Сайт федерального издания "Российская газета" опубликовал материал известного журналиста Татьяны Кузнецовой, посвященный актуальным решениям, предлагаемым алтайскими учеными в области применнеия искусственного интеллекта в семеноводстве.

Как цифровые технологии и искусственный интеллект помогают аграриям повышать продуктивность и рентабельность производства, а также решать проблему дефицита кадров? Алтайские ученые подсчитали, что ИИ-решения в семеноводстве могут увеличить урожайность зерновых и зернобобовых культур в четыре раза. Но экономический эффект будет гораздо выше, если внедрять такие технологии не разрозненно, а комплексно во всех сферах сельхозпроизводства.

Перед российским АПК стоит задача к 2030 году повысить производительность отрасли на 12,8 процента к уровню 2023-го и перевести на цифровые рельсы 90 процентов агропредприятий. Сельхозпроизводители Сибири, как и других регионов страны, уже не первый год идут по этому пути. Совместно с учеными, изготовителями умной техники и цифровыми платформами они внедряют искусственный интеллект в повседневные рабочие процессы.

В Алтайском аграрном университете подсчитали эффект от использования ИИ в семеноводстве и разработали стратегию модернизации производства зерна с учетом возможностей цифровых технологий. По мнению завкафедрой сельскохозяйственной техники и технологий АГАУ профессора Владимира Беляева, качество посевного материала сегодня является одним из основных сдерживающих факторов повышения урожайности.

- Наши семилетние исследования показали: если доля некондиционных семян около 50 процентов, то у нас в Алтайском крае не удастся получить урожайность больше десяти центнеров с гектара, - отметил Владимир Беляев. - А при некондиции всего два-три процента она возрастает до сорока центнеров. Если применять некачественный посевной материал, то никакие удобрения и средства защиты растений не помогут получить хороший урожай, ведь потенциал семян низкий.

Но как выбрать качественные? На помощь приходит искусственный интеллект - он очень точно может определить состояние каждого зернышка и отделить некондицию от продуктивного посевного материала. Фотосепараторы с системой технического зрения на основе ИИ с глубоким машинным обучением разработала алтайская компания. Как рассказали руководители предприятия Максим и Виталий Савинковы, машины новой серии могут самосовершенствоваться в процессе эксплуатации. Это оборудование работает не по традиционным алгоритмам, которые используют в обычных фотосепараторах, а на основе модели, построенной на большом объеме данных - тысячах изображений возможных дефектов в семенах сельхозкультур.