Платформа «Агрориск»Управление рисками в АПК

Статья журнала

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЭФФЕКТЫ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЖИВОТНОВОДСТВЕ НА ПРИМЕРЕ КОНТРОЛЯ ЗДОРОВЬЯ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОРОВ

Цитирование

ХАЛИУЛЛИН , Н.А. ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ЭФФЕКТЫ ВНЕДРЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЖИВОТНОВОДСТВЕ НА ПРИМЕРЕ КОНТРОЛЯ ЗДОРОВЬЯ И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ КОРОВ / Н.А. ХАЛИУЛЛИН // Управление рисками в АПК. – 2024. – № S3 (53). – C. -. – .

Аннотация

В статье рассматриваются экономические эффекты внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в животноводство, с особым акцентом на контроль доения коров и предупреждение заболеваний, таких как мастит. Описаны примеры применения технологий машинного зрения и интернета вещей для повышения производительности труда, минимизации рисков и оптимизации управления на фермах. Также уделено внимание вопросам информационной безопасности, обеспечивающей надёжность функционирования цифровых решений.

Ключевые слова

искусственный интеллект, животноводство, машинное зрение, информационная безопасность, экономическая эффективность, цифровизация.

Введение

Современное сельское хозяйство всё чаще сталкивается с необходимостью внедрения цифровых технологий для повышения производительности и устойчивости производства. Искусственный интеллект, машинное зрение и интернет вещей становятся ключевыми инструментами для решения наиболее острых проблем отрасли: снижения трудозатрат, управления качеством молока и оптимизации производственных процессов на фермах. В животноводстве эти технологии позволяют предупреждать заболевания, минимизировать риски потерь и повышать экономическую эффективность за счёт автоматизации рутинных процессов [1].

Методология

В Республике Татарстан внедрение решений на основе искусственного интеллекта активно поддерживается на государственном уровне. АО "РИВЦ" успешно реализует проекты по цифровизации аграрного сектора, фокусируясь на обучении специалистов и пилотировании технологических решений. Среди наиболее перспективных направлений — контроль доения и мониторинг здоровья коров с использованием машинного зрения, что позволяет существенно снизить экономические потери и повысить рентабельность животноводческих предприятий. Одним из успешных примеров внедрения технологий ИИ является автоматизированный контроль рутины доения коров в Арском районе. Система использует машинное зрение для анализа видеопотока в доильных залах и выявления аномалий, которые могут повлиять на качество молока и здоровье животных. В результате фермеры получают точечные уведомления о нарушениях, что позволяет своевременно принимать меры и минимизировать риски.

Результаты

Экономические выгоды от данного решения многообразны. Во-первых, соблюдение эталонного регламента доения напрямую влияет на качество молока. Заболевание коров маститом приводит к повышению количества соматических клеток в молоке, что снижает его рыночную стоимость почти в два раза по сравнению с продукцией высшей категории. Таким образом, система контроля позволяет хозяйствам минимизировать потери дохода, обеспечивая стабильное качество продукции [2]. Во-вторых, ранняя диагностика мастита с помощью технологий машинного зрения предотвращает тяжёлые случаи заболевания, которые могут привести к утрате животного [3]. Потеря одной коровы, стоимость которой составляет от 150 тыс. рублей, влечёт не только прямые убытки, но и упущенную прибыль от недополученного молока. В условиях средних показателей надоя (25 литров в сутки) экономический ущерб может достигать сотен тысяч рублей в расчёте на один утерянный год продуктивности животного. Кроме того, автоматизация контроля значительно снижает трудозатраты и позволяет решать проблему кадрового дефицита на фермах. Сотрудник, использующий технологические инструменты, по производительности равен 2–3 специалистам среднего уровня. Это особенно важно в условиях острого кадрового голода, когда число опытных зоотехников и доярок сокращается [4]. Внедрение технологий ИИ и интернета вещей требует особого внимания к вопросам информационной безопасности [5]. Защита данных, собираемых с видеокамер, сенсоров и других устройств, обеспечивает надёжность и бесперебойность функционирования системы. В случае несанкционированного доступа или сбоя системы возможны экономические потери, связанные с нарушением процесса мониторинга и ошибочной интерпретацией данных. АО "РИВЦ" внедряет стандарты безопасности, включая защиту каналов передачи информации и регулярные аудиты системы, что позволяет гарантировать целостность и конфиденциальность данных.

Результаты

Таким образом, внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного зрения в животноводство демонстрирует значительные экономические эффекты, позволяя повысить производительность труда, минимизировать потери и улучшить качество молока.открывают широкие перспективы для повышения рентабельности и конкурентоспособности отрасли.

Обсуждение

Раннее выявление нарушений и заболеваний способствует предотвращению крупных убытков и упущенной прибыли, а автоматизация процессов становится эффективным инструментом для решения кадровых проблем на предприятиях. Важным элементом успешного функционирования цифровых решений остаётся информационная безопасность, которая обеспечивает надёжность и доверие пользователей к новым технологиям.

Обсуждение

Дальнейшее развитие ИИ и его интеграция в аграрный сектор

Выводы

открывают широкие перспективы для повышения рентабельности и конкурентоспособности отрасли.

Источники

  1. Библиографический список:
  2. 1. Искусственный интеллект в научно-техническом развитии сельского хозяйства / Н. П. Мишуров, В. Н. Кузьмин, О. А. Моторин [и др.] // Научно-информационное обеспечение инновационного развития АПК: Материалы XV Международной научно-практической конференции, р.п. Правдинский, Московская обл., 08 июня 2023 года. – Москва: Росинформагротех, 2023. – С. 78-83. – EDN YBHGBC.
  3. 2. Создание цифровых профилей сельскохозяйственных товаропроизводителей: Научное издание / О. А. Моторин, Н. П. Мишуров, А. В. Эдер [и др.]. – Москва: ФГБНУ "Росинформагротех", 2023. – 76 с. – ISBN 978-5-7367-1746-0. – EDN HKHUDV.
  4. 3. Методики проведения зоогигиенических, профилактических и ветеринарно-санитарных мероприятий : сб. учеб. - метод. материалов по спец. СПО 36.02.01 Ветеринария / Дальневост. гос. аграр. ун-т, ФСПО ; сост.: С. В. Кармушкина, З. А. Литвинова, Н. В. Литвиненко, А. А. Пойденко, А. В. Корнилова, О .В. Груздова. – Благовещенск : Изд-во Дальневосточного ГАУ, 2018.
  5. 4. О состоянии кадрового обеспечения сельского хозяйства в Республике Татарстан / Н. А. Халