Полевая революция

Объем российского рынка искусственного интеллекта стремительно растет: если в 2021 году он составлял около 550 млрд руб., то в 2022-м — уже порядка 650 млрд руб. Точных данных по уходящему году пока нет, но эксперты считают, что прирост окажется также на уровне 15–20%. По словам вице-премьера Дмитрия Чернышенко, уже в 2025 году ИИ позволит российским организациям сэкономить около 1 трлн руб. Одним из наиболее интересных «полигонов» цифровизации в 2023 году стал аграрный сектор, для чего есть вполне объективные причины. Редакция «РБК Регионы» собрала примеры внедрения искусственного интеллекта российскими предприятиями АПК и попросила экспертов оценить значение этих экспериментов.

Искусственный интеллект «у нас» и «у них»

Россия пока существенно отстает от стран-лидеров по уровню внедрения ИИ, притом что у нас есть собственные технологии и решения. Согласно данным McKinsey, более 50% компаний в мире уже включили решения на основе ИИ в свои бизнес-процессы, тогда как в РФ этот показатель в два с половиной раза ниже и распределен неравномерно по ведущим отраслям экономики. Если в лидирующем финансовом секторе, согласно исследованию Индекса готовности приоритетных отраслей экономики к внедрению искусственного интеллекта, он достигает 56,8%, то сельское хозяйство входит в число аутсайдеров: только 11,9% компаний агропромышленного комплекса работают с применением машинного разума. К примеру, количество роботизированных молочных ферм в Европе уже достигает 50%, тогда как в России эта инновация только начинает применяться.

Однако рост населения, урбанизация, повышение спроса на продовольствие и ограниченные возможности вовлечения новых земель в сельхозоборот неизбежно подталкивают мир к интенсификации агропрома, в том числе с помощью инвестиций в AgroTech-проекты. Сельское хозяйство в современном мире столкнулось с необходимостью резко сократить долю дорогостоящего ручного труда, снизить издержки производства, увеличить урожайность полей и производительность ферм, а также минимизировать экологическую нагрузку на окружающую среду. Одним из ответов на глобальные вызовы становится внедрение в производственные процессы искусственного интеллекта.

Постепенно российские аграрии также меняют консервативный подход на развивающийся. Низкая база и созревшая готовность к переменам сделали этот сегмент в уходящем году одним из наиболее интересных «полигонов» отраслевой цифровизации, что подтверждают отраслевая аналитика и публикации региональных редакций РБК о примерах внедрения ИИ.

Точное земледелие и робот-агроном

Агропромышленные предприятия чаще всего обращаются с запросами на точное земледелие, анализ данных о состоянии культур, использование беспилотных летательных аппаратов, спутниковых снимков NDVI, классический мониторинг транспорта, рассказал в интервью РБК Кубань эксперт МТС по цифровым проектам в АПК Евгений Казаченин. «Растут потребности АПК в цифровых системах контроля температуры и влажности, анализе хранения готовой продукции, учету ресурсов предприятия, видеонаблюдении», — пояснил Казаченин.

Одним из наиболее перспективных методов с использованием цифровых технологий в АПК является так называемое точное земледелие, которое «представляет собой систему управления продуктивностью посевов с помощью технологии глобального позиционирования (GPS), географических информационных систем (GIS), технологий оценки урожайности (Yield Monitor Technologies), технологии переменного нормирования (Variable Rate Technology), технологии дистанционного зондирования земли (ДЗЗ) и технологии «интернет вещей» (IoT)», указывается в обзоре, подготовленном АНО «Цифровая экономика».

Суть метода заключается в следующем: на основе ИИ-обработки большого количества данных о состоянии почвы, влажности, вредителях, колебаниях погоды, применяемых удобрениях разрабатывается и внедряется оптимальная схема для посева, полива, удобрения урожая, которая экономит ресурсы и повышает урожайность полей. Кроме того, точное земледелие предотвращает истощение почв: оно стало одним из инструментов регенеративного сельского хозяйства. В Татарстане, Краснодарском и Пермском краях, Иркутской области в этом году протестирован нейросетевой сервис для оперативного мониторинга и разработки стратегии защиты растений «Телеагроном», разработанный компанией «ИнноГеоТех» и Университетом Иннополис. Система с помощью ИИ проводит многофакторный анализ состояния поля, учитывая состояние почвы, климат, рельеф местности, продуктивность поля, севооборот, урожайность и «историю болезней». Применение разработки позволило повысить урожайность и снизить затраты хозяйств.

