ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОГО СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА

Ахматвалиева Л.Ф., студентка,

Бирский филиал УУНиТ, г. Бирск, Россия

Исаев Н.М., аспирант

ФГБОУ ВО Башкирский ГАУ, г. Уфа, Россия

Стовба Е.В., д.э.н., профессор,

Бирский филиал УУНиТ, г. Бирск, Россия

Аннотация. Цифровая трансформация аграрного сектора является ответом на глобальные вызовы: растущее население, изменение климата, истощение ресурсов и необходимость обеспечения продовольственной безопасности. Современное сельское хозяйство перестает быть традиционной отраслью и становится высокотехнологичной сферой, где данные управляют каждым процессом. В данной статье рассматриваются ключевые тенденции развития цифрового сельского хозяйства, объединяющие технологии Интернета вещей (IoT), большие данные, искусственный интеллект (ИИ) и робототехнику.

 Ключевые слова: цифровое сельское хозяйство, точное земледелие, агророботы, искусственный интеллект, цифровые технологии.

Концепция «цифрового сельского хозяйства» подразумевает применение цифровых технологий для комплексного управления всеми этапами производства сельскохозяйственной продукции - начиная с поля и заканчивая прилавком. Это является эволюцией от «точного земледелия», которое сосредоточивалось на вариативном управлении в рамках одного поля, к формированию интегрированных, взаимосвязанных и автономных агроэкосистем.

Распространение агроробототехники и автономной техники - эта тенденция направлена на полную автоматизацию физического труда в поле и на ферме [3; 5]. Компании John Deere и «Кировский завод» уже представили прототипы полностью автономных тракторов. Эти устройства решают точечные, но крайне затратные задачи. Используя камеры и ИИ, они отличают культурное растение от сорняка и точечно уничтожают его механическим способом (выдергивают) или с помощью микродоз гербицида/лазера. Это позволяет полностью отказаться от сплошной химической прополки и производить органическую продукцию. Оснащенные манипуляторами, они аккуратно собирают фрукты (клубника, помидоры) или хлопок, анализируя степень зрелости с помощью компьютерного зрения. Решают острейшую проблему нехватки сезонных рабочих.

ИИ выступает в роли «мозга», который превращает «сырые» данные в готовые решения для агронома. Алгоритмы анализируют комплекс данных: многолетние спутниковые снимки, текущие данные с дронов, информацию о погоде (включая прогнозы), историю внесения удобрений и обработок. На выходе фермер получает не просто общую цифру, а карту прогнозируемой урожайности по каждому участку поля [7; 9]. Это позволяет точнее планировать логистику, хранение и продажи.

Мобильные приложения (например, Plantix) позволяют фермеру сфотографировать больное растение на смартфон. Нейросеть, обученная на миллионах изображений, за секунды определяет проблему (грибковое заболевание, дефицит азота, повреждение насекомым) и рекомендует конкретные меры борьбы. Это значительно ускоряет реакцию и предотвращает распространение проблемы.

Датчики на двигателе, гидравлике и других узлах трактора постоянно передают данные о вибрации, температуре, нагрузке [8]. ИИ анализирует эти показатели в реальном времени и предупреждает фермера о том, что, например, подшипник в ближайшие 50 моточасов вероятно выйдет из строя. Это предотвращает внезапные поломки и дорогостоящие простои в разгар полевых работ.

Интеграция Интернета вещей (IoT) и больших данных (Big Data), данное направление формирует «цифровую нервную систему» современного сельскохозяйственного предприятия, где интеграция IoT и Big Data позволяет перейти от эпизодического мониторинга к непрерывному, предиктивному управлению [10]. Этот переход осуществляется через многоуровневую архитектуру, которая начинается со сбора информации.

Фундаментом всей системы является разветвленная сеть датчиков. В почве размещаются сенсоры, которые постоянно отслеживают влажность, температуру и содержание питательных веществ на разных глубинах. Эти подземные «стражи» дополняются наземными метеостанциями, которые предоставляют гиперлокальные данные о погоде, а также фитодатчиками, оценивающими состояние самих растений. Для завершения картины датчики на технике мониторят ее производительность и расход топлива, а на животных - отслеживают их здоровье и поведение [1; 4].

