В российской аграрной промышленности искусственный интеллект с относительно недавнего времени начал использоваться для конкретной прагматической задачи: снизить расходы, точнее рассчитывать затраты на обработку полей и увеличить прибыль. Одним из самых заметных примеров реального внедрения нейросетей в АПК стал совместный кейс ГК «Русагро» и разработчика «АссистАгро» (проект группы «Геомир») — это масштабный проект по автоматическому распознаванию сорных растений, он развивался при грантовой поддержке фонда «Сколково».
Здесь искусственный интеллект представлен не как несбыточное обещание на конференции, а как прикладной рабочий инструмент для удовлетворения нужд сельского хозяйства. Например, для мониторинга полей, прогнозирования урожайности, оперативного анализа почвы.
Роль агроскаутинга и автоматизации в управлении рисками
В аграрной промышленности время играет очень важную роль. Запоздалая фитосанитарная обработка, неверно подобранная дозировка препарата или вовремя не замеченный очаг болезни моментально оборачиваются серьезными экономическими потерями и пустой тратой ресурсов. Именно поэтому агроскаутинг, то есть, мониторинг состояния полей, – важная часть современного земледелия. Однако качественный контроль требует колоссального времени и постоянного присутствия экспертов на местах.
Для крупных агрохолдингов с земельным банком в сотни тысяч гектаров это выливается в огромную нагрузку на штат, а небольшие хозяйства часто и вовсе не могут позволить себе постоянного квалифицированного агронома. В обеих ситуациях автоматизированная система, способная быстро осмотреть поле и выдать готовые рекомендации, превращается в ключевое конкурентное преимущество.
Как работает АссистАгро
Принцип работы комплекса «АссистАгро» строится на синергии трех компонентов: беспилотника, камеры высокого разрешения и обученной нейросети. Как отмечает профильное издание AgroReport, это первый отечественный дрон с полностью интегрированной системой распознавания сорняков.
Процесс мониторинга выглядит следующим образом:
- дрон в автоматическом режиме пролетает над полем и собирает детальные снимки;
- данные передаются на облачную платформу, где ИИ идентифицирует сорные растения, определяет их конкретный вид и оценивает фазу развития;
- по результатам анализа система формирует для агронома готовые рабочие рекомендации.
Эффективность такого подхода подтверждается измеримыми бизнес-метриками. Как сообщает информационное агентство Interfax со ссылкой на официальный кейс компаний, внедрение системы в ГК «Русагро» позволило ускорить сбор и анализ фитосанитарных данных в 6 раз. В условиях короткого технологического окна для обработки посевов такой оперативный способ получения информации становится критически важным.
Технические параметры комплекса, опубликованные в экспертных материалах компании «Август», показывают высокую производительность: всего за 15 минут полета беспилотник способен проанализировать до 100 гектаров площади. При этом ИИ умеет распознавать более 150 видов сорных растений. За счет такой сверхточной локализации очагов и перехода от сплошного опрыскивания к точечному хозяйства могут снизить объемы использования гербицидов до 20%. Продукт доказал свою зрелость и на государственном уровне — AI-решение от «Геомир» официально включено в Реестр российского программного обеспечения.
Технологию можно использовать не только как внутреннюю ИТ-инфраструктуру крупного холдинга, но и применять как отдельную независимую услугу для средних и малых фермерских хозяйств.
ИИ не заменит агронома
Разработчики и аналитики подчеркивают: автоматизация не призвана заменить человека на поле и не отменяет многолетний опыт главного агронома. Работа на земле слишком комплексна — ИИ пока не может в полной мере учесть меняющуюся погоду, специфику конкретной почвы, экономические риски холдинга и общий контекст сезона.
Однако искусственный интеллект забирает на себя всю рутину. Он кратно быстрее собирает первичные данные, подсвечивает критические зоны и предоставляет руководству объективную карту полей. В результате агроном не тратит драгоценные часы на пешие обходы километров пашни, а концентрируется на главном — принятии стратегических решений.
Настоящая ценность ИИ в агропромышленном секторе заключается в том, что он снижает уровень неопределенности. В сельском хозяйстве, где любая ошибка из-за «слепых зон» стоит урожая и миллионов рублей, минимизация рисков напрямую конвертируется в чистую прибыль.
