10 лучших технологий в сельском хозяйстве России

15 Мая, 2024

Сегодня трудно представить развитие сельскохозяйственного сектора без цифровых технологий. Искусственный интеллект, робототехника и биотехнологии приходят на помощь человеку в сельском хозяйстве.

В России работают автоматизированные "умные фермы", появляются системы для управления садами, полями и теплицами. Оборудование уничтожает сорняки, следит за здоровьем животных и собирает данные для выявления проблем на фермах. Отрасль становится все более технологичной, формируются тенденции цифровизации агропромышленного комплекса.

Топ-10 технологий в сельском хозяйстве России

Технологии в агробизнесе, так называемые AgroTech, стали перспективным направлением в сельском хозяйстве. Эксперты ожидают, что масштабная цифровизация позволит увеличить прибыль отрасли в ближайшие пять лет. По мнению аналитиков, выручка агропромышленного комплекса может вырасти на 1,5 триллиона рублей.

Какие задачи выполняет агротехнология:

1. Сбор данных. Например, прогнозирование урожая, продуктивности животных.

2. Автоматизация управления. Управление процессами в животноводстве, растениеводстве, пищевом производстве.

3. Устранение человеческого фактора в производстве, повышение безопасности.

4. Сокращение расходов и повышение производительности.

Российский агропромышленный комплекс внедряет технологии медленнее, чем промышленность за рубежом. Сказывается зависимость от иностранных комплектующих, нехватка кадров, масштабы сельскохозяйственных территорий. Участники агросектора в России осознают необходимость современных информационных технологий. По мере внедрения новых решений агрохолдингами, средние и малые хозяйства могут перенимать технологии, пусть и в упрощенном формате.

Искусственный интеллект

Благодаря искусственному интеллекту (ИИ) в агропромышленном комплексе появились так называемые "умные фермы". Технологии "научились" оценивать состояние сельскохозяйственных животных и растений, прогнозировать урожай и предупреждать об изменении климата. С помощью ИИ фермеры контролируют производственные процессы в режиме онлайн и решают проблемы на упреждение.

Датчики для крупного рогатого скота собирают данные о режиме питья и рационе. Животные глотают безвредные датчики, чтобы следить за своим здоровьем и активностью.

Программное обеспечение на основе ИИ в растениеводстве организует автономное управление сельскохозяйственной техникой и оптимизирует выращивание растений.

BigData

Инновационная технология Big Data (большие данные) - это огромный объем данных, который используется для принятия решений, статистики и прогнозов. Информация обрабатывается автоматически. Так предприниматели получают аналитическую информацию и используют ее для улучшения производства.

Большие данные можно использовать в сельском хозяйстве для повышения урожайности, улучшения продуктивности животных. Например, производители получают данные о факторах, влияющих на удои коров и урожайность зерновых.

Географические информационные системы (ГИС)

Географические информационные системы, сокращенно ГИС, позволяют проводить мониторинг сельскохозяйственных угодий для оценки факторов урожайности. Такие функции выполняют GPS-навигаторы, датчики высадки семян, технологии гидрологической модуляции и т. д.

С помощью ГИС фермеры измеряют параметры сельскохозяйственных культур, уровень белка в посевах, в том числе кормовых, регулируют содержание влаги, углеводов в зерне, влажность почвы и рассчитывают количество удобрений.

Биоинженерия

Методы биотехнологии необходимы для генетического улучшения сельскохозяйственных животных, растений, в том числе для выведения сортов. Биоинженерия выполняет несколько функций в сельском хозяйстве:

• Селекция растений с учетом изменения климата и устойчивости к вредителям;
• искусственное оплодотворение;
• производство силосных кормов;
• утилизация отходов животноводства и растениеводства;
• создание трансгенных растений;
• получение удобрений с полезными бактериями.

Используя биотехнологии, ученые разрабатывают биосредства для борьбы с сорняками, защиты посевов от грызунов и фитопатогенных грибов-паразитов.

