориям: применение (application insights), предложения (offerings insights), технологии (technology insights).

В 2022 году по сферам применения ИИ в сельском хозяйстве лидировало точное земледелие (542 млн. долл.). Со среднегодовыми темпами роста в 20,5% к 2028 году рынок приложений для точного земледелия может составить 1,432 млрд. долл. [11]. По предложениям, представленным на глобальном рынке ИИ в сельском хозяйстве, в 2022 году доминировал сегмент прогнозной аналитики, а в зависимости от технологии – программное обеспечение. Популярность моделей прогнозной аналитики обусловлена возможностью обработки массивов данных (урожайность сельскохозяйственных культур, погодные условия, состояние почвы, сезонные фазы и ареалы распространения вредителей и т.д.) для выявления ранних признаков появления проблемы и разработки превентивных мер реагирования. Распространению программного обеспечения способствует простота его установки на мобильных устройствах и возможность организации кооперативного доступа к единому облачному хранению данных.

По данным исследования Microsoft Agri-Food Survey [18] и McKinsey Global Survey [17], при сохранении текущих темпов роста рынка искусственного интеллекта сельскохозяйственный сектор сможет добиться к 2032 году повышения производительности на 7,6 млрд. долл. в год. Благодаря использованию технологий ИИ и Интернета вещей в сегменте точного земледелия урожайность может увеличиться до 60%, а цикл развития сельскохозяйственных культур может сократиться на 50% при уменьшении использования химикатов на 20%.

Основной целью исследования является проведение анализа экономических, институциональных и правовых механизмов, разработанных или планируемых к реализации на территории Российской Федерации, стимулирующих внедрение алгоритмов и вычислительных моделей искусственного интеллекта на предприятиях агропродовольственного комплекса страны. Выявление барьеров, замедляющих темпы технической модернизации комплекса, и обоснование направлений по их преодолению.

Результаты исследования

В новой редакции Государственной программы РФ «Экономическое развитие и инновационная экономика» технологические инновации были признаны ключевым фактором устойчивости бизнеса [2]. По данным официальной статистики, в 2022 году 30,4% крупных и средних российских компаний использовали методы сбора, обработки и анализа больших данных (рост на 4,6% по сравнению с 2021 годом), 28,9% применяли облачные сервисы (рост на 1,8%), 14,9 –цифровые платформы (рост 0,2%), 13% - геоинформационные платформы (рост – 0,4%). Технологии искусственного интеллекта применяли лишь 6,6% компаний (рост на 0,9% по сравнению с 2021 годом), однако применение сопутствующих физических компонентов, без которых невозможно полномасштабное развертывание ИИ (Интернет-вещей, RFID-технологии, промышленные роботы и автоматизированные линии) – демонстрирует спад на 3,7 %, 2,2% и 1,8%, соответственно [5]. Причиной падения спроса является уход зарубежных производителей с российского рынка, закрытие компаний с иностранным участием и санкционные ограничения на закупку программного и аппаратного обеспечения.

В настоящее время в России искусственный интеллект уже нашел свое применение в финансовом секторе, сфере здравоохранения, транспорта, продаж и постпродажного обслуживания, но именно в агропродовольственном комплексе ИИ может стать преобразующей силой, способной произвести революцию в способах ведения сельского хозяйства, обеспечить устойчивый рост объемов производства, расширить ассортимент и улучшить качество произведенной продукции. Вместе с тем, в 2022 году уровень инновационной активности предприятий агропродовольственного комплекса страны составил лишь 8,0%, когда как в промышленном производстве он достиг 15,6%, а в сфере обработки – 20,7%. Общие затраты на инновационную деятельность в России составили 2662,5 млрд. руб., из них в сельском хозяйстве – 49,0 млрд. руб. (1,8% от общего объема), а удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в сельском хозяйстве, составил 10,6% при среднероссийском уровне в 22,8% [4]. В качестве основных факторов, сдерживающих рост инновационной активности и препятствующих технической модернизации предприятий комплекса, в том числе за счет применения алгоритмов и вычислительных моделей искусственного интеллекта, могут быть выделены следующие.

