Внедрение искусственного интеллекта поможет сделать сельское хозяйстве более управляемым — эксперт

Цифровизация и технологии искусственного интеллекта помогут сделать сельскохозяйственный бизнес более предсказуемым, управляемым, а также упростит работу небольшим фермерским хозяйствам. Такое мнение озвучил руководитель дирекции «OХК Уралхим» Константин Иванов на круглом столе Минсельхоза России «Цифровизация АПК», организованном «Агропромцифрой» в рамках конференции «ЦИПР».

По его словам, сельское хозяйство — та отрасль, где можно получить большой финансовый эффект от внедрения цифровизации и технологий искусственного интеллекта. 

«Сельское хозяйство намного менее управляемо (чем другие отрасли экономики — прим. ред.), потому что значительную роль играют факторы внешней среды, на которые мы с вами никак не влияем. И научиться управлять этими факторами на основе данных — это и есть задача цифровизации, для искусственного интеллекта», — сказал Иванов. 

По его словам, чтобы перейти к экономике данных в сельском хозяйстве, нужно опираться на экспертные системы, которые используют возможности искусственного интеллекта и накопленные данные. Они помогут сельхозпредприятиям управлять циклом своих сельхозработ.

«Мы попытались сделать шаг в сторону этого: сделали «цифрового агронома». Его зовут Иван Полевой. <…> Это омниканальная платформа искусственного интеллекта, которая может работать и с текстом, и с голосом», — рассказал Иванов.

Он пояснил, что «цифровой агроном» основывается на RAG-модуле (Retrieval-Augmented Generation, генерация с дополненным поиском), который может работать с любыми LLM-системами (large language model, программа, которая понимает человеческий язык и генерирует тексты — прим. ред.).

«Но в основе нашего «цифрового агронома» — что наиболее, наверное, ценно, — это база знаний, те данные, которые мы, как производители удобрений, собираем с полей наших клиентов при работе с системами питания растений. Данные бесценные, и мы сами порой удивляемся тому, насколько неожиданные выводы можно сделать, не просто применяя анализ big data, а еще и позволяя творчески использовать эту модель агрономам хозяйств. Когда искусственный интеллект удачно совмещается с естественным, это дает отдельный дополнительный эффект», — подчеркнул спикер.

Говоря о перспективах этой разработки, Иванов отметил, что главная проблема сейчас заключается оцифровке данных. Пока, по его словам, цифровизация пока охватывает от 30 до 40% данных, а для эффективной работы нужно не менее 60%.

«До этой поры наши экспертные системы остаются несколько недоученными, недостаточно подкованными. Тем не менее то, чего мы добились, мне кажется, будет перспективно особенно для малых форм хозяйств, когда вы можете задать вопрос, не будучи глубоким специалистом в агрохимии, агрофизике почвы, и система доступным и понятным языком выдает конкретные рекомендации», — отметил он.