Economic security

Экономическая безопасность

2658-7548

BIBLIO-GLOBUS Publishing House

124012

10.18334/ecsec.8.10.124012

VLLXUA

Articles

Статьи

Research Article

The role of artificial intelligence in the agro-industrial sector: sustainable development and security

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

Zinich

Alla Vladimirovna

Зинич

Алла Владимировна

доцент кафедры менеджмента и маркетинга, кандидат экономических наук, доцент

av.zinich@omgau.org

Revyakin

Pavel Igorevich

Ревякин

Павел Игоревич

Начальник управления информационных технологий

pi.revyakin@omgau.org

Pomogaev

Vitaliy Mikhaylovich

Помогаев

Виталий Михайлович

доцент кафедры технического сервиса механики и электротехники, доцент

vm.pomogaev@omgau.org

Omsk State Agrarian University named after P.A. Stolypin Омский государственный аграрный университет имени П.А .Столыпина

Omsk State Agrarian University named after P.A. Stolypin Омский государственный аграрный университет имени П.А. Столыпина

31 10 2025

8 10

VOL 8, NO10 (2025)

ТОМ 8, №10 (2025)

3059 3074 31 08 2025 16 10 2025

2025

Zinich A.V., Revyakin P.I., Pomogaev V.M.

Зинич А.В., Ревякин П.И., Помогаев В.М.

https://1economic.ru/lib/124012

The development of modern technologies, including artificial intelligence, transforms the agricultural industry and creats new opportunities for sustainable growth and economic security. These technologies, such as machine learning, computer vision, the Internet of Things (IoT), and robotic systems, helps to optimize production processes, conserve natural resources, increase operational efficiency, and reduce the risk of losses due to climate and market fluctuations. The article examines the main applications of artificial intelligence in agriculture and evaluates their impact on sustainable and safe production systems. The article discusses the advantages and challenges of implementing these technologies in the agricultural sector. The research findings can be used in education, professional development, and by managers and professionals in the industry, as well as by researchers.

Развитие современных технологий, среди которых ключевое значение имеет искусственный интеллект, трансформирует агропромышленный комплекс и открывает новые возможности для устойчивого развития, экономической и продовольственной безопасности. Масштабное внедрение технологий машинного обучения, компьютерного зрения, IoT и роботизированных систем обеспечивает оптимизацию производственных процессов, более рациональное использование природных ресурсов, повышению эффективности деятельности и снижению риска потерь от климатических и рыночных шоков. В исследовании представлены основные направления применения технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, оценено их влияние на устойчивость и безопасность производственных систем, проанализированы преимущества и ограничения внедрения данных технологий в агропромышленном комплексе. Материалы исследования предназначены для использования в образовательном процессе, в системе повышения квалификации кадров, руководителями и специалистами предприятий, научными работниками

artificial intelligence sustainable development security digital transformation efficiency

искусственный интеллект устойчивое развитие безопасность цифровая трансформация эффективность

1. Андреев Е. В., Полозков М. Г., Козлова В. И. Цифровая трансформация государственного сектора как необходимое условие перехода на инновационный тип развития экономики // Экономика. Налоги. Право. – 2023. – № 4. – c. 87-97.

2. Дамбаева И.Ж. К вопросу о формировании цифровых коммуникаций сельскохозяйственных предприятий в экосистеме региона // Вестник Академии знаний. – 2024. – № 4. – c. 148-151. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-o-formirovanii-tsifrovyh-kommunikatsiy-selskohozyaystvennyh-predpriyatiy-v-ekosisteme-regiona.

3. Марченко С.С., Новиков А.Е., Бурцева Н.И., Семененко С.Я. Применение методов машинного обучения к построению прогнозных моделей продуктивности многолетних трав при орошении // Мелиорация и гидротехника. – 2024. – № 2. – c. 94-107. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-metodov-mashinnogo-obucheniya-k-postroeniyu-prognoznyh-modeley-produktivnosti-mnogoletnih-trav-pri-oroshenii.

4. Аденан М.А., Абу Бакар Л.Д., Яакуб С. Формирование инновационного потенциала для трансформации агроиндустрии в переходе к устойчивому развитию // Форсайт. – 2025. – № 1. – c. 80–91.

5. Мян В. И. Π-Economy. 2024. №1. Модели прогнозирования с применением искусственного интеллекта в отраслевой экономике. [Электронный ресурс]. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-prognozirovaniya-s-primeneniem-iskusstvennogo-intellekta-v-otraslevoy-ekonomike (дата обращения: 30.07.2025).

6. Перова И.Т. Особенности внедрения технологий искусственного интеллекта в отечественное сельское хозяйство (Обзор) // Экономические и социальные проблемы России. – 2025. – № 2. – c. 122–136.

7. Помогаев В.М., Скосырева Н.Д. Использование технологий цифровых двойников в образовательном процессе на примере цифрового двойника стада // Высшее образование для XXI века: цифровая трансформация общества: новые возможности и новые вызовы: материалы XVI Международной научной конференции: в 2 ч. – Москва : Московский гуманитарный университет. Москва, 2020. – c. 516-519.

8. Распоряжение Правительства РФ от 23.11.2023 N 3309-р «Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации отраслей агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года>. КонсультантПлюс. [Электронный ресурс]. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_463484/f62ee45faefd8e2a11d6d88941ac66824f848bc2/ (дата обращения: 05.08.2025).

9. Рогачев А. Ф., Мелихова Е. В. Прогнозирование продуктивности агрокультур на основе ретроспективных данных методом наименьших модулей // Известия НВ АУК. – 2022. – № 1. – c. 361-369. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-produktivnosti-agrokultur-na-osnove-retrospektivnyh-dannyh-metodom-naimenshih-moduley.

10.

10. Системы автопилотирования для сельскохозяйственной техники COGNITIVE AGRO PILOT : website. Сognitivepilot. [Электронный ресурс]. URL: https://cognitivepilot.com/products/cognitive-agro-pilot/ (дата обращения: 25.09.2025).

11.

11. Условия труда. Rosstat.gov.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/working_conditions (дата обращения: 15.08.2025).

12.

12. Top AI Solutions for Agriculture to Watch in 2025 : website. StartUs Insights. - Vienna, 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.startus-insights.com/innovators-guide/ai-solutions-for-agriculture (дата обращения: 28.09.2025).

13.

13. Li L., Awada T., Zhang Y., Paustian K. // Glob Change Biol. – 2024. – № 30. – p. e17604. – url: https://doi.org/10.1111/gcb.17604.

14.

14. Autopilot System Market Size By Product By Application By Geography Competitive Landscape And Forecast: report. Market Research Intellect. - August 2025. [Электронный ресурс]. URL: https://www.marketresearchintellect.com/product/autopilot-system-market// (дата обращения: 22.09.2025).