Нейросети в России помогут прогнозировать урожайность и риски болезней культур
Ленар Сафиуллин рассказал о том, как технологии точного земледелия меняют агросектор и экономят ресурсы.
Передовые агрохолдинги и средние хозяйства в России всё чаще применяют искусственный интеллект и дистанционный мониторинг для повышения урожайности и эффективности. Эта цифровая трансформация позволяет выявлять проблемы на полях до того, как они станут заметны человеческому глазу, и точечно решать их, экономя удобрения и топливо.
Как объяснил проректор Казанского государственного аграрного университета Ленар Сафиуллин изданию «Известия», основу технологии составляет облёт полей беспилотниками с мультиспектральными камерами. Такие дроны за полчаса сканируют десять гектаров, делая снимки в инфракрасном диапазоне. Специальные программы создают детальную карту поля, а искусственный интеллект анализирует её, находя участки, где растения страдают от нехватки воды, питательных веществ или болезней.
Нейросети снижают химикаты и расходы на обработку
После анализа нейросеть формирует задание для сельхозтехники, которая вносит удобрения или средства защиты растений только на проблемных участках. Это позволяет сократить расход химикатов на 20–25 % и в несколько раз снизить затраты на обработку от вредителей. Однако, как подчёркивает эксперт, окончательное решение всегда остаётся за человеком-агрономом, который должен интерпретировать данные и понять истинную причину проблемы.
Такие инновации создают спрос на специалистов нового типа, способных работать на стыке классической агрономии и цифровых инструментов. Аграрные вузы страны уже меняют учебные программы, открывая лаборатории с дронами и специальным программным обеспечением. Студенты учатся планировать полёты, анализировать данные и создавать карты для «умной» техники.
Экономическая выгода от точного земледелия очевидна: для хозяйства площадью 3–5 тысяч гектаров инвестиции в систему мониторинга окупаются в срок от полутора до нескольких лет. Не менее важна и экологическая составляющая: точечное внесение химии снижает нагрузку на почву и окружающую среду.
По словам Ленара Сафиуллина, накопление данных за несколько лет открывает ещё большие перспективы — прогнозирование урожайности весной и оценку рисков болезней.
