Так как же в решении этой задачи помогут IT-технологии? Представим, что у нас есть 50 процессов, которые нужно контролировать одновременно на большой сельскохозяйственной площади, исчисляемой сотнями гектаров. Технологии на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогут нам понять, как погода, сезонный солнечный свет, миграция животных, птиц, насекомых, использование удобрений, циклы посадки и полива влияют на урожайность. Полученная база знаний позволит сформировать оптимальную цепочку действий, позволяющую повысить качество и увеличить объем производимой сельскохозяйственной продукции.
Интерес к новым технологиям подтверждают данные BI Intelligence Research. По их прогнозу, мировые расходы на «умные» технологии в сельском хозяйстве к 2025 году должны вырасти втрое по отношению к 2020 году и составить $15,3 млрд. Уже сейчас IT-разработки демонстрируют потенциал, позволяющий увеличивать производственные мощности, сокращать расходы и оптимизировать работу фермеров.
Роботизация сельского хозяйстваКомпания EcoRobi разработала автономный роботизированный комплекс сенсоров для мониторинга вегетации, микроклимата и почвы растений. Искусственный интеллект, лежащий в основе разработки, позволяет находить насекомых, болезни и сорняки на ранней стадии, проводить качественную оценку урожайности, анализировать необходимость применения удобрений и средства защиты. С помощью технологии можно снизить расход пестицидов до 95%, удобрений до 20%, обеспечить рост урожайности от 10% и сократить потери от гниения плодов до 30%. Кроме того, роботизированный комплекс способен контролировать качество работы овощеводов, что существенно повысит производительность труда.
Вертикальные фермы
Цифровая картография
ГеосАэро — платформа оперативного получения данных с БПЛА для глубокой аналитики и принятия решений. С помощью разработки стартапа можно проводить аудит пашни, залежей, лесополосы, оврагов и дорог объемом до 30 000 гектар в сутки. Оперативный мониторинг сельскохозяйственных земель позволяет получить первые результаты уже через 4 дня. Полученные данные позволяют проанализировать такие показатели, как всхожесть, неоднородность посевов, урожайность. Помимо этого, применение платформы для хозяйства, например, в 10 000 га дает возможность сэкономить до 5 миллионов рублей в сравнении с тракторного объезда для решения аналогичных задач.
Поддержка агро-стартапов
В июле 2021 года Московский инновационный кластер объявил о старте конкурса Agro Tech Challenge. За время заявочной кампании было получено 249 заявок от IT-компаний, работающих в одном из четырех направлений: инновационные решения для растениеводства, цифровые решения для сельского хозяйства, agrotech и foodtech. Только 24 проекта прошли в финальную часть, где участников ждали экспертные сессии, встречи с отраслевыми партнерами, нетворкинг и финальный демо-день с возможностью представить решения потенциальным заказчикам, инвесторам и партнерам программы.
Источник: Популярная Механика