Искусственный интеллект в сельском хозяйстве. Свежие проекты и тренды.
Проекты последних 2-3х лет показывают действенность применения нейронных технологий в сельском хозяйстве. Удалось добиться снижения затрат на 15-30% и роста урожайности на 10-25%.
В настоящий момент большое количество компаний в сельском хозяйстве интересуются и действуют с целью использования в своей работе систем Искусственного Интеллекта.

Компания John Deere работает над автономными тракторами и точным земледелием. Они приобрели компанию Blue River Technology, которая использует компьютерное зрение для борьбы с сорняками. В недавних проектах их технология See & Spray позволила сократить использование гербицидов.

Также есть платформа IBM Watson для принятия решений в сельском хозяйстве. Они используют искусственный интеллект для прогнозирования погоды и управления урожаем.

Еще один проект - Microsoft FarmBeats. Они сотрудничали с некоторыми сельскохозяйственными фирмами, чтобы использовать искусственный интеллект и Интернет вещей для ведения сельского хозяйства, основанного на данных.

Несколько лет назад стартовал проект в Индии, в котором фермеры повышали урожайность. Там происходит довольно большое количество изменений и нововведений.

Bayer's Climate FieldView - это цифровой инструмент, использующий искусственный интеллект для анализа полевых данных. У них есть исследования, показывающие, как их платформа помогла фермерам оптимизировать затраты.

Свежие проекты ИИ в сельском хозяйстве

  1. John Deere: Автономные тракторы и технология очистки и распыления
Проект: Система See & Spray Ultimate (завер-шена в 2023 г.), использующая компьютерное оборудование и материалы для тотального распыления грибов.

Эффект: Сокращение использования гербицидов на 80% (по данным полевых испытаний, 2023 год).
Стоимость до 30 долларов США/акр (пресс-релиз John Deere, 2023).

2. IBM Watson Decision Platform для сельскохозяйственных проектов применена в кооперативе Sunkist Growers (2022) для предсказания урожая цитрусовых.

Эффект: Увеличение урожайности на 15% за счет оптимального полива и удобрения. Снижение на 20% расходов на воду (IBM Case Study, 2022).


3. Microsoft FarmBeats & ICRISAT (Индия) Проект: пробный проект в штате Андхра-Прадеш (2022–2023 гг.) с использованием ИИ для прогнозирования урожая арахиса.

Эффект: Увеличение доходов фермеров на 30% за счет рекомендаций по срокам посадки и удобрениям.
Снижение потерь урожая на 25% (Microsoft Blog, 2023).


4. Bayer Climate FieldView & Corteva Проект: Интеграция ИИ-алгоритмов для анализа данных полей в США (2023 г.).

Эффект: Повышение урожайности кукурузы на 12% (Bayer Report, 2023).
Экономия на удобрениях: $50/акр (AgWeb, 2023).

5. Prospera (Valmont Industries) Проект: Внедрение системы мониторинга урожая в Испании (2023 г.).

Эффект: Сокращение затрат на ручной труд на 40%.
Увеличение прибыли фермеров на $200/га (Prospera Case Study, 2023).

Ключевые тренды развития систем ИИ в агропроме

Результаты последних проектов?
  • Экономия ресурсов: ИИ снижает расход воды, удобрений и пестицидов на 15–30% (World Economic Forum, 2023).
  • Рост урожайности: В среднем на 10–25% в проектах с использованием ИИ (McKinsey, 2023).

Вот над этим работают современные компании:
1. Точное земледелие (Precision Agriculture)
Суть: Использование ИИ для анализа данных с датчиков, дронов и спутников с целью оптимизации ресурсов (вода, удобрения, пестициды) на уровне отдельных растений или участков поля.
Примеры:
  • John Deere (проект See & Spray): ИИ идентифицирует сорняки и точечно распыляет гербициды, сокращая их использование на до 80% (John Deere, 2023).
  • Microsoft FarmBeats: Анализ данных о почве и погоде для рекомендаций по поливу, что повысило урожайность арахиса в Индии на 30% (Microsoft, 2023).
  • Экономический эффект:
  • Экономия $20–50/акр за счет сокращения расходов на химикаты и воду.
  • Рост прибыли фермеров на 10–25% (McKinsey, 2023).
2. Автономная сельхозтехника
Суть: Роботизированные системы и самоуправляемые машины для посадки, сбора урожая и мониторинга полей.
Примеры:
  • John Deere Autonomous Tractors: Тракторы с ИИ-навигацией работают 24/7, сокращая время обработки полей на 30% (AgWeb, 2023).
  • Naïo Technologies (Франция): Роботы для прополки виноградников снизили затраты на ручной труд на 50% (Naïo, 2022).
  • Экономический эффект:
  • Снижение затрат на рабочую силу до $100/га (особенно актуально в ЕС и США).
  • Повышение точности операций (например, посадки семян) на 15–20%.
3. Прогнозирование урожайности и рисков
Суть: ИИ-модели предсказывают урожайность, болезни растений и погодные риски.
Примеры:
  • IBM Watson в проекте с Sunkist Growers: Прогноз урожайности цитрусовых с точностью 95%, что помогло оптимизировать логистику и сократить потери (IBM, 2022).
  • The Climate Corporation (Bayer): Платформа FieldView предупреждает о засухах, снижая риски потерь урожая на 20% (Bayer, 2023).
  • Экономический эффект:
  • Увеличение доходов фермеров на $50–150/акр за счет минимизации потерь.
  • Снижение страховых выплат агрокомпаний на 10–15% (по данным FAO).
4. Устойчивое развитие и экология
Суть: ИИ помогает сократить углеродный след сельского хозяйства через оптимизацию ресурсов.
Примеры:
  • Pivot Bio (США): ИИ-микробные удобрения сократили использование синтетических азотных удобрений на 25%, уменьшив выбросы CO₂ (Pivot Bio, 2023).
  • Corteva Agriscience: Алгоритмы для расчета оптимального внесения удобрений снизили их расход на 30% без потери урожайности (Corteva, 2023).
  • Экономический эффект:
  • Экономия $30–80/акр на удобрениях.
  • Повышение маржинальности "зеленых" продуктов на рынке.
5. Вертикальные фермы и сити-фермерство
Суть: ИИ управляет искусственным освещением, поливом и микроклиматом в закрытых помещениях.
Примеры:
  • Plenty Unlimited (США): Вертикальные фермы с ИИ увеличили урожайность салата в 350 раз на 1 акр по сравнению с традиционными методами (Plenty, 2023).
  • Infarm (Германия): Снижение расхода воды на 95% в проектах для супермаркетов (Infarm, 2022).
  • Экономический эффект:
  • Сокращение логистических расходов на 40% за счет локализации производства.
  • Рентабельность до 25% даже в условиях мегаполисов.
6. Борьба с изменением климата
Суть: ИИ-модели адаптируют сельхозпрактики к экстремальным погодным условиям.
Примеры:
  • CGIAR (Африка): Платформа ClimMob с ИИ помогает фермерам выбирать засухоустойчивые сорта, повышая урожайность на 35% в Кении (CGIAR, 2023).
  • Aigen (США): Роботы на солнечных батареях с ИИ удаляют сорняки, сокращая зависимость от ископаемого топлива (Aigen, 2023).
  • Экономический эффект:
  • Снижение потерь урожая из-за засух/наводнений на 20–40%.
  • Доступность технологий для мелких фермеров (стоимость решений — от $10/мес).