1. Высокая первоначальная стоимость внедрения в производство технологий ИИ.

Одним из самых существенных препятствий для расширения применения искусственного интеллекта в сельском хозяйстве является высокая первичная стоимость его внедрения в производство. По приблизительным оценкам во всем мире насчитывается порядка 570 миллионов ферм, 95% из которых имеют площади менее 5 гектаров [11]. Решения искусственного интеллекта преимущественно внедряются на фермах с земельными участками не менее 100 гектаров, поскольку лишь крупные собственники обладают достаточной финансовой прочностью для модернизации производства на основе экспериментальных разработок, прошедших ускоренный этап тестирования.

В настоящее время правительство ряда западных стран оказывает широкомасштабную поддержку сельхозтоваропроизводителям с небольшими земельными участками, стимулируя внедрение технологий ИИ (аппаратных и программных) в сельское хозяйство. Увеличение спроса со стороны данной категории потребителей должно привести к расширению предложения в этой сфере, появлению на рынках как готовых, так и индивидуальных решений или платформ (системы аналитики, виртуальные помощники, чат-боты) в соответствии с требованиями заказчика. Например, Министерство сельского хозяйства США предоставляет возможность мелкими и средним фермерам получать льготные кредиты для внедрения технологий ИИ. В Германии для повышения доступности для фермерских хозяйств технологий искусственного интеллекта планируют создать единую государственную систему интеллектуального мониторинга состояния сельхозресурсов, позволяющую оптимизировать процессы мелиорации и предотвращающую распространение вредителей. В Великобритании введена частичная компенсация затрат на приобретение имущества, сельхозтехники, оборудования, мобильных торговых объектов, использующих ИИ-технологии.

По инициативе Минэкономразвития РФ для стимулирования спроса на разработки в сфере искусственного интеллекта в 2024 году планируется провести тестирование новых механизмов получения господдержки. Крупные сельскохозяйственные предприятия с объемом выручки более 800 млн. руб., претендующие на получение субсидий из федерального бюджета на стимулирование увеличения производства масличных культур или кредитов по льготной ставке на переработку и реализацию сельхозпродукции, обяжут выполнить условия ведомства о внедрении в производственные процессы технологии искусственного интеллекта [3]. Таким образом, по мнению Минэкономразвития, ответственность за внедрение технологий искусственного интеллекта частично перекладывается на плечи сельхозтоваропроизводителей, однако в условиях усиления санкционного давления крупные сельскохозяйственные предприятия, нацеленные на международный рынок, вынуждены сокращать любые издержки, направляя высвободившиеся средства на компенсацию убытков в сфере управления из-за смены поставщиков семенного материала, генетических материалов и комплектующих для сельскохозяйственной техники. Мелкие и средние сельскохозяйственные предприятия, нацеленные, прежде всего, на внутренний рынок, чтобы сохранить объемы производства пошли по пути упрощения выпускаемой продукцию и сокращения ее ассортимента. Сочетание факторов ослабления конкуренции со стороны ушедших с российского рынка зарубежных производителей и роста спроса на сельскохозяйственную продукцию отечественного производства привело к снижению мотивации к инновационной деятельности и технологической модернизации производства.

Таким образом, с нашей точки зрения, в настоящее время активно развивается стратегия частичного импортозамещения продовольственной продукции, но достижение технологического суверенитета российского агропрома, в том числе за счет применения принципиально новых в мировой практике технологий, может быть отложено на долгосрочную перспективу из-за недостатка у сельхозтоваропроизводителей свободных денежных средств для финансирования рискованных проектов с неопределенным сроком окупаемости.

