Нейросеть получила образование в Кубанском государственном аграрном университете
Российская нейросеть GigaChat успешно сдала выпускной экзамен на бакалавра по направлению «Агробиотехнологии и устойчивое сельское хозяйство».
Умный помощник
Качественное обучение искусственного интеллекта – важнейшая задача при подготовке к конкретной работе. Нейросети с каждым годом становятся все более популярным инструментом для решения самых разных задач. Однако для того, чтобы нейросети эффективно выполняли свои функции и совершенствовались, их необходимо обучать на новых больших массивах данных, а часто затем дополнительно адаптировать под нужды проекта.
Создатели GigaChat сделали отличный ход – дали нейросети полноценное высшее образование в Кубанском государственном аграрном университете (КубГАУ). В разработке учебных материалов для GigaChat принимали участие более 90 экспертов. В процессе обучения нейронка освоила восемь основных направлений агропромышленного комплекса: агрономию, агрохимию и защиту растений, аквакультуру, ветеринарию, зоотехнию, лесное дело, производство пищевых продуктов и садоводство.
Затем модель сдала комплексный экзамен по направлению «Агробиотехнологии и устойчивое сельское хозяйство». Комиссия, принявшая у GigaChat от Сбера экзамен, была авторитетной и уважаемой. В ее состав вошел признанный отраслевой специалист, директор Национального центра зерна имени П.П. Лукьяненко, академик РАН и доктор сельскохозяйственных наук Вячеслав Лукомец. Экзаменационную коллегию возглавлял ректор КубГАУ, академик РАН и доктор экономических наук Александр Трубилин.
ИИ – бакалавр
Экзамен полностью соответствовал выпускным испытаниям для студентов-бакалавров и обеспечивал объективную и всестороннюю оценку компетенций. Проверка состояла из двух частей: первая включала тестирование с 15 вопросами с вариантами ответов, а вторая часть содержала 10 открытых практических вопросов, которые уже требовали развернутых ответов.
Нейросеть уверенно справилась как с теоретической, так и с практической частями. GigaChat правильно ответил на большинство вопросов и получил итоговую оценку "хорошо".
Таким образом, специалисты, работающие в российском АПК, получили квалифицированного помощника - генеративную модель, способную решать сложные профессиональные задачи сельского хозяйства и выступать персональным цифровым помощником.
Новые решения для АПК
В дальнейшем этот метод обучения ИИ поможет аграриям создавать новые решения в АПК и повышать эффективность работы. Можно ожидать инноваций, основанных на использовании технологий искусственного интеллекта в аграрном секторе: ИИ-решений, способных облегчить труд агрономов, ветеринаров, зоотехников, специалистов по растениеводству, лесному хозяйству и переработке. Это особенно важно в условиях дефицита кадров.
При этом очевидно, что несмотря на развитие ИИ, нельзя говорить о полной замене специалистов-людей в АПК. Нейронка возьмет на себя рутинные задачи и поможет сократить количество ошибок. Но стратегические решения остаются за человеком.
Для государства и экономики цифровизация и автоматизация АПК позволят уменьшить зависимости от зарубежных решений, одновременно повышая эффективность работы агросектора. Это означает рост объемов производства продовольствия, которое пойдет как на российский, так и на глобальный рынок.
Экспорт обученного ИИ
В российском IT это не первая обученная вузами нейросеть. Так, учёные Тихоокеанского государственного университета (ТОГУ, Хабаровск) создали ИИ, способный прогнозировать урожайность сельхозкультур. Нейросети для распознавания вредителей и болезней растений обучают в Бурятской государственной сельскохозяйственной академии.
Это создает потенциал для формирования в российском сельском хозяйстве устойчивых цифровых экосистем: «умные смарт-фермы», системы «умного земледелия», «агро-биотехнологические платформы», «умные лесхозы» в интеграции с IoT, дронами, спутниками и ИИ выведут АПК на новый этап развития. Такие платформы «под ключ» будут востребованы в странах, активно развивающих собственное производство продовольствия, прежде всего - СНГ и Глобального Юга.
