Цифровые инструменты в сельском хозяйстве — что и как применять

«Предлагаю смотреть на цифровые инструменты не как на набор каких-то модных новых технологий, а как на новую систему управления рисками», — уточнил Артем Суворов.

Актуальность

Логики управления сельскохозяйственными производствами меняется в условиях растущей непредсказуемости климата и экономики, уточнил эксперт. Речь идет не только о климате или новых технологиях, а о сохранении управляемости хозяйства, урожайности и экономической устойчивости при частых изменениях условий по ходу сезона.

При внедрении технологий не заменяется опыт агронома алгоритмами и не ведется поиск универсальной технологии, а проводится интеграция знаний и данных.

Цифровизация — это не просто внедрение модных технологий (дроны, спутники, ИИ), а создание новой системы управления рисками. Главная задача — переход от фиксации проблем постфактум к их упреждению, подчеркнул Артем Суворов.

Модели и практика

Традиционная модель ретроспективна — фиксирует произошедшее и корректирует действия только в следующем цикле. Новая модель с цифровыми технологиями проактивна — позволяет раньше заметить отклонения, оценить причины и вмешаться до превращения риска в существенную потерю.

На практике хозяйство анализирует цифровые данные с поля: связывает информацию о проблеме с историей участка, погодой, технологическими операциями, данными о почве и экономике культур. После обработки компания понимает, где нужна реакция и какой она должна быть.

«Поэтому цифровой инструмент — это уже не отдельный экран или отчет. Его ценность появляется тогда, когда он становится частью управленческого единого цикла: данные, анализ, прогноз, решение, действие, контроль результата», — пояснил эксперт.

Цифровой двойник: что это такое?

Многие хозяйства в России используют модель цифрового двойника. Это не сложная IT-система, а постоянно обновляемая цифровая модель конкретного объекта управления (поле, участок, производственный комплекс, техника).

Что включает модель:

• Свойства почвы.
• Влажность, температура.
• Погодные условия.
• Результаты дистанционного мониторинга.
• Выполненные операции за предыдущий период.

Управленческий цикл с использованием цифрового двойника:

• Сенсоры и источники информации фиксируют ситуацию.
• Модель принятия решений обновляется.
• Аналитика выявляет риски/отклонения.
• Система или специалист выбирает конкретные действия.
• Результат оценивается, модель уточняется.

Это делает процесс регулярным и обязательным, а не разовым проектом.

Проблемы внедрения и польза

По оценке Артема Суворова, самым слабым звеном часто оказывается этап преобразования данных в реальные действия, а не сам сбор данных.

Практические критерии полезности:

• Сокращение простоев.
• Быстрая реакция на риск.
• Понимание причин принятых решений.
• Рекомендация по внедрению: начинать не со всего предприятия сразу, а с одного приоритетного процесса, где цена ошибки высока и эффект можно измерить.

Главная ценность — не накопление гигабайтов статистики, а формирование усредненной картины предприятия для принятия решений. Повышается точность планирование операций.

Спутниковый мониторинг и ГИС-инструменты

Спутниковое наблюдение показывает динамику состояния посевов, а ГИС привязывает эти наблюдения к карте поля и агрохимическим данным. Артем Суворов назвал ключевую проблему при использовании таких технологий: внутри хозяйства и даже поля условия могут сильно различаться (почва, рельеф, история севооборота). Усреднение приводит к неэффективному расходованию удобрений, воды и времени.

Необходимо отличать зоны, где стандартная технология работает эффективно, от зон, требующих особого подхода.

ГИС-инструменты позволяют приоритизировать внимание: где проверить гипотезу, где действовать в первую очередь.

Искусственный интеллект в АПК

ИИ полезен тем, что помогает быстро обработать большой массив разнородной информации (спутники, датчики, метеостанции, история операций) и выделить закономерности, которые трудно увидеть вручную.

ИИ не заменяет агронома, отметил Артем Суворов. Окончательное решение всегда остается за человеком. Алгоритм видит закономерность данных, а человек оценивает ее применимость к реальным условиям поля, фазам развития культуры, экономическим ограничениям хозяйства.
Он назвал правильную задачу при внедрении ИИ: «Какое конкретное решение мы хотим улучшить?», а не «Готово ли хозяйство к искусственному интеллекту?».

Примеры задач для улучшения:

• Прогноз состояния посевов.
• Выявление проблемных участков.
• Планирование полевых работ.
• Управление водным режимом.

Любые цифровые инструменты должны быть привязаны к измеримому эффекту для хозяйства: снижение потерь, затрат, повышение точности планирования или стабильности урожайности, уточнил Артем Суворов.