Проблемы становления цифровой модели в сельском хозяйстве

Проблемы становления цифровой модели в сельском хозяйстве

Цифровая трансформация направлена на получение положительных эффектов за счет интеллектуальной автоматизации реализации бизнес-процессов в различных сферах. В отраслях сельского хозяйства целью цифровой трансформации является формирование цифровой модели, объединяющей сбор больших данных, касающихся состояния растений и животных, обработку и аналитику больших данных с алгоритмизированным принятием решений относительно коррекции технологии, роботизацию выполнения технических функций.

Задача внедрения цифровой модели сельского хозяйства — формирование систем, контролирующих полный цикл растениеводства и животноводства, включая датчики замера характеристик почв, состояния животных, обработку данных, логистику, функционирование роботизированного сельскохозяйственного оборудования.

В качестве примера можно привести проекты цифровой трансформации ГК «Росагро», осуществленные в 2022–2023 годах. Компания внедрила проект «Цифровой фермер», включающий цифровую модель повышения интенсивности выращивания подсолнечника, проект «Система видеоаналитики состояния поголовья», включающий цифровые инструменты, позволяющие контролировать численность животных, симптомы повышенной температуры животных, определять наличие (отсутствие) корма в кормушках и другие параметры содержания, проект «Управление элеватором, маслоэкстрационным заводом и жировым комбинатом», позволяющий использовать единую цифровую среду сквозного автоматизированного учета и управления производством.

Источник и фото: Аграрная наука


Источник: https://agronovosti.ru/problemy-stanovleniya-czifrovoj-modeli-v-selskom-hozyajstve/

Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
guest

Искусственный интеллект будет защищать тепличные растения от вредителей

Искусственный интеллект будет защищать тепличные растения от вредителей Подведомственный Россельхознадзору Всероссийский центр карантина растений (ФГБУ «ВНИИКР») и компания...

Земельный банк и аренда: юридические и экономические аспекты

Аренда сельскохозяйственных земель остаётся доминирующей формой землепользования для большинства средних и крупных хозяйств. Экономика аренды зависит от размера...

Агрономический форум как инструмент профессионального развития

Профессиональные форумы, конференции и полевые дни — важнейший канал обмена знаниями для агрономов. Теоретические знания, полученные в вузе...

Аграрный экспорт: сертификация и фитосанитарные требования

Выход на международные рынки с сельскохозяйственной продукцией требует строгого соответствия фитосанитарным и ветеринарным требованиям страны-импортёра. Эти требования существенно...

Оксана Лут ознакомилась с инновационным центром в сфере АПК в Узбекистане

Оксана Лут ознакомилась с инновационным центром в сфере АПК в Узбекистане Министр сельского хозяйства Оксана Лут посетила Национальный...

Молочная продуктивность: генетика, кормление и менеджмент

Продуктивность молочного стада определяется тремя равнозначными группами факторов: генетическим потенциалом животных, уровнем кормления и качеством зоотехнического менеджмента. Высококачественные...

Зерновой экспорт: ключевые направления и новые рынки сбыта

Мировой рынок зерна продолжает перестраиваться, открывая новые возможности для производителей. Поставки пшеницы в страны Африки южнее Сахары за...

Болезни зернового сорго: диагностика и система защиты

Зерновое сорго устойчивее большинства зерновых культур к засухе, но подвержено специфическим болезням, серьёзно снижающим урожай при отсутствии защиты....

Искусственный интеллект используют для борьбы с борщевиком в Тульской области

Искусственный интеллект используют для борьбы с борщевиком в Тульской области Тульским аграриям в борьбе с борщевиком поможет искусственный интеллект. Система будет полностью...

Кролиководство: выбор системы содержания и породы

Кролиководство привлекает начинающих фермеров низким порогом входа и коротким производственным циклом. Однако кролики требовательны к условиям содержания и...

Кормовая свёкла: возрождение интереса в молочном животноводстве

Кормовая свёкла переживает возрождение интереса со стороны молочных хозяйств, стремящихся диверсифицировать источники энергии в рационах. Высокое содержание легкоусвояемых...

Тепловые насосы и возобновляемая энергия в АПК

Тепловые насосы и солнечные панели постепенно входят в практику агропромышленного сектора как инструменты снижения энергозатрат. Для сельскохозяйственных объектов,...

Картирование урожайности: инструмент анализа и планирования

Карты урожайности, формируемые современными зерноуборочными комбайнами, — один из наиболее ценных информационных ресурсов точного земледелия. Данные о производительности...

Управление резистентностью к гербицидам: практические шаги

Резистентные к гербицидам сорняки — нарастающая проблема для растениеводов по всему миру. Устойчивые к глифосату биотипы амброзии и...

Точное земледелие: спутниковый мониторинг посевов

Спутниковый мониторинг посевов позволяет агроному получать регулярные обновляемые снимки полей без физического выезда на каждый участок. Данные Sentinel-2...

Хранение овощей: технологии и оборудование

Потери при хранении овощей в непрофессиональных условиях достигают 40-60% заложенного объёма. Современные технологии хранения снижают потери до 5-10%,...

Эксперт: эффект от ИИ получают лишь 6% компаний

Эксперт: эффект от ИИ получают лишь 6% компаний Около 90% компаний внедряют искусственный интеллект, однако лишь 6% получают...

В Перми на «Агротехнологиях 2026» обсудили цифровизацию и роботизацию в молочном животноводстве

В Перми на «Агротехнологиях 2026» обсудили цифровизацию и роботизацию в молочном животноводстве Как сообщает Минсельхоз, замминистра Роман Некрасов...

Агрофорестри: совместное выращивание деревьев и сельскохозяйственных культур

Агрофорестри — система землепользования, совмещающая древесную растительность с полевыми культурами или животноводством на одном участке. Эта практика, традиционная...

Искусственный интеллект способен спрогнозировать урожай с точностью до 85%

Искусственный интеллект способен спрогнозировать урожай с точностью до 85%   Ученые Тихоокеанского госуниверситета (ТОГУ) обучили нейросеть прогнозировать урожайность...