Введение
На протяжении всей истории человечества сельское хозяйство играло ключевую роль в различных отраслях жизни человека. Однако, как и любая другая отрасль, оно сталкивается с рядом проблем, которые могут снижать его эффективность и прибыльность. Одной из таких проблем является сложность контроля за популяцией животных и качеством продукции. В сельском хозяйстве цифровые технологии стали неотъемлемой частью в последние годы, их внедрения обуславливается различными факторами, к примеру цифровизация в управлении продовольственными ресурсами связана с повышением численности населения и необходимостью обеспечения продовольственного запаса для человечества, путем создания устойчивого развития скота [6]. Цифровой профиль агрообъектов помогает отслеживать состояние животных, предотвращая заболевания и утерю поголовья, а также обеспечивает более точный контроль хранения продовольствия, что повышает качество продукции и предотвращает потенциальные проблемы [7].
Материалы и методы
Для изучения цифровых решений была проведена всесторонняя литературная обзорная работа, которая включала анализ различных научных исследований, отчетов, статей и публикаций. Для определения наиболее перспективных и эффективных решений в области биометрического контроля продукции в сельском хозяйстве на всех этапах производства были использованы методы сравнительного анализа и систематизации информации. Согласно данным Минсельхоза России, в России наблюдается недостаток IT-специалистов и низкие инвестиции в цифровые технологии в сельском хозяйстве. В сравнении с Евросоюзом, на 1000 работников агропромышленного комплекса приходится меньше IT-специалистов и инвестиции в цифровые решения составляют лишь 10 руб/га [3]. Тем не менее, проведенный анализ показывает, что в последние годы в России происходит постепенное внедрение цифровых решений для биометрического контроля за ресурсами в сельском хозяйстве [2]. Одним из наиболее распространенных цифровых решений для биометрического контроля ресурсов в России можно выделить систему BioTime 8.0 [9]. Внедрение инновационной технологии, использующей систему распознавания лиц и других биометрических показателей, позволяет отслеживать поведение, передвижение и состояние скота. Это обеспечивает возможность непрерывного мониторинга состояния поголовья и быстрого реагирования на изменения в стаде или качестве продукции.
Результаты
Для этого установлены сенсоры и датчики на животных, которые собирают данные о температуре тела, влажности, эмоциональном состоянии скота и других параметрах. Эти данные передаются на центральную платформу для обработки и анализа с использованием IoT и AI. Программное обеспечение анализирует большие массивы информации в базы данных для выявления проблем и предотвращения их возникновения. Искусственный интеллект может самостоятельно проводить эти операции, что позволяет сократить потери животных и повысить качество продукции. Это приводит к увеличению прибыли фермеров и улучшению экологической ситуации в сельскохозяйственных экосистемах. Экологический след как объект цифровой трансформации является одним из приоритетов в зарубежных странах [10]. Следует отметить, что есть у таких систем и преимущества в виде дистанционного управления, без необходимости постоянного присутствия сотрудников на поле.
Результаты
Нынешние автоматизированные биометрические системы контроля могут быть интегрированы с различными системами и устройствами в сельском хозяйстве, такими как системы автоматического кормления, контроля состояния почвы, автоматического полива и т.д. [8]. Автоматическая система кормления в сельском хозяйстве представляет собой перспективный инструмент для контроля и прогнозирования потребления корма животными, а также его состава в соответствии с их потребностями. Это позволяет уменьшить затраты на кормление, улучшить качество продукции и повысить эффективность производства. В сочетании с BioTime 8.0 система может контролировать состояние здоровья животных и своевременно предупреждать о возможных заболеваниях, что помогает уменьшить риски потерь и повысить безопасность производства.
Обсуждение
Хорошим примером системы автоматического кормления в сельском хозяйстве — это система Lely Vector. Эта система использует роботизированную машину, которая перемещается по ферме и подает корм животным в соответствии с их потребностями. Машина оснащена датчиками, которые определяют количество корма, необходимого каждому животному, и передают эту информацию в центральный компьютер, который регулирует количество и состав корма в соответствии с потребностями животных. На основании этого и других показателей сельскохозяйственные предприятия могут сэкономить колоссальное количество средств, а также рассчитать оптимальное количество трат на закупку кормов [5]. Кроме улучшения внутренней работы сельскохозяйственных предприятий с помощью цифровых решений, необходимо также уделить внимание развитию цифровых платформ и приложений для сбора, анализа и обмена данными о продовольственных ресурсах между различными сферами, такими как фермеры, мясокомбинаты и государственные структуры [11].
Обсуждение
Приложения и цифровые платформы обеспечивают быстрый и эффективный доступ к информации о состоянии ресурсов, а также прозрачный и оперативный мониторинг их хранения, состояния и других параметров. Это помогает повысить безопасность ресурсов и снизить вероятность потерь в качестве продукции из-за различных проблем. Существует множество корпораций [3, c. 69], предлагающих свои комплексные решения в сфере биометрического контроля, из них можно выделить: «DeLaval», «BouMatic», «Lely» и др.
Выводы
На территории Российской Федерации находится ряд компаний, которые предоставляют услуги по организации IoT-платформы для обработки данных, собранных с датчиков. Некоторыми из них являются - «Rightech», «kSense» от АО «Компонента», «Maersk», «Walmart» и «Nestle». Умное сельское хозяйство уже успешно внедрено в России, но для его развития необходимо объединение усилий всех участников - государства, производителей сельскохозяйственных товаров и поставщиков цифровых решений [1]. Цифровизация биометрического контроля в сельском хозяйстве может значительно улучшить качество продукции и оптимизировать затраты на ресурсы. Для этого необходимо расширить использование цифровых решений на малых и средних предприятиях, разработать методы применения новых технологий [4] и стимулировать сотрудничество между различными отраслями.