Для решения данной проблемы необходима разработка программы грантового финансирования для фермеров, предлагающих использовать собственное производство в качестве площадок для тестирования и презентации научных разработок в сфере ИИ, и выделение дополнительных объемов государственных субсидий на компенсацию недополученной прибыли разработчикам систем искусственного интеллекта, выпускающим на внутренний рынок готовые пакетные решения по сниженным ценам. В качестве примера стоит привести модель подписки на программное обеспечение, успешно практикуемую рядом крупных западных ИТ-компаний. В рамках данной модели потребители оплачивают подписку на постоянно обновляемый каталог программного обеспечения с возможностью его бесплатного скачивания на весь срок лицензионного договора. Аппаратное оборудование (полевые датчики, дроны, GPS трекеры и т.д.) в базовой комплектации, достаточной для создания автоматизированной системы управления сельскохозяйственным производством, может предоставляться пользователям в аренду с возможностью выкупа после получения определенной доли прибыли. Данная модель, с нашей точки зрения, снизит порог входа на рынок ИИ технологий для большинства мелких и средних агропредприятий, поскольку не требует на начальном этапе крупных финансовых вложений.

2. Высокие объемы инвестиций в разработки технологий с использованием искусственного интеллекта.

Во всем мире инвестиции в разработки с использованием ИИ считаются прорывным решением, но большинство технологических стартапов в этой области обладают высокой степенью неопределенности, и даже крупные ИТ- компании не гарантируют достижение запланированных результатов. Для финансирования рискованных инвестиционных проектов используются венчурные фонды (частные, государственные, корпоративные, смешанные), при этом более 70% из финансируемых проектов не приносит прибыли, зато оставшиеся покрывают убытки и закладывают фундамент нового технологического уклада.

В 2023 году объем венчурных инвестиций во всем мире сократился в 1,65 раза по сравнению с 2022 годом и в 2,31 раза по сравнению с 2021 годом, что привело к сокращению заключенных сделок, но не оказало существенного влияния на средний чек (13 млн. долл. против 8,25 млн. долл.). Приоритетом при венчурном финансировании по-прежнему обладают крупные производственные стартапы по производству физических продуктов (оборудование, новые материалы, лекарства). В 2023 г. 40% сделок было заключено с разработчиками нишевых продуктов на основе искусственного интеллекта (языковые модели, генеративный ИИ), предназначенных для узкоспециализированной целевой аудитории (юристы, ученые, врачи и др.) [8].

Объем венчурных инвестиций в России также сократился с 422 млн. долл. в 2022 г. до 118 млн. долл. в 2023 г., при этом количество сделок выросло с 165 до 181 единицы, что привело к уменьшению среднего чека на одну сделку в 1,69 раза (с 2,6 млн. долл. до 0,65 млн. долл.). Наиболее привлекательными для рискованного инвестирования в России становятся проекты, находящиеся на ранних стадиях развития (seed и pre-seed). Доля инвестирования в проекты с использованием ИИ колеблется в зависимости от сферы применения от 83% до 1% (таблица 2), и наиболее востребованы данные технологии в сферах здравоохранения (Healthcare), транспорта и логистики (Transport and Logistics), торговли (Retailtech).

Таблица 2 - Венчурное финансирование в России по сферам деятельности

в 2023 г.


Объем инвестиций
Количество сделок
млн. долл.
доля ИИ, %
ед.
доля ИИ, %
Здравоохранение
58,4
83
24
46
Транспорт и логистика
6,5
15
19
32
Образование
4,8
1
23
9
Финансы
6
8
16
6
Пищевые технологии
5
-
14
-
Торговля
4,7
36
17
21
Промышленные технологии
5,5
11
12
9
Источник: составлено по данным [8].

Проекты в сфере сельского хозяйстве (AgTech) пока не представляют интереса для инвесторов. Исключение составляют пищевые технологии (FoodTech), объем венчурного инвестирования которых в 2023 году составил 5 млн. долл. С нашей точки зрения, отсутствие единых подходов и стандартов к разработке ИИ в сельском хозяйств отталкивает потенциальных инвесторов, поскольку существует риск потерять вложенные в прототип средства, дальнейшая эксплуатация которого станет невозможной из-за изменившихся протоколов доступа к базам данным или несовместимости с новым поколением Интернет-вещей. Таким образом, обеспечение роста рынка искусственного интеллекта в сельском хозяйстве невозможно без государственной поддержки компаний-разработчиков, а также предоставления им налоговых льгот и преференций при госзакупках.