Управление водными ресурсами

Использование воды в сельском хозяйстве должно быть оптимизировано в условиях засухи, которая продолжается в мире в последние годы. Управление водными ресурсами включает в себя хранение воды и совершенствование ирригационных систем. Оптимизируются сроки поливов, регулируется влажность почвы, используются дополнительные источники воды.

Регенеративное сельское хозяйство

В отличие от традиционного сельского хозяйства, регенеративное сельское хозяйство улучшает и восстанавливает почву и бережно использует природные ресурсы. Этот способ ведения сельского хозяйства учитывает особенности окружающей среды. В нем практикуется покровное земледелие, посев различных культур на одной и той же площади (севооборот). Выпас скота осуществляется таким образом, чтобы участки успевали восстанавливаться (ротационный выпас), а удобрения производятся из органических отходов.

Точное внесение азота

"Точное земледелие" подразумевает экономное расходование удобрений, семян, средств защиты растений в сельскохозяйственных районах. Для точного внесения азотных удобрений используются приборы, которые собирают данные о поглощении азота растением и рассчитывают потребность. Также используются химические методы.

Беспилотные летательные аппараты в сельском хозяйстве

Дроны, или беспилотники, собирают информацию о состоянии сельскохозяйственных полей. Пролетая над полем, агродроны накапливают информацию о рельефе, площади и особенностях почвы. На основе полученных данных создается 3D-модель и фотоплан местности (ортофотоплан)

Министерство сельского хозяйства РФ поддерживает приобретение беспилотников участниками отрасли АПК, предоставляя льготные кредиты на покупку.

Вертикальное земледелие

В вертикальных фермах сельскохозяйственные растения выращиваются в искусственных условиях. Растения содержатся в вертикальных конструкциях в закрытом помещении. Выращивание роботизировано: устройства контролируют температуру, влажность, освещенность, состояние почвы, удобрения и полив.

Вертикальное земледелие повышает урожайность и позволяет выращивать растения вне зависимости от климата.

Цифровые двойники

Технология создания "цифровых двойников" пока только развивается в российском агропромышленном комплексе. По прогнозам Минсельхоза, цифровые модели ферм появятся в российском сельском хозяйстве к 2024 году. Однако агрохолдинги внедряют эту технологию уже сейчас.

Цифровые двойники осуществляют математическое моделирование производственных процессов, проводят расчеты, проверяют гипотезы и строят прогнозы. Технология позволяет собирать и обрабатывать данные со всех цифровых систем предприятия и контролировать процессы в режиме реального времени.

Какие решения могут помочь российскому агропромышленному комплексу?

Агропромышленный комплекс России движется в сторону импортозамещения и цифровизации. Несмотря на отставание от темпов цифровизации в Европе, Россия внедряет новые технологии, хотя и постепенно.

Задачи российского агропромышленного комплекса

Цель: импортозамещение семян.

Решение: создание специализированных семенных институтов и государственная поддержка.

Цель: повышение урожайности.

Решение: технологии точного земледелия. Цифровые сервисы на их основе помогают не только повысить урожайность на 30 %, но и снизить затраты.

Цель: разработка новых органических удобрений и СЗР

Решение: в настоящее время российские ученые разрабатывают более дешевые удобрения, а также увеличивается рост на органические продукты.

Цель: поиск новых каналов сбыта в агробизнесе

Решение: продажа сельскохозяйственной продукции на маркетплейсах. Онлайн-сервисы привлекают как крупных, так и мелких производителей. Упрощается логистика, появляются новые инструменты продвижения.

В настоящее время в российском растениеводстве используются новые решения для тепличных комплексов, дроны и агронавигаторы. В то же время в аграрном секторе ощущается нехватка систем больших данных и маркетплейсов с сельскохозяйственной продукцией.

В будущем цифровизация может ускориться за счет преодоления консервативного подхода в агропромышленном комплексе и результатов подготовки IT-специалистов.