Еще один пример из области точного земледелия — робот-агроном от компании ГК Cognitive Technologies, который пройдет полевые испытания весной 2024 года. «У нас впервые появляется робот, который сам измеряет физико-химические параметры почвы через нужные промежутки в зависимости от агрономических требований, — рассказала РБК Кубань основатель и президент ГК Cognitive Technologies Ольга Ускова, — и сам составляет карту поля: как распределяется содержание химических элементов, кислотности, плотности и иных параметров по площади поля».

Получаемые данные позволяют роботу-агроному при движении автономно управлять внесением удобрений, разбрасывая их дозированно в нужные зоны в соответствии с определенными ранее нормами, на основе экспресс-анализа почвы. Это оптимизирует бюджет хозяйства. «В контексте того, что рынок удобрений и средств защиты скакнул в цене почти в два раза, оптимизация расхода этих средств — один из важнейших резервов экономии затрат», — пояснила Ольга Ускова. По ее словам, полученные результаты измерений могут передаваться в базу данных системы управления агрохозяйством для обработки, анализа, построения прогнозов развития культур и выработки рекомендаций по агрономическим мерам, необходимым для достижения нужной урожайности.

Робот-комбайнер

Перспективное и уже востребованное направление цифровизации АПК — внедрение автоматизированной и полуавтоматизированной сельскохозяйственной техники. Роботы помогают фермерам при сборе урожая, посадке, пересадке, опрыскивании, посеве и прополке. В частности, компания Cognitive Technologies установила системы автономного управления сельхозтранспортом на основе ИИ более чем на 1000 комбайнах в России. Ими серийно комплектуются комбайны заводов «Брянсксельмаш» и «Гомсельмаш», а с весны 2023 года также тракторы «Кировец» на Петербургском тракторном заводе. Сейчас ведутся финальные работы с российским производителем «Пегас» по настройке роботизированного опрыскивателя.

«Для нас наиболее важной возможностью автопилота Cognitive Agro Pilot оказалась точность выполнения операций (сев, боронование и т.д.). Она у Cognitive Agro Pilot реально составляет порядка 1–2 см, — констатирует руководитель ассоциации сельхозпроизводителей «ИнтерАгроТех» Наталья Филиппова. — Очень полезно, особенно в условиях переменчивой погоды, применяемое системой компьютерное зрение, которое позволяет работать в зонах слабого спутникового сигнала».

Как сообщила «ИнтерАгроТех» РБК Петербург, в период с марта по сентябрь 2023 года в 17 хозяйствах в 6 регионах России выгода от применения автопилота Cognitive Agro Pilot для одного трактора составила в среднем 2,6 млн руб. в год, исходя из размеров поля 1 тыс. га и ширины орудия 5 м. При средних размерах российских хозяйств до 10 тыс. га экономия для одного хозяйства будет составлять уже десятки миллионов рублей. Для крупных хозяйств — миллиарды рублей, отмечают в ассоциации. По оценкам аграриев, система окупается за один сезон.

Робот-фермер

«Внедрение роботизированной техники на базе ИИ позволяет снизить необходимость участия людей в производственных процессах сельхозорганизации. Модернизация сельскохозяйственных процессов за счет применения роботизированных технологий в перспективе способствует решению проблемы нехватки кадров и повышению качества производимой продукции за счет снижения влияния человеческого фактора», — говорит директор по аналитике АНО «Цифровая экономика» Карен Казарян. В Краснодарском крае в этом году запущена первая в России учебная ферма с применением искусственного интеллекта в структуре Центра молочных компетенций на базе Кубанского государственного аграрного университета. Роботизированная ферма рассчитана на содержание 55 голов крупного рогатого скота. Внедрение ИИ позволяет одному сотруднику следить за состоянием каждого животного, регулировать процессы кормления и доения.

