Беспилотная техника самостоятельно проводит посевную, дроны в реальном времени мониторят состояние полей, а нейросети анализируют данные и дают рекомендации по поливу и внесению удобрений. Эксперты Сбер Бизнес Софт рассказали, какие ИИ-решения уже доказывают свою эффективность в отрасли.

Компьютерное зрение вместо агронома

В теплицах 4-го и 5-го поколения все чаще применяют системы видеоаналитики. Они фиксируют отклонения в развитии растений: вредителей, повреждения, неравномерную плотность макушек. Изображения обрабатываются моделями глубокого обучения, а результаты выводятся в виде тепловых карт или отчетов.

Видеоаналитика от Сбер Бизнес Софт, например, оценивает состояние листьев по цвету, площади и плотности поражения, выделяя четыре степени отклонения. Это помогает агрономам быстрее реагировать на проблемы, прогнозировать урожайность и снижать влияние человеческого фактора.

Прогноз урожайности на основе данных

ML-модели анализируют данные за 1–5 лет: историю урожайности, сведения о вредителях, погоде, объемах внесенных удобрений на разных участках. На основе этого они формируют прогноз, который позволяет хозяйствам заранее планировать бюджет и потребность в персонале.

Умный контроль в животноводстве

В животноводстве решения на базе компьютерного зрения круглосуточно следят за состоянием поголовья без носимых датчиков – это снижает стресс у животных. Системы автоматически анализируют поведение, выявляют ранние признаки заболеваний, контролируют процессы доения, кормления и перемещения.

Сроки окупаемости

Как отмечают эксперты, окупаемость ИИ-решений в агросекторе зависит от размера хозяйства, уровня цифровой зрелости, наличия инфраструктуры и массива архивных данных. В среднем этот процесс занимает от одного года до трех лет.