Хай-тек в сельском хозяйстве: как нейросети изменили агросектор и создают профессии будущего

Современные технологии меняют реальность в самых разных отраслях экономики, в том числе в агропромышленности. ИИ-диагносты, умные системы, алгоритмы и датчики все чаще становятся «правой рукой» работников предприятий, а будущих аграриев уже сейчас обучают нейрофишкам. Инновации превращают фермы в умные организмы, где процессы становятся более точными. Природа и наука работают вместе, облегчая труд фермеров, экономя ресурсы и способствуя производству продуктов для всего мира.

Технологии и искусственный интеллект пришли туда, где шумят поля ржи, пшеницы и кукурузы. Теперь над посевами кружат агродроны: они картируют территорию и автоматически собирают данные. ИИ отмечает зоны посева и орошения, а роботы высаживают семена с точностью до миллиметра. Нейросети предсказывают урожайность и подсказывают, как сэкономить воду и удобрения. Современные тракторы и опрыскиватели действуют с минимальной погрешностью, выполняя задачи быстрее и качественнее человека.

Главное — вместо тонн химии для борьбы с вредителями применяется точечное вмешательство. ИИ превратил опыт и интуицию агронома в набор точных данных: решения принимаются быстрее, ресурсов расходуется меньше, а эффективность хозяйства растет в разы.

Умные технологии меняют не только растениеводство, но и животноводство. Датчики, камеры и микрофоны в режиме реального времени фиксируют поведение и физиологические показатели животных. Машинное обучение анализирует эти данные, помогая как можно раньше выявлять болезни, контролировать воспроизводство и даже распознавать стресс у скота. Роботы-дояры, автоматические кормушки и системы микроклимата уже работают под управлением прогнозных алгоритмов.

На передовой научного прогресса — вузы. В Бурятской государственной сельскохозяйственной академии студенты вместе с учеными осваивают современные технологии: с помощью искусственного интеллекта и агродронов они учат нейросети распознавать вредителей и болезни растений. Первые эксперименты проводят на яровой пшенице и капусте.

Для обучения системы агродроны и другие устройства собирают массив изображений — сотни и тысячи снимков растений на разных стадиях развития, от первых всходов до уборки урожая. К каждому фото студенты добавляют метаданные: тип культуры, фазу роста, характер повреждения или стресса, координаты и дату съемки. Затем результаты проверяют опытные агрономы, чтобы данные были максимально точными.

Все собранные материалы загружают в цифровую платформу «Агрика», созданную партнером академии — компанией «Инно-Агро». Эта система предназначена для комплексного управления агробизнесом. Чем больше данных она получает, тем точнее работает нейросеть: алгоритмы учатся замечать даже самые мелкие признаки заболеваний или вредителей.

В перспективе такая интеграция поможет агрономам и фермерам точечно обрабатывать поля — не всю площадь, а только отдельные проблемные участки. Это позволит сократить расходы на удобрения и химические средства, а значит, сберечь и деньги, и экологию. При этом подсказки будут приходить в режиме реального времени: достаточно навести камеру агродрона или смартфона на растение, и система сразу предложит оптимальный алгоритм действий.

В 2024 году в Ставропольском аграрном университете появился факультет цифровых технологий, и студенты — от агрономов до ветеринаров — стали ближе к современным технологиям. Они изучают ИИ, Data Science, машинное зрение, Internet of Things (сеть устройств, которые обмениваются данными и командами без участия человека) и Big Data.

Будущие агрономы проходят курсы по распознаванию болезней растений и животных, анализируют данные с дронов и датчиков, а также учатся управлять системами точного земледелия и роботизированной техникой — тракторами, сборщиками урожая и роботами для подачи корма животным.

У студентов и преподавателей уже есть собственные рабочие проекты: нейросети для распознавания болезней плодовых культур и анализа крови животных по снимкам. Так, анализ крови помогает на ранних стадиях выявить болезни животных, контролировать состояние иммунитета и уровень питательных веществ. Все это снижает затраты на лечение — и дает возможность получать более здоровое потомство от здоровых особей.

В 2025 году вуз стал победителем проекта «Научный центр мирового уровня», благодаря которому здесь планируют реализовывать стратегические разработки — ИИ-платформы для мониторинга полей и полностью автоматизированное управление теплицами.

