Методы искусственного интеллекта (ИИ) могут дать сразу несколько решений проблемы продовольственной безопасности России: цифровые двойники почв, математическое моделирование урожайности и внедрение беспилотных летательных аппаратов (БПЛА). Об этом 4 июля «Известиям» рассказал старший научный сотрудник исследовательской лаборатории «Интеллектуальные агроэкосистемы» Академии биологии и биотехнологии Д.И. Ивановского Южного федерального университета (ЮФУ) Василий Гудко.

«Имея на руках цифровую версию всех земель сельскохозяйственного назначения — так называемые цифровые двойники почв, — можно своевременно предоставлять информацию о них фермерам и Минсельхозу, объективно проводить кадастровую оценку любого участка земли, а главное — рекомендовать, какая нужна доза каких именно минеральных удобрений в каждом конкретном случае», — рассказал ученый.

Прогнозирование урожайности основывается на ML-моделях, которые представляют собой совокупность количественных зависимостей между урожайностью и различными показателями условий роста и развития сельскохозяйственных культур.

«Разработка качественных ML-моделей требует качественного набора специализированных данных — датасета, охватывающего многолетние ряды данных по урожайности, а также ряда определяющих показателей, в интересующем вас регионе», — подчеркнул Гудко.

Урожайность сельскохозяйственных культур зависит от целого ряда факторов. Учесть многофакторные зависимости и просчитать различные сценарии под силу искусственному интеллекту, отметил он.

В настоящее время в России также достаточно быстрыми темпами развиваются технологии БПЛА, которые в сельском хозяйстве могут совершать мониторинг посевов, а также проводить экологический мониторинг, геофизические исследования, различные измерения и многое другое, добавил Гудко.

«В системах управления БПЛА будут активно использоваться технологии ИИ», — заключил специалист.