3. Нехватка и разрозненность данных, необходимых для обучения ИИ систем.

Ядро информационной системы агропромышленного комплекса России создавалось еще в 2010 году, и его основной целью было очертить поле для контрольно-надзорной деятельности Министерства сельского хозяйства РФ, однако обособленные базы данных узковедомственной и узкоспециализированной направленности, созданные на разных технологический платформах, в настоящее время невозможно интегрировать в цифровой контур Правительства РФ и использовать для наполнения единого межотраслевого хранилища данных.

Для решения задачи по увеличению открытости собранных госданных для широкого круга пользователей, в том числе для коллективов научно-исследовательских институтов и представителей частного бизнеса, и обеспечения их работы с накопленными массивами информации Правительством РФ планируется разработать национальный проект по запуску в Российской Федерации экономики данных. Данный проект к 2030 году должен объединить в себе все действующие инструменты поддержки развития цифровой экономики, создавая условия для ускоренного внедрения передовых высокотехнологических разработок, а также усовершенствовать механизмы взаимодействия производителей и потребителей данных. Объем средств для реализации национального проекта составит более 700 млрд. руб., их них на поддержку новых разработок будет выделено не менее 130 млрд. руб. Запуск процессов взаимовыгодного обмена массивами данных и закрепление принципов их купли-продажи позволит в полной мере раскрыть потенциал искусственного интеллекта, сформулировать стандарты и протоколы работы с ИИ и разработать подход к регулированию его развития [7].

Указом Президента РФ от 15.02.2024 г. утверждена обновленная стратегия развития искусственного интеллекта до 2030 года, согласно которой доля работников, обладающих навыками работы с искусственным интеллектом составит 80% (5% в 2022 году), готовность ключевых отраслей к внедрению ИИ увеличится до 95% против 12% в 2022 году, совокупный прирост ВВП за счет использования ИИ вырастет с 0,2 трлн. руб. до 11,2 трлн. руб. [6].

Стратегией закреплены виды государственных данных (дата-сеты), которые должны быть доступны для обучения искусственного интеллекта (медицинские, обезличенные персональные, отдельные отраслевые и промышленные массивы, данные об образовательной деятельности и т.д.), при этом Минцифры рекомендовано за счет бюджетных средств разработать платформу для предоставления доступа разработчиков ИИ не только к наборам данных, но и вычислительной инфраструктуре, что особенно актуально в условиях ухода с российского рынка ряда западных компаний, специализирующихся на производстве промышленных видеокарт, серверов, систем хранения данных, а также программного обеспечения для обучения нейросетей.

Приоритетной задачей Министерства сельского хозяйства РФ на 2024 год является создание платформы для интеграции ведомственных цифровых систем с информсистемами Правительства РФ (ГИС «Электронный бюджет», ГАС «Управление» и др.), а также других министерств и ведомств. Формирование сквозных потоков данных позволит создать цифровой образ национального АПК и его связей с другими отраслями и комплексами страны. С нашей точки зрения, данная инициатива является первым шагом к созданию унифицированной базы данных для оценки эффективности госрегулирования и обучения искусственного интеллекта с учетом национальной специфики сельхозпроизводства. Вместе с тем, отсутствие сведений об открытости доступа к собранным данным за пределами органов государственной власти относит планируемую к созданию цифровую платформу к категории Government-to-Government (G2G). К числу заявленных функций платформы, снимающих регуляторные барьеры доступа к информации для представителей бизнеса (Government- to-Business (G2B)), может быть отнесен лишь ограниченный круг цифровых сервисов общего пользования: упрощение процедуры подачи электронной заявки на получение госпомощи, автоматизированный расчет параметров субсидирования сельхозпроизводства и объемов страховых выплат.

4. Нехватка квалифицированной рабочей силы.

Многие крупные западные компании увеличивают объемы инвестиций в разработку систем автоматизации сельскохозяйственных процессов на основе искусственного интеллекта, чтобы преодолеть проблему нехватки рабочей силы в отрасли. Считается, что повышение производительности труда за счет применения передовых технологий позволит в перспективе освободить часть занятых в сельском хозяйстве, при этом требования к знаниям и опыту работы оставшихся специалистов будут только возрастать.

В настоящее время дефицит кадров в сельском хозяйстве РФ составляет более 200 тыс. человек [1], при этом большинства малых и средних сельскохозяйственных организаций не могут предложить специалистам по обслуживанию и внедрению в производство систем ИИ соответствующую их квалификации оплату труда. Проблему кадрового резерва Министерство сельского хозяйства РФ планирует решать за счет выделения грантов для образовательных организаций, готовых на своей базе реализовывать ускоренные программы подготовки специалистов по наиболее востребованным для АПК направлениям, в том числе по использованию прогнозной аналитики, машинного обучения и компьютерного зрения для повышения эффективности точного земледелия. Более того, в рамках ПМЭФ 2024 было заключено соглашением между Минобрнауки РФ и АНО «Национальные приоритеты» по разработке программ профориентации, организации практикумов, технопарков и инкубаторов для тестирования новых решений в области ИИ и развития у разработчиков навыков научно-технического предпринимательства, необходимых для оформления проектов в готовые для массового распространения продукты. Ожидается, что сочетание данных направлений позволит обеспечить рост рынка труда и увеличить к 2030 года долю сельскохозяйственных работников, обладающих навыками работы с искусственным интеллектом, до среднероссийского уровня.

5. Отсутствие контроля за развитием искусственного интеллекта.

Бурное и непредсказуемое развитие ИИ привело к быстрому осознанию проблемы утраты контроля за этим процессом. В 2023 году были предприняты первые попытки законодательного регулирования развития ИИ, среди которых стоит выделить: согласованный Европарламентом и Евросоветом «Закон об ИИ» (AI Act) [9], подписанный Президентом США Указ о безопасном, надежном и заслуживающем доверия ИИ (Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence) [13] и принятые Правительством КНР «Временные меры по управлению генеративными системами искусственного интеллекта» (Interim Measures for the Management of Generative Artificial Intelligence Services) [15].

Документы включают в себя как ряд инициатив регулирующего характера, так и перечень конкретных административных мер для предотвращения злоупотреблений в этой сфере. К первым относится разработка системы оценок рисков и тестирования новых систем ИИ, стандартов безопасности данных, защиты интеллектуальной собственности, обеспечения качественного хранения информации, внедрения системы маркировки контента, созданного с применением ИИ и др. Спектр административных мер более широк. В Евросоюзе предлагается накладывать штрафы от 7,5 до 35 млн. евро за предоставление регуляторам недостоверной информации и нарушение запрета на применение ИИ. В США разработчики систем ИИ обязаны делиться результатами тестирования безопасности с органами государственной власти. В Китае придерживаются позиции, что все данные принадлежат государству, и ИИ-разработчики несут полную ответственность за весь генерируемый контент, в том числе за защиту персональных данных пользователей и охрану интеллектуальной собственности.

В настоящее время в Российской Федерации лишь готовится законопроект, призванный обеспечить безопасность личных данных и исключить возможность утраты контроля над развитием ИИ технологий. Как показывает зарубежный опыт, жесткое регулирование данного процесса может затормозить развитие технологии, с другой, - закрепление стандартов и протоколов взаимодействия между государством, разработчиками и пользователями ИИ позволит обеспечить рост долгосрочного инвестирования со стороны частного капитала.