Ставропольский вуз устремлен в технологическое будущее и превращает классическое образование в прогрессивный хаб агротехнологий. Здесь учат не только сеять, но и кодить, анализировать и автоматизировать — это прямой путь к умным полям и автономным системам ухода за животными и плодовыми растениями. С такими востребованными практическими навыками студенты легко смогут построить карьеру на стыке сельского хозяйства и IТ.

Алтайский государственный аграрный университет готовит новое поколение агротехников, которые работают не только с землей, но и с агродронами, облаками данных и искусственным интеллектом. Здесь будущих специалистов учат читать поля как книгу.

В лаборатории ГИС-технологий студенты анализируют снимки с беспилотников и спутников: находят проблемные участки, распознают культуры — пшеницу, сою, подсолнечник, ячмень, кукурузу, рапс или травы, — считают плотность всходов и отслеживают здоровье растений. Системы помогают выявлять болезни, вредителей, сорняки, а также анализировать состояние почвы и внешние факторы. Проще говоря, агроном сразу видит, где поле в порядке, а где растениям требуется помощь.

Главное — студенты получают не сухую теорию, а реальные практические навыки работы с цифровыми платформами, ИИ и агродронами, которые уже сегодня применяются в хозяйствах.

Схожие проекты развиваются и в Кубанском государственном аграрном университете. Там агродроны активно используют для подсчета всходов.

— Мы запускаем дрон с разными камерами и, пролетая над полем, где всходят растения, делаем серию снимков, на основе которых подсчитываем количество растений, а по этому показателю определяем качество всходов, — объясняет доцент, к. т. н. КубГАУ Николай Курченко. — И вот этот показатель — важная составляющая при определении будущей урожайности.

Такие технологии дают фермеру наглядную картину: например, полученные с БПЛА данные показывают, сколько подсолнечника в этом году взошло, например на 20% больше; значит, с одного гектара он соберет повышенный урожай.

Агродроны помогают решать и метеорологические задачи. Они собирают данные о температуре, влажности и скорости ветра прямо на поле в режиме реального времени. Эти показатели позволяют понять, как погода влияет на рост растений и качество обработки. Скажем, при сильном ветре опрыскивание будет неэффективным — действующее вещество просто снесет. Зная это, фермер выбирает оптимальное время для обработки и повышает ее результативность.

Казанский аграрный университет объединяет обучение, науку и практику, чтобы цифровые технологии делали агробизнес эффективнее, а работу фермеров — легче. Здесь стремятся перевести в «цифру» все, что можно автоматизировать, и доверить тяжелый труд машинам.

В университете создают агророботов, строят цифровые двойники полей и сельхозтехники — виртуальные копии реальных объектов. Такие модели позволяют прогнозировать рост культур, просчитывать разные сценарии ухода за растениями и оценивать, как изменится урожай в зависимости от полива, обработки или удобрений. Цифровой двойник уже сегодня становится для агронома умным помощником, который способствует планированию работы даже на расстоянии.

Особое внимание уделяется машинному зрению и искусственному интеллекту. Камеры и алгоритмы «видят» поле так же, как человек, но быстрее и точнее анализируют состояние растений и помогают принимать решения для повышения урожайности и снижения затрат.

Студенты осваивают современные цифровые устройства в лабораториях автоматизации и роботизации. Здесь они учатся настраивать, использовать и обслуживать оборудование, которое уже внедряется в сельское хозяйство. А в студенческом конструкторском бюро ребята модернизируют технику, разрабатывают собственные устройства и пробуют себя в роли инженеров будущего.

Сейчас в вузе реализуется сразу несколько проектов на базе ИИ:

Технологии, которые недавно казались фантастикой, уже проходят испытания. Так, в Казани тестируют автономный трактор: он сам строит маршрут, объезжает препятствия и управляет орудиями, снижая нагрузку на человека.

А еще студенты придумали прицепной смородиноуборочный комбайн. С его помощью не нужно вручную собирать ягоду: агрегат справляется с этой задачей в десятки раз быстрее и заменяет до 150 человек. Потери урожая при этом минимальны. Сейчас разработчики заняты полной роботизацией машины, чтобы она могла функционировать без оператора.