В животноводстве ИИ выступает в качестве управляющей системы и системы анализа информации с камер и датчиков при управлении доильными аппаратами, системами очистки, процессом взвешивания. «Сейчас на пике интереса стопроцентно будет развиваться бесконтактная оценка экстерьера животных и их взвешивание. Представьте, насколько трудоемок процесс замера параметров крупного быка вручную, ведь описание экстерьера является необходимой процедурой в племенном животноводстве. Внедрение ИИ позволяет сделать это дистанционно, анализируя фото и видеосъемку животного», — рассказывает советник директора Главного ботанического сада им. Н.В. Цицина РАН кандидат сельскохозяйственных наук Татьяна Мамонтова.

Еще одно перспективное, по ее мнению, направление цифровизации животноводства относится к использованию систем «интернета вещей» (IoT). Онлайн-мониторинг состояния животных с помощью чипов и датчиков, измеряющий температуру тела, пульс, кровяное давление, помогает на ранней стадии выявить заболевшую особь и предотвратить вспышку болезни в стаде. Компьютерное зрение позволяет не только сосчитать количество голов в любой момент времени, но даже отслеживать эмоции животных для оценки здоровья домашнего скота. «Мы знаем хозяйства, где такие решения уже применяются, но проблема в том, что пока нет универсального продукта. Машинное обучение ИИ проводится под каждую ферму, в зависимости от вида и породы содержащихся там животных», — рассказывает Татьяна Мамонтова.

Уже сегодня ИИ способен принести ощутимую экономию фермерским хозяйствам. Сельхозпредприятия в Тамбовской и Тверской областях внедрили систему учета кормов для животных компании «КРОК инкорпорейтед». Система на базе ИИ анализирует данные с датчиков, которые установлены на комбайнах, грузовиках и элеваторах, по приходу, расходу и остаткам кормов в каждой емкости. Это позволяет прогнозировать расход кормов и корректировать порции в зависимости от стадии выращивания.

Бег с барьерами

«Несмотря на то что в аграрной отрасли еще сохраняется консерватизм, в ближайшие 3–4 года ожидается скачкообразное развитие цифровизации агропромышленного комплекса по одной простой причине — диджитал дает дополнительный стимул в эффективности бизнеса. Ситуация, в которой находится отрасль, а это увеличение себестоимости, ограничения, связанные с уходом ряда компаний с рынка РФ, цены, не отвечающие ожиданиям аграриев, — все это так или иначе приведет к тому, что нужно будет искать эффективные решения», — утверждает в интервью РБК Ростов генеральный директор поле.рф Евгений Белов.

Но пока с машинным разумом больше «дружат» крупные агропромышленные холдинги — маленькие компании и фермы зачастую заняты вопросами выживания на турбулентном рынке и не могут себе позволить стратегические инвестиции. Препятствуют развитию цифровизации агропромышленного комплекса неравномерность процессов внедрения цифровых технологий на сельскохозяйственных предприятиях, низкая доступность современных решений для широкого числа малых и средних предприятий, а также дефицит работников и большой кадровый разрыв между городом и селом.

В АНО «Цифровая экономика» выделяют основные кросс-отраслевые барьеры внедрения ИИ:

• ИИ-решения долго окупаются и/или нет понятной модели монетизации;

• дефицит t-shaped кадров, связок отраслевой эксперт + эксперт в машинном обучении;

• не урегулированы вопросы по обмену данными;

• нет единой платформы для обмена данными;

• низкий уровень цифровой зрелости предприятий.

«Расширить применение ИИ в бизнесе поможет сбор информации о лучших практиках отраслевого применения ИИ и агрегирование их в перечень конкретных, понятных для всех предприятий отрасли направлениях (сценариях) применения ИИ. В таком случае «отстающие» смогут эффективно и с меньшими затратами применить рыночный опыт распространенных и доказавших эффективность решений», — утверждает Карен Казарян.

Тем не менее применение цифровых технологий в сельском хозяйстве имеет существенный экономический потенциал. По словам директора Национального центра развития искусственного интеллекта при правительстве России Сергея Наквасина, «по экспертным оценкам, в условиях массового внедрения ИИ может обеспечить прирост валовой добавленной стоимости (ВДС) к 2025 году на 25% в растениеводстве и на 13% в животноводстве».