Компоненты интеллектуального сельского хозяйства и их применение в Кыргызстане

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

УДК 338.48.657                                    

Умное сельское хозяйство, или агрономия 4.0, представляет собой революционный подход к ведению сельского хозяйства, который активно использует современные технологии для повышения эффективности и устойчивости аграрного сектора. В условиях глобальных вызовов, таких как изменение климата, рост населения и истощение природных

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice Т. 11. №5 2025 ресурсов, внедрение инновационных решений становится не просто желательным, а необходимым. Суть умного сельского хозяйства заключается в интеграции различных технологий, таких как Интернет вещей (IoT), большие данные, искусственный интеллект, робототехника и дронов, в традиционные аграрные процессы. Эти технологии позволяют собирать и анализировать данные о состоянии почвы, климатических условиях, здоровье растений и животных, что, в свою очередь, способствует более точному принятию решений [1].

Цели умного сельского хозяйства включают: 1. Повышение урожайности: Использование данных для оптимизации посевов и управления ресурсами позволяет значительно увеличить количество и качество урожая. 2. Снижение издержек: Автоматизация процессов и точечное применение удобрений и средств защиты растений помогают сократить затраты на производство. 3. Эффективное использование ресурсов: Умное управление водными ресурсами, энергией и другими материалами способствует более рациональному их использованию, что важно для устойчивого развития. Таким образом, умное сельское хозяйство не только отвечает на вызовы современности, но и закладывает основу для более устойчивого и эффективного будущего аграрной отрасли( .

Умное сельское хозяйство представляет собой современную концепцию ведения аграрного бизнеса, основанную на интеграции передовых технологий для автоматизации и оптимизации сельскохозяйственных процессов. Цель «умного» земледелия — повышение урожайности, снижение издержек и более эффективное использование ресурсов [2].

Интернет вещей (IoT): сети датчиков, размещенных на полях и фермах, собирают данные о состоянии почвы, влажности, температуре и других важных параметрах IoT объединяет все инструменты и решения в единую систему, обеспечивая фермерам возможность просматривать и управлять данными и техникой в режиме реального времени.

Большие данные и аналитика : сбор и анализ больших объемов данных помогают принимать обоснованные решения о посадке, уходе и сборе урожая. Анализ больших данных позволяет составлять точные прогнозы, планировать деятельность и разрабатывать эффективные бизнес-модели.

Искусственный интеллект и машинное обучение: технологии используются для прогнозирования погодных условий, выявления болезней растений и оптимизации использования удобрений и пестицидов. Алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать изменения климата, параметры почвы и воды, содержание углерода, распространение болезней и вредителей.

Робототехника: автономные машины выполняют различные задачи, такие как посев, прополка и сбор урожая, сокращая затраты на труд. Беспилотные транспортные средства и летательные аппараты используются для обработки, слежения за состоянием посевов и сбора урожая.

Спутниковая навигация : GPS и ГЛОНАСС используются для ориентирования техники на местности и слежения за животными.

Дроны и спутники: оснащенные камерами дроны и спутники позволяют фермерам составлять регулярно обновляемые карты и наблюдать за территорией удаленно.

Преимущества умного сельского хозяйства: увеличение скорости сбора и обработки данных; повышение точности всех процессов; повышение эффективности производства; снижение производственных затрат; сокращение потребности в ручном труде; рост урожайности; оптимизация ведения задач и отчетности; содействие устойчивому развитию.

Внедрение «умных» технологий способствует трансформации сельского хозяйства, делая его более эффективным, экологически устойчивым и способным удовлетворить растущие потребности населения планеты. Робототехника кардинально меняет процесс сельскохозяйственного производства, повышая его эффективность, продуктивность и устойчивость. Основные направления влияния робототехники на агросектор включают:

• 1.    Автоматизация и снижение зависимости от ручного труда: роботизированные тракторы и комбайны способны работать автономно, сокращая потребность в рабочей силе; автономные дроны выполняют мониторинг посевов, распыление удобрений и защиту растений.

• 2.    Повышение точности и эффективности производства: точные посевные системы с использованием ИИ анализируют почву и определяют оптимальные места для посадки; роботы для прополки устраняют сорняки без использования химикатов, сокращая вредное воздействие на окружающую среду.

