КУРС ЦБ $ USD 92,6321 EUR 100,1776
00:00:00  00.00.0000
Москва 0 , 0м/с
Цифровой агроскаутинг повысит эффективность использования рабочего времени агрономов более, чем на 15-30%
На фоне снижения рентабельности сельхозпроизводства и дефицита квалифицированных кадров консалтинг в АПК и в частности агросопровождение в растениеводстве приобретают большую актуальность. О новых инструментах агроскаутинга рассказал Станислав Борисов, кандидат сельскохозяйственных наук, главный эксперт по работе с пестицидами компании «АссистАгро», входящей в ГК «Геомир», на практической сессии в рамках международного сельскохозяйственного конгресса «АэияЭкспо-2023».
Подписаться на новости

В современном растениеводстве агроном совмещает задачи не только формирования севооборотов, распределения посевных площадей, разработки схем защиты и питания культур, но и закупки и учета ТМЦ, обеспечения правильной настройки техники и многое другое. Вследствие этого рутинные процедуры осмотра полей не всегда обеспечивают эффективное выявление проблем. Поэтому при решении задач мониторинга вредных организмов предприятия часто прибегают к услугам агроскаутинга, исполнители которых не только располагают необходимым опытом обследования посевов, но и технико-технологическими решениями, повышающими его эффективность.  

Спрос на экспресс-методы диагностики состояния посевов начал формироваться после сокращения притока кадров в производство и роста гектарной нагрузки на одного специалиста.

В современном сельском хозяйстве в помощь агрономам используются три типа приложений: CRM-системы (электронная записная книжка для фиксации и хранения данных); цифровые агрономические ассистенты, помогающие принимать технологические решения; экосистемы интернет вещей, в функционал которых входит оценка эффективности и оптимизации всех процессов сельхозпроизводства. Последние два работают с использованием искусственного интеллекта (ИИ), развитие которого происходит в трех основных направлениях: глубокое машинное обучение, прогнозная аналитика и компьютерное зрение.

Прогнозные модели современных виртуальных помощников агронома на основе ИИ позволяют решать главную задачу направленного агроскаутинга – максимально точного выявления начала появления вредного объекта в поле, сопоставляя исходные данные, историю поля и складывающиеся погодные условия. «При этом роль человека в этой цепочке исключать нельзя, – предупредил эксперт. – К примеру, система просигнализировала, что сложились благоприятные условия для появления болезни на культуре. Произойдёт ли это событие в действительности, зависит от наличия спор возбудителя и инфекционной нагрузки на поле. Поэтому практикуется либо профилактическая обработка «вслепую», либо обработка по первым видимым признакам болезни, которые фиксирует скаут по алгоритмам, разработанным нейросетями и с помощью инструментов компьютерного зрения.  Такой тандем человека и ИИ позволяет выявить риски на самых ранних этапах».

В своем выступлении Станислав Борисов подробнее остановился на мониторинге посевов с использованием дронов как части агроскаутинга. Современное программное обеспечение для дронов может не только подсчитывать густоту, выявлять локальные проблемы и определять урожайность ряда полевых культур. Компьютерное зрение и ИИ открывают возможности более эффективной борьбы с сорняками.  Так, разработанное компанией ПО распознает 150 видов сорных растений, а рекомендательная система позволяет выстраивать схему защиты, определяя оптимальное время обработок, нормы расхода гербицидов и состав баковых смесей в зависимости от выявленных сорняков, их фенофаз и прогноза погоды. Это делает возможным ведение одним агрономом в среднем порядка 50 тыс. га.

По наблюдениям эксперта, представленные на рынке цифровые решения в агроскаутинге, сочетающие прогнозные модели наступления неблагоприятных событий и продвинутый аэромонитоинг при помощи дронов с функциями ИИ, могут значительно облегчить работу агрономических служб. Эффективность при этом может повышаться в среднем на 15-30% за счет более оперативного реагирования, работы одного агронома с большим объемом пашни и исключения человеческих ошибок при определении лимитирующих факторов. 

Источники:
понедельник, 26 февраля 2024
четверг, 22 февраля 2024
среда, 21 февраля 2024
вторник, 20 февраля 2024
понедельник, 19 февраля 2024
четверг, 15 февраля 2024
пятница, 09 февраля 2024
четверг, 08 февраля 2024
среда, 07 февраля 2024
вторник, 06 февраля 2024
понедельник, 05 февраля 2024
пятница, 02 февраля 2024
Все новости