Нейросети в России помогут прогнозировать урожайность и риски болезней культур

Передовые агрохолдинги и средние хозяйства в России всё чаще применяют искусственный интеллект и дистанционный мониторинг для повышения урожайности и эффективности. Эта цифровая трансформация позволяет выявлять проблемы на полях до того, как они станут заметны человеческому глазу, и точечно решать их, экономя удобрения и топливо.

Как объяснил проректор Казанского государственного аграрного университета Ленар Сафиуллин изданию «Известия», основу технологии составляет облёт полей беспилотниками с мультиспектральными камерами. Такие дроны за полчаса сканируют десять гектаров, делая снимки в инфракрасном диапазоне. Специальные программы создают детальную карту поля, а искусственный интеллект анализирует её, находя участки, где растения страдают от нехватки воды, питательных веществ или болезней.

«Система построена на том, как растения отражают свет. Когда растение испытывает стресс, меняется структура его клеток. Камера фиксирует эти изменения за несколько дней до появления видимых симптомов», — отметил Сафиуллин.

Нейросети снижают химикаты и расходы на обработку

После анализа нейросеть формирует задание для сельхозтехники, которая вносит удобрения или средства защиты растений только на проблемных участках. Это позволяет сократить расход химикатов на 20–25 % и в несколько раз снизить затраты на обработку от вредителей. Однако, как подчёркивает эксперт, окончательное решение всегда остаётся за человеком-агрономом, который должен интерпретировать данные и понять истинную причину проблемы.

Такие инновации создают спрос на специалистов нового типа, способных работать на стыке классической агрономии и цифровых инструментов. Аграрные вузы страны уже меняют учебные программы, открывая лаборатории с дронами и специальным программным обеспечением. Студенты учатся планировать полёты, анализировать данные и создавать карты для «умной» техники.

Экономическая выгода от точного земледелия очевидна: для хозяйства площадью 3–5 тысяч гектаров инвестиции в систему мониторинга окупаются в срок от полутора до нескольких лет. Не менее важна и экологическая составляющая: точечное внесение химии снижает нагрузку на почву и окружающую среду.

По словам Ленара Сафиуллина, накопление данных за несколько лет открывает ещё большие перспективы — прогнозирование урожайности весной и оценку рисков болезней.