Риски применения ИИ в сельском хозяйстве еще более высоки. Хотя в настоящее время ни одна из существующих интеллектуальных систем не соблюдают полную автономность и требует участия человека, но внешние кибератаки могут привести к потере управления частью производством, утечке или несанкционированному доступу к конфиденциальной информации, а также к снижению качества продукции. Таким образом, для достижения технологического лидерства в этой сфере требуется формирование гибкого правового режима, обеспечивающего соблюдение баланса между поддержкой ИИ отрасли и ограничительными мерами, предотвращающими риски от использования новой технологии.

Заключение.

С нашей точки зрения, применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве обладает рядом ярко выраженных преимуществ.

1. Нейросети последнего поколения за доли секунды обрабатывают массивы данных о состоянии почвы, включая влажность, содержание питательных веществ и уровень кислотности, что позволяет оптимизировать объемы внесения удобрений, улучшая состояние почвы. С помощью электронного зрения искусственный интеллект может идентифицировать растения, выявляя признаки заболеваний в их ранней форме, предлагая решения по лечению растений и предотвращению распространения болезней. Алгоритмы ИИ позволяют оптимизировать график полива, учитывая погодные условия, тип почвы и потребности конкретных культур. Таким образом, ИИ играет не только ключевую роль в повышении урожайности, но и способствует внедрению более устойчивых и экологически чистых методов ведения агропроизводства, ограничивая воздействие сельскохозяйственной деятельности на окружающую среду.

2. Искусственный интеллект является связующим звеном по объединению отдельных элементов Интернета-вещей, используемых в сельском хозяйстве (полевые датчики, дроны. беспилотная сельскохозяйственная техника и др.), в единую автоматизированную систему управления производством, сокращая количество рутинных задач, выполняемых человеком, и увеличивая точность принятия решений.

3. Искусственный интеллект постепенно замещает ряд традиционных функций, выполняемых информационно-консультационными службами по предоставлению информации о лучших практиках, технологиях и методах ведения сельского хозяйства. Анализируя рыночные тенденции, спрос и предложения, ИИ может помочь оптимизировать маршруты доставки продукции, учитывая расстояние, время и расход топлива. Сокращение транспортных расходов и затрат на хранение приводит к уменьшению себестоимости продукции и росту уровня доходов сельхозпроизводителя.

Вместе с тем, ускоренное внедрение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве РФ может столкнуться с рядом проблем и ограничений.

1. Внедрение искусственного интеллекта требует значительных инвестиций в оборудование, программное обеспечение и обучение персонала, что ограничивает к ним доступ для большинства малых и средних предприятий.

2. Неструктурированность и неоднородность исходных данных является одним из основных ограничений при обучении моделей искусственного интеллекта. В сельском хозяйстве сбор данных может быть затруднён из-за разнообразия условий и методов ведения агропроизводства.

3. Использование ИИ в сельском хозяйстве включает в себя сбор и обработку больших объёмов данных о почве, климате, урожае и других аспектах сельскохозяйственного производства. Отсутствие специальных стандартов и правил, регулирующих развитие ИИ, обостряет проблему кибербезопасности и увеличивает риск несанкционированного доступа к конфиденциальной информации.

Таким образом, использование искусственного интеллекта в сельском хозяйстве обладает несомненным потенциалов для повышения производительности, снижения затрат и улучшения качества продукции, однако для сокращения технологической импортозависимости предприятий АПК необходимо грамотное сочетание экономических, институциональных и правовых механизмов поддержки сельхозтоваропроизводителей. При этом они не должны слепо копировать западные аналоги, а учитывать национальную специфику ведения сельского хозяйства, разнообразие природно-климатических условий, культурных особенностей и разную скорость адаптации к населения к технологическим изменениям. Создание научно-производственных центров, нацеленных на ускорение темпов внедрения ИИ на предприятиях АПК, привлечение крупных частных инвесторов и повышение инновационной активности сельскохозяйственных предприятий позволят российскому агропродовольственному комплексу не только сохранить статус гаранта обеспечения внутренней продовольственной безопасности, но и выйти за рамки традиционных методов ведения сельскохозяйственной деятельности и повысить конкурентоспособность отечественной продукции на мировом продовольственном рынке.


