Запас углерода в почве оценит ИИ
Исследователи из Казахстана и России подписали соглашение о создании интеллектуальной системы для анализа состояния сельскохозяйственных земель и прогнозирования запасов углерода.
Агропромышленный комплекс – один из крупнейших источников выбросов парниковых газов (ПГ). По данным ООН, на его долю приходится около 22% глобальных выбросов. Но одновременно обрабатываемые почвы поглощают из атмосферы углерод, накапливая это органическое вещество. Более того, он является основой гумуса, который определяет плодородие почвы. Анализ C-баланса в земле – важная задача, которая позволяет прогнозировать урожайность и оценивать экологический баланс при работе аграриев.
Совместные исследования России и Казахстана
Прогнозировать динамику запасов органического вещества в грунте и одновременно оценивать выбросы парниковых газов ученые из России и Казахстана будут с помощью искусственного интеллекта. Соглашение о проведении совместных исследований подписали Национальная академия наук Казахстана и Федеральный научный центр агроэкологии Российской академии наук.
Стороны утвердили дорожную карту разработок. Для анализа потребуются спутниковые, почвенные и агроклиматические данные. ИИ позволит оценивать углеродный баланс и эффективность разных способов обработки земли. В зависимости от ситуации на поле ученые смогут моделировать потоки парниковых газов, прогнозировать изменения состава почвы и оценивать эффективность различных технологий.
Сотрудничество началось в прошлом году. 30 октября 2025 года заработал карбоновый полигон Kaz Agro Carbon площадью 70 га. Он создан на базе Казахского научно-производственного центра зернового хозяйства имени А. И. Бараева совместно с Федеральным научным центром агроэкологии Российской академии наук. Площадка позволяет проводить все необходимые исследования.
Развитие российских технологий
В России работа над цифровыми технологиями анализа состояния почвы и ее воздействия на окружающую среду ведется уже несколько лет.
Так, ученые Томского государственного университета (ТГУ) совместно с IT-компанией «Синкретис» разработали нейросеть для анализа по спутниковым снимкам состояния угодий. Почвоведы исследовали поля в различных климатических зонах и выявляли связь между отражающей способностью земли и ее сигнатурами на снимках из космоса. ИИ по этим данным определяет участки неоднородности, ускоряя работу ученых.
«Анализ состояния почв, когда речь идет не о малых хозяйствах, а больших сельхозугодьях площадью в десятки и сотни тысяч гектаров, очень затруднителен. Программное обеспечение для мониторинга полей позволит значительно повысить эффективность управления сельхозресурсами», – отметил Олег Мерзляков, заведующий кафедрой почвоведения и экологии почв Биологического института Томского государственного университета.
В свою очередь ученые факультета почвоведения МГУ разработали систему динамического углеродного моделирования для инвентаризации углерода и парниковых газов в пахотных землях. Технология позволяет использовать экспериментальные данные мониторинга точечных исследований на карбоновых полигонах и проверять обоснованность внедрения технологий секвестрации углерода.
Углеродная аналитика для всей планеты
Новая платформа, разрабатываемая Россией и Казахстаном, даст возможность проводить качественный мониторинг и анализ выделения парниковых газов, а значит, предсказывать риски экологического ущерба и деградации земель.
Научное сообщество получит дополнительный ИИ-инструмент для развития почвоведения. Это особенно важно с учетом больших площадей сельскохозяйственных земель двух стран, продуктивность которых необходимо сохранять в условиях изменения климата. Технология позволит повышать и качество управленческих решений в землеустройстве. Это даст новый импульс развитию растениеводства, а значит, повысит продовольственную безопасность участников проекта.
В дальнейшем платформа может стать и экспортным продуктом, востребованным в странах, заинтересованных в сохранении экологии и выполнении международных экологических требований, включающих снижение выбросов парниковых газов и развитие проектов их поглощения.
