Роль технологий искусственного интеллекта в агропромышленном секторе: устойчивое развитие и безопасность

Введение

По прогнозам продовольственной сельскохозяйственной организации Объединенных наций, к 2050 году потребуется производить продуктов питания на 70% больше, чем сейчас, чтобы прокормить население планеты, рост которого должен достигнуть 9,1 млрд человек. Для удовлетворения этого спроса современное сельское хозяйство должно справиться с такими вызовами, как адаптация к изменению климата, изменение цепочек поставок, сокращение численности трудоспособного населения и процессы урбанизации. В решении данных проблем роль технологий «четвертой промышленной революции» неоспорима. Внедрение цифровых технологий становится движущей силой улучшения качества жизни и условий ведения бизнеса [1; 8].

Данное исследование направлено на изучение процессов внедрения технологий ИИ в агропромышленный сектор и оценку их вклада в устойчивое развитие и безопасность отрасли. В числе основных задач: описание основных направлений применения технологий ИИ в сельском хозяйстве, их влияния на устойчивость и безопасность производственных систем, а также оценка основных преимуществ и ограничений внедрения ИИ-технологий в АПК. Авторами получены новые результаты, характеризующие систематизацию и классификацию современных технологий ИИ, применяемых в агросекторе, с анализом их сильных и слабых сторон в различных практических задачах.

Гипотеза исследования состоит в том, что технологии искусственного интеллекта вносят значительный вклад в повышение эффективности деятельности хозяйствующих субъектов, охватывая все три составляющие устойчивого АПК: экономическую, экологическую и социальную, а также способны обеспечить безопасность и сокращают производственные риски.

Информационно-эмпирической базой исследования послужили материалы монографических исследований, общедоступных отчетов независимых организаций и центров, работающих в сфере искусственного интеллекта и цифровизации, аналитические данные Росстата.

Материалы исследования предназначены для использования в образовательном процессе, в системе повышения квалификации кадров, руководителями и специалистами предприятий, научными работниками.

Результаты исследования

В современном мире сложно переоценить роль технологий искусственного интеллекта (ИИ) в функционировании всех сфер и направлений деятельности человека. ИИ все чаще берет на себя функции основного драйвера трансформации социально-экономических, технических, информационных и других систем, способствуя повышению их эффективности, устойчивости и безопасности, как для человека, так и для окружающей среды.

Применительно к сельскохозяйственной отрасли роль ИИ заключается в оптимизации всего процесса производства, обеспечивая решение таких структурных проблем, как дефицит кадров и несоответствие уровня их профессиональной подготовки, сложность технологических процессов, связанных с живыми организмами и специфичными производственными циклами, сложность в прогнозировании показателей деятельности и определении влияния большого количества факторов на данный процесс.

На рисунке 1 представлены основные направления применения технологий ИИ в сельском хозяйстве.

Рисунок 1. Основные направления применения технологий ИИ в сельском хозяйстве

Источник: составлено авторами.

По данным StartUs Insights [12], в 2025 году наиболее существенную долю в современной карте инноваций в агросфере имеет сквозная технология интернета вещей (IoT), порядка 19%. Эта технология активно внедряется в сельскохозяйственное производство и позволяет значительно повысить эффективность и устойчивость. Ключевыми направлениями использования IoT в сельском хозяйстве являются мониторинг состояния почв и посевов, автоматизация орошения и работы сельхозтехники, умные системы в животноводстве и тепличном хозяйстве. В результате применения IoT технологий возможно повысить урожайность на 15–20% и существенно оптимизировать расход ресурсов (воды, средств защиты растений, удобрений и пр.).

Еще одним распространенным направлением использования ИИ является автоматизация управления сельскохозяйственной техникой и роботизация. Этот рынок в последнее время показывает наибольшую динамику. Так, по данным Market Research Intellect [14] мировой рынок автономного сельскохозяйственного оборудования в 2024 году составил 120 млрд долларов США и планируется его увеличение за 8–10 лет до 3 раз. К 2032 году объем рынка достигнет 350 млрд долларов США. По данным StartUs Insights на долю роботизированных систем и технологий искусственного интеллекта приходится до 30% всех используемых технологий.

Россия, как часть глобального тренда, постепенно наращивает долю роботизации в сельском хозяйстве, внедряя технологии машинного зрения, IoT-датчики, системы и программное обеспечение для управления автономной техникой и беспилотными системами.

Современные роботизированные и автоматизированные системы, управляемые ИИ, позволяют выполнять такие операции, как вспашка, посев, прополка, сбор урожая и т. д. Механизмы машинного обучения позволяют не только эффективно выполнять заданные операции в оптимальные сроки, но и быстро адаптироваться к меняющимся условиям и принимать решения о дальнейших действиях.

Российские решения уже конкурируют с зарубежными по качеству и доступности, что открывает новые возможности для отечественного АПК. Среди наиболее распространенных российских систем автономного управления сельхозтехникой на основе ИИ следует выделить Cognitive Agro Pilot, с помощью которой возможно увеличить производительность техники до 25%, значительно сократить сроки выполнения технологических операций (около 6% на севе и внесении удобрений и более 7% при опрыскивании) и обеспечить экономию топлива (на 12% при обработке почвы и опрыскивании и до 17% на севе и внесении удобрений) [10].

Если рассматривать отрасль животноводства, то роботизированные системы используются в процессе доения, кормления и уборки помещений. При автоматизации молочного производства наряду с импортными производителями программного и аппаратного обеспечения (DeLaval, GEA, Lely, SAC) в России используется разработки компании «Промтехника» (робот-дояр «Волшебник»). Опыт практического использования данных разработок позволяет судить об их эффективности, так, в частности специалисты из Татарстана отмечают увеличение надоев и качества молока на 15%.

Цифровые двойники – перспективное направление повышения эффективности управления аграрным сектором. Виртуальные модели в сфере землепользования позволяют точно определять состояние земель, объективно оценивать не только кадастровую стоимость земель, но и помогают собственникам принимать обоснованные управленческие решения при выполнении агротехнологических операций. Цифровые двойники стада являются эффективным инструментом повышения продуктивности и управления здоровьем животных, позволяя устранять такие проблемы отрасли, как маленький срок продуктивного использования животных, потери от заболеваемости, недостаточная эффективность использования кормов и пр. По мнению ученых из Омского аграрного университета использование данных технологий имеет две грани: с одной стороны, это прикладной проект, призванный формировать цифровую копию живого объекта. С другой стороны, он имеет большую ценность для образовательной сферы, позволяя внедрять технологии обучения через действия на виртуальной копии в режиме реального времени [7].

Большое значение в управлении аграрным производством играют модели прогнозирования сельскохозяйственных систем. ИИ анализирует большие массивы данных о почве, состоянии растений и животных, ретроспективные данные об урожайности культур и продуктивности животных, позволяя разрабатывать рекомендации об оптимальных сроках технологических операций, планировать использование ресурсов и повышать эффективность принятых решений. Сегодня многие хозяйства используют платформы, которые с помощью ИИ создают рекомендации по управлению ресурсами и прогнозированию показателей деятельности предприятий АПК. Российским примером является система управления агрономической службой «СкайСкаут», с помощью которой производится онлайн мониторинг полей и прогнозирование урожайности [2]. Само прогнозирование становится более точным благодаря использованию ML-моделей (machine learning). Преимуществами данного подхода являются: повышение точности прогнозов, автоматизация отчетности, с возможностью интеграции в ERP и BI системы предприятия, масштабируемость, оперативное реагирование на изменение исходных факторов [3; 5; 9].

Вклад ИИ в устойчивое развитие сельского хозяйства

Устойчивое развитие сельского хозяйства – это набор принципов и организация аграрного производства, которая обеспечивает удовлетворение текущих потребностей человека в пище и сырье без ущерба для экологических систем и социально-экономической стабильности будущих поколений. В основе концепции лежит принцип рационального использования ресурсов с возможностью обеспечения долгосрочной экономической эффективности. Именно поэтому искусственный интеллект сегодня – это стратегический инструмент устойчивого развития будущего сельского хозяйства [4]. Он позволяет гармонично сочетать высокую продуктивность с бережным отношением к ресурсам, обеспечивая не только экономическую эффективность производства, но и устойчивость природных систем.

Схематично вклад технологий ИИ в устойчивое развитие сельского хозяйства представлен на рисунке 2.

Рисунок 2. Вклад технологий ИИ в устойчивое развитие сельского хозяйства

Источник: составлено авторами

Технологии ИИ оказывают влияние на все три составляющие устойчивого сельского хозяйства:

- Экономическую – эффективное производство для удовлетворения растущих потребностей в продуктах питания. Цифровые платформы с ИИ способствуют повышению урожайности благодаря более точному планированию и выполнению агротехнологических операций (до 30%). Технологии ИИ позволяют производителям принимать управленческие решения, на основе данных что улучшает состояние животных и повышают эффективность производства (до 15%).

- Экологическую – сохранение здоровья экосистем. ИИ позволяет минимизировать выбросы парниковых газов за счет внедрения природоохранных практик (до 4% за последние 30 лет) [13], снижать отходы производства (до 50%), минимизировать химическую и техническую нагрузку на почву и т. д. Адаптировать производственные агросистемы к изменению климата.

- Социальную – обеспечение качества жизни сельского населения. Благодаря использованию ИИ многие сложные технологические операции выполняются в более комфортных условиях, или полностью автономно. Кроме того, технологии ИИ, выполняя все больше рабочих процессов самостоятельно, позволяют снизить социальную нагрузку, которая отмечается в последнее время в сельской местности, связанную со старением и оттоком населения [6].

Вклад технологий ИИ в систему безопасного ведения сельского хозяйства.

Безопасность в сельском хозяйстве в данном случае рассматривается авторами в аспекте минимизации воздействия и сохранение природных систем (что соотносится с параметрами устойчивого развития, описанными ранее) и безопасности условий труда. Следует отметить, что уровень травматизма в отрасли является серьезной проблемой, связанной с высокой степенью риска получения повреждений при работе с сельскохозяйственной техникой, животными в условиях неудовлетворительной организации труда, или неблагоприятных погодных условий. По данным Росстата сельское хозяйство в 2024 г. находилось на 2 месте по числу пострадавших на производстве (рисунок 3).

Рисунок 3. Сведения о пострадавших на производстве по видам экономической деятельности за 2024 год в РФ, %

Источник: составлено авторами на основе данных Росстата [11].

Основными причинами травм являются повреждения при работе с сельхозмашинами, несчастные случаи с животными, ошибки в технике безопасности и т. д. Травматизм имеет негативные последствия как для работников (ухудшение здоровья, или даже смертельные случаи), так и для работодателей, которым может грозить уголовная, административная, или дисциплинарная ответственность.

Травматизм в сельском хозяйстве является серьёзной проблемой, связанной с высокой степенью риска получения повреждений при работе с сельскохозяйственной техникой, животными, в условиях неудовлетворительной организации труда и неблагоприятных метеоусловий. Основные причины травм включают повреждения при работе и ремонте сельхозмашин, несчастные случаи с животными, падения, столкновения с техникой, а также ошибки человека и нарушение техники безопасности. Сельское хозяйство по уровню травматизма входит в число самых опасных отраслей экономики. Последствия травматизма - ухудшение здоровья, хронические заболевания, инвалидность и даже смертельные случаи.

Внедрение технологий ИИ способствует сокращению травматизма за счет следующих факторов:

- Автоматизация и роботизация снижают прямое участие человека в опасных мероприятиях, сокращая число ошибок и несчастных случаев.

- Системы компьютерного зрения, IoT-датчики позволяют своевременно выявлять отказы техники и аварийные ситуации, предотвращая травмы.

- ИИ-системы поддержки принятия решений оптимизируют организацию работ, контролируют требования безопасности, минимизируют «человеческий фактор» при выполнении работ, что уменьшает риск травматизма и возникновения нештатных ситуаций.

Внедрение цифровых технологий способствует снижению уровня производственного травматизма, в ситуациях, связанных с опасной физической работой, экспериментами с техникой, неверными решениями и неблагоприятными условиями труда. Это достигается за счет автоматизации, мониторинга состояния техники и животных, а также повышения общей культуры безопасности на производстве.

Таким образом, каждая технология ИИ в сельском хозяйстве имеет свои преимущества и недостатки. Ниже приведен обзор ИИ-технологий с учетом экономической эффективности и затратной стороны выполнения процессов (таблица 1).

Таблица 1

Преимущества и ограничения внедрения ИИ в сельском хозяйстве

Среди основных выгод рассматриваются повышение эффективности производства за счет оптимизации расходов на выполнение технологических операций и роста продуктивности животных и растений. Основными факторами-ограничителями являются высокие инвестиционные затраты, требования к наличию инфраструктуры. Большие требования предъявляются к подготовке и уровню квалификации сотрудников. Следует также отметить высокий уровень зависимости отрасли от зарубежного оборудования и программного обеспечения, которые являются ключевыми барьерами дальнейшей цифровизации АПК. В связи с этим направлениями мер поддержки цифровой трансформации сельского хозяйства должны стать: льготное кредитование проектов по внедрению технологии искусственного интеллекта в организациях АПК, поддержка межотраслевого трансфера технологий, финансирование программ повышения квалификации для развития цифровых компетенций сотрудников сельхозпредприятий.

Заключение

ИИ-технологии открывают новые горизонты для агропромышленного комплекса, являясь эффективным инструментом повышения продуктивности, урожайности, оптимизации издержек и повышения прибыли. Они способствуют устойчивому развитию, минимизируя экологический след производственных систем, адаптируя их к изменениям климата и окружающей социально-экономической среды. Значительный вклад технологии искусственного интеллекта вносят в процесс обеспечения безопасности производства, сокращение случаев травматизма и несчастных случаев при выполнении работ. Имея большое количество преимуществ, данные технологии не лишены недостатков и несут в себе некоторые ограничения и вызовы, связанные в основном с высокими требованиями к финансовому, инфраструктурному и кадровому обеспечению. Для более эффективного и безопасного развития аграрного сектора требуются дополнительные исследования, связанные с оптимизацией подходов к внедрению технологий искусственного интеллекта, обеспечивающих не только целесообразность ресурсоемких мероприятий, но и наличие несомненного вклада в устойчивость и безопасность агросистем.