• 3.    Оптимизация управления урожаем: роботы для сбора урожая (например, автоматические комбайны и роботы-сборщики фруктов) работают быстрее и эффективнее; системы предсказательной аналитики помогают планировать урожайность, анализируя данные с датчиков и спутников.

• 4.    Снижение затрат и экологичность: экономия ресурсов (воды, удобрений, топлива) за счет использования умных сенсоров и алгоритмов; экологически чистые технологии, снижающие использование пестицидов и удобрений.

• 5.    Развитие животноводства: роботизированные доильные аппараты повышают комфорт животных и продуктивность молочного производства; системы мониторинга здоровья скота позволяют автоматически отслеживать состояние животных и предотвращать болезни.

• 6.    Цифровизация и управление фермой: Агро роботы и ИИ-аналитика помогают в прогнозировании климатических изменений и адаптации к ним; умные фермы работают по принципу «Агро 4.0», объединяя IoT, Big Data и автоматизацию [3].

Робототехника делает сельское хозяйство более продуктивным, устойчивым и рентабельным, уменьшая влияние человеческого фактора, снижая затраты и повышая качество продукции. В будущем роботы станут неотъемлемой частью агроиндустрии, формируя новую эру «умного сельского хозяйства». Искусственный интеллект стремительно меняет облик современного АПК, открывая новые горизонты для повышения эффективности и устойчивости. Технологии ИИ в сельском хозяйстве в России и мире позволяют фермерам, агропредприятиям повысить урожайность, снизить издержки, улучшить качество продукции, минимизировать воздействие на окружающую среду. В России есть примеры успешного применения технологий умного сельского хозяйства, которые включают в себя различные решения на базе искусственного интеллекта (ИИ) и цифровых технологий, например успешного применения ИИ в сельском хозяйстве [4].

Внедрение ИИ-решений позволяет увеличить объемы производства в животноводстве в среднем на 3%, повысить урожайность растениеводства на 4% и увеличить объемы собранной продукции на 5%. Вместе с тем также необходимо проводить работу по совершенствованию национальной системы государственного регулирования поддержки агросектора. Как показывает практика, государственная поддержка в виде субсидий и дотаций для развития сельского хозяйства наиболее эффективна, когда в структуре аграрного производства превалируют крупные, интегрированные производства (как в Беларусь, России). Для условий мелкотоварного производств, выделяемые мизерные государственные средства, как было отмечено недоступны для большинства фермеров, что практически не выполняет свои функции по обеспечению доходности отечественных фермеров. В этих условиях важно принципиально важно изменить сами принципы и направления государственной поддержки. Традиционная поддержка сопровождается воспроизводством экстенсивного мелкокрестьянского типа сельскохозяйственного производства. В этой связи государственные средства следует в концентрированном виде направлять на поддержку кластерных технологий развития АПК, импортозамещения продовольствия и на реализацию крупных инфраструктурных проектов в АПК. В ближайшей перспективе полностью преодолеть мелкотоварность аграрного производства, укрупнить производство на основе развития сельскохозяйственной кооперации не представляется возможным. В этой связи важное значение имеет широкое развитие агрокластеров, которое можно создать практически в каждом регионе. Ведущим звеном агрокластеров, несомненно, должны стать агроперерабатывающие предприятия [4].

В отличии от кластерной технологии кредитования и поддержки, которое предлагается в Концепции кластерной политики в агропромышленном комплексе Кыргызской Республики на 2022‒2031 годы, разработанной МСХ КР, считаем необходимым осуществлять господдержку по кластерной технологии только действующих или сформировавшихся агрокластеров и преимущественно на производстве тех продуктов, в потреблении которых имеются проблемы с продовольственной безопасностью (мяса, яиц, сахара, растительного масла, плодов).С учетом практики развития отрасли в интеграционном формировании, необходима провести корректировки проводимой в стране аграрной политики в направления совершенствования: механизмов реализации целей и задач обеспечения продовольственной безопасности; аграрной структуры производства, трансформации мелкотоварного производства и развитие среднее и крупнотоварного производства; политики импортозамещения продовольствия и роста объемов производства сельскохозяйственной продукции, по которому республика имеет в ЕАЭС сравнительное преимущество; механизмов привлечения инвестиций в модернизацию аграрного сектора, перевода ее на интенсивный тип расширенного воспроизводства и механизмов кластерной интеграции в АПК.