Источники:

1. В Минсельхозе оценили дефицит кадров в сельскохозяйственной отрасли в 200 тыс. человек. [Электронный ресурс]. URL: https://tass.ru/ekonomika/19227395?ysclid=lxubch9hsg185197289 (дата обращения: 28.06.2024).
2. Государственная программа «Экономическое развитие и инновационная экономика». [Электронный ресурс]. URL: https://www.economy.gov.ru/material/departments/d19/gosudarstvennaya_programma_ekonomicheskoe_razvitie (дата обращения: 26.06.2024).
3. ИИ в сельском хозяйстве: новые правила господдержки. [Электронный ресурс]. URL: https://svoefermerstvo.ru/svoemedia/articles/iskusstvennyj-intellekt-nedostatochno-bystro (дата обращения: 21.06.2024).
4. Власова В.В., Гохберг Л.М., Грачева Г.А. Индикаторы инновационной деятельности: 2024. / статистический сборник/ Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2024.
5. Абашкин В.Л., Абдрахманова Г. И., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. Индикаторы цифровой экономики: 2024. / статистический сборник; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024.
6. Национальная стратегия развития ИИ на период до 2030 года. [Электронный ресурс]. URL: https://ai.gov.ru/national-strategy/?ysclid=lxuaouaqkz799777948 (дата обращения: 28.06.2024).
7. Национальный проект «Экономика данных». [Электронный ресурс]. URL: http://government.ru/rugovclassifier/909/events/ (дата обращения: 28.06.2024).
8. Рынок венчурных инвестиций России 2023. [Электронный ресурс]. URL: https://portal.inno.msk.ru/uploads/agency-sites/analytics/research/ (дата обращения: 27.06.2024).
9. AI Act. Shaping Europe’s digital future. [Электронный ресурс]. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai (дата обращения: 22.06.2024).
10. Artificial Intelligence in Agriculture Market - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, Regional Outlook, and Forecast 2023-2032. [Электронный ресурс]. URL: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-agriculture-market (дата обращения: 20.06.2024).
11. Artificial Intelligence in Agriculture Market by Technology and Region – Global Forecast 2028. [Электронный ресурс]. URL: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-in-agriculture-market-159957009.html (дата обращения: 27.06.2024).
12. Digital Agriculture: Feeding the future. [Электронный ресурс]. URL: http://breakthrough.unglobalcompact.org/disruptive-technologies/digital-agriculture/ (дата обращения: 26.06.2024).
13. Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Ar-tificial Intelligence. [Электронный ресурс]. URL: https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/ (дата обращения: 22.06.2024).
14. Global Artificial Intelligence (AI) in Agriculture Market – Industry Trends and Forecast to 2030. [Электронный ресурс]. URL: https://www.databridgemarketresearch.com/reports/global-ai-agriculture-market (дата обращения: 28.06.2024).
15. Nterim Measures for the Management of Generative Artificial Intelligence Services. [Электронный ресурс]. URL: https://www.chinalawtranslate.com/en/generative-ai-interim/ (дата обращения: 27.06.2024).
16. Smart Agriculture Market - Global Industry Analysis, Size, Share, Growth, Trends, Regional Outlook, and Forecast 2023 – 2030. [Электронный ресурс]. URL: https://www.precedenceresearch.com/smart-agriculture-market (дата обращения: 27.06.2024).
17. The state of AI in 2022—and a half decade in review. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2022 (дата обращения: 22.06.2024).
18. World Agri-Tech 2024: Pioneering agriculture resilience with AI. [Электронный ресурс]. URL: https://www.microsoft.com/en-us/industry/blog/sustainability/2024/04/02/world-agri-tech-2024 (дата обращения: 22.06.2024).

Страница обновлена: 04.07.2024 в 20:29:32