Применение машинного обучения при организации адаптивно-ландшафтных систем земледелия

Статья исследует возможности применения инструментов искусственного интеллекта при организации эколого-ландшафтных систем земледелия. Отмечается, что с помощью алгоритмов обучения сельхозтоваропроизводители могут оптимизировать многие процессы ведения производства, повысить продуктивность угодий и качество получаемой продукции, а также снизить затраты и себестоимость. Показано, что массовое внедрение машинного обучения способно увеличить долю валовой добавленной стоимости в ближайшие 5 лет на 25% в растениеводстве, и до 14% в животноводстве при оптимистическом сценарном варианте развития, в наиболее вероятностном варианте показатели будут в два раза ниже, при пессимистическом - увеличение произойдет не более чем на 3,8% в отрасли растениеводства, и до 0,4% в отрасли животноводства. Поскольку адаптивно-ландшафтное земледелие, базирующееся на учете особенностей рельефа, климата, агрофаций, должно учитывать большое количество параметров, таких как оценка состояния почвы и растений, посевные площади, частота их обработки, количество вносимых минеральных и органических удобрений, обработка гербицидами и инсектицидами и др., был разработан прототип информационной системы, позволяющей на основе предиктивного анализа, подобрать наиболее оптимальное решение для организации севооборотов с целью управления системами земледелия. В статье показана возможность применения компьютерного зрения при распознавании картографического материала и установлении типа агроландшафта для получения высокопродуктивных урожаев. Построены модели интеллектуального анализа на основе входящих признаков. Для работы с предложенным продуктом не предъявляется специализированных требований к квалификации персонала, а даже может быть использовано рядовыми работниками как крупных агрохолдингов, представителями органов муниципальной и государственной власти в области агропромышленного сектора, так и сотрудниками небольших хозяйств за счет простоты и интуитивно понятного интерфейса.