КубГАУ развивает роботизированный центр молочных компетенций
На базе учебно-опытного хозяйства Кубанского аграрного университета будет запущена эмбриональная лаборатория. Состояние продуктивных животных в хозяйстве контролируют цифровые технологии.
Под контролем министра и губернатора
Министр сельского хозяйства России Оксана Лут и губернатор Краснодарского края Вениамин Кондратьев 20 ноября осмотрели центр молочных компетенций, созданный на базе учебного хозяйства «Краснодарское» Кубанского государственного аграрного госуниверситета.
Гордость центра – роботизированная ферма, производственная площадка молочного крупного рогатого скота (КРС), где процесс доения проводится с применением технологий искусственного интеллекта. Это единственная ферма в России, открытая на базе вузовского учебно-опытного хозяйства.
Особенность фермы – минимальное использование ручного труда. Для управления комплексом на 55 голов КРС нужен один сотрудник. Остальное делает автоматика. В режиме реального времени цифровые технологии позволяют следить за состоянием каждого животного и исходя из этого оперативно регулировать процессы кормления и доения. Для этого внедрены усовершенствованные чипы.
Но главное преимущество - эффективность производства. Цифровые технологии улучшают качество ухода за животными, что позволяет увеличить среднесуточный надой до 50 литров, это вдвое превышает средние показатели по Краснодарскому краю.
Развитие геномных технологий
Еще одна важная задача учебного центра – развитие геномных технологий в животноводстве, которые позволяют оценивать генетический потенциал животного ещё до появления видимых признаков, что ускоряет процесс селекции и повышает точность прогнозирования продуктивных качеств будущих поколений. В центре КубГАУ первыми в крае начали применять этот метод.
Ректор КубГАУ Александр Трубилин подчеркнул, что учебное хозяйство разводит племенных животных, обеспечивая потребности в высокопродуктивном молодняке КРС. Здесь содержится 3 тысячи голов. В 2026 году будет запущена эмбриональная лаборатория мощностью 10 тысяч эмбрионов в год.
«В ближайшей перспективе мы должны прийти к тому, чтобы ученые могли сопровождать каждую ферму, следить за состоянием животных, регулировать процессы кормления и доения, получать и анализировать различные параметры, чтобы отбирать лучших. Во многих регионах такую работу не проводят. У нас – еще несколько лет назад это делали вручную, а теперь – автоматизировано. Это важно для полноценной геномной селекции», – отметил Вениамин Кондратьев.
Производство с помощью IT
Внедрение и применение цифровых технологий и научное сопровождение хозяйств Краснодарского края позволит к 2030 году увеличить продуктивность дойного стада региона до 12 тонн молока на одну корову. В учебном хозяйстве КубГАУ уже получили среднюю продуктивность около 15,5 тонн молока на одну корову.
Все разработки в центре ведутся в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет 2030» (национальный проект «Наука и университеты»). По расчетам экспертов, они позволят увеличить рентабельность молочной индустрии в стране в среднем на 20% в течение 10 лет.
При этом проект КубГАУ – часть развивающейся системы цифровизации животноводства. Яркий пример - хозяйство «Тритикум» в Омской области. На ферме автоматизированы процессы от подачи корма и воды до уборки навоза. На каждую корову надет ошейник с датчиками, которые отслеживают состояние животного в режиме реального времени.
В подразделениях группы «ЭкоНива» используется собственный программно-аппаратный комплекс Eko.Feed. Он контролирует кормление животных, процесс взаимодействия отдела кормления, зоотехников по кормлению, операторов.
Коллектив Уральского федерального университета (УрФУ) разработал модель прогнозирования молочной продуктивности коров на основе исторических данных. Система внедрена на предприятии Сысертского района Свердловской области.
Потенциал развития цифрового животноводства
Эти кейсы становятся катализаторами для развития новых коллабораций между вузами и агробизнесом, стимулируя появление стартапов и коммерческих решений на стыке искусственного интеллекта и сельского хозяйства. На их базе формируются центры компетенций, откуда распространяются лучшие практики по аналогичным хозяйствам во всех аграрных регионах России.
Геномная селекция, роботизированные фермы, собственные IT-программы управления хозяйствами, снижают зависимость России от зарубежных технологий. Затем они войдут в комплексы российских систем умного животноводства и могут стать экспортным продуктом, востребованным в странах, развивающих свое животноводство: СНГ, Центральной Азии и Африки.