Собранные данные необходимо оперативно передавать для обработки, и здесь ключевую роль играют технологии связи, адаптированные для сельской местности. Такие решения, как энергоэффективный LoRaWAN, обеспечивают передачу сигнала на большие расстояния, в то время как NB-IoT идеально подходит для объектов с плотными стенами, например, коровников. В результате информация с разрозненных датчиков беспрепятственно стекается в единый центр. Этим центром становится облачная платформа, где данные преобразуются в ценную аналитику. На этом этапе в дело вступают технологии Big Data, которые обрабатывают гигантские потоки информации.

Алгоритмы машинного обучения выявляют скрытые закономерности и аномалии, например, прогнозируя вспышку заболевания растений или идентифицируя участки поля с дефицитом азота, что было бы невозможно заметить невооруженным глазом. Кульминацией этого процесса является представление аналитики в виде понятных инсайтов для фермера.

Вся обработанная информация визуализируется в едином интерфейсе - «цифровом двойнике» фермы. Это позволяет аграрию видеть не просто набор цифр, а целостную, обновляемую в реальном времени модель всего хозяйства. На основе этой модели интегрированная система поддержки принятия решений генерирует точные рекомендации, например, указывая, что конкретный сектор поля требует полива завтра с 9 до 11 утра, с одновременным внесением 2 кг/га калийного удобрения. Таким образом, именно плавная и непрерывная интеграция IoT и Big Data - от сбора данных до их практической реализации — создает основу для «умной» и автономной фермы будущего [2; 6].

Тенденции развития цифрового сельского хозяйства ведут к созданию автономных, устойчивых и высокопродуктивных агросистем. Фермер будущего - это не просто аграрий, а менеджер, управляющий потоками данных и принимающий решения на основе точных алгоритмов. Цифровизация представляет уже не опцию, а реальную необходимость для обеспечения конкурентоспособности и устойчивого развития агробизнеса в XXI веке.

Литература

1. Бачурин Е.Ю., Стовба А.В. К вопросу обеспечения экономической безопасности в условиях интенсивного развития цифровой экономики // Совершенствование инженерно-технического обеспечения производственных процессов и технологических систем: Материалы национальной научно-практической конференции с международным участием. М.: ООО "Издательство "Перо", 2024. С. 595-598.

2. Гусманов Р.У., Низомов С.С. Роль зернового производства в продовольственной безопасности региона // Агропродовольственная политика России. 2016. № 1 (49). С. 20-22.

3. Гусманов У.Г., Низомов С.С. Применение методов моделирования для повышения эффективности сельскохозяйственного производства // Никоновские чтения. 2016. № 21. С. 290-292.

4. Низомов С.С. Применение методов корреляционно-регрессионного и кластерного анализа при прогнозировании урожайности зерновых культур // Гуманитарные и социальные науки. 2014. № 2. С. 768-772.

5. Сёмин А.Н., Гусманов Р.У., Низамов С.С. О перспективах агропромышленного производства Республики Башкортостан в условиях санкций // Russian Journal of Management. 2025. Т. 13. № 3. С. 92-100.

6. Стовба А.В., Швецов М.С. Использование блокчейн-технологии в цифровой трансформации бизнеса // Информационные технологии в образовании и науке: Материалы Международной научно-практической конференции. Бирск: Бирский филиал УУНиТ, 2025. С. 192-195.

7. Стовба А.В., Швецов М.С., Заярнюк А.Н. Инновации и вызовы цифровой трансформации экономики // Информационные технологии в образовании и науке: Материалы Международной научно-практической конференции. Бирск: Бирский филиал УУНиТ, 2025. С. 187-191.

8. Черданцев В.П., Бугаев К.П., Криницын И.В. Подходы к цифровизации в агропромышленном комплексе (АПК) и перспективы их применения // Вопросы рыболовства. 2023. Т. 24. № 4. С. 167-171.

9. Шарапова Н.В., Шарапова В.М., Шарапов Ю.В. Применение информационных технологий в сельском хозяйстве // Международный сельскохозяйственный журнал. 2021. № 5 (383). С. 32-35.

10. Швецов М.С., Стовба А.В. Big Data и предиктивная аналитика в управлении бизнесом // Информационные технологии в образовании и науке: Материалы Международной научно-практической конференции. Бирск: Бирский филиал УУНиТ, 2025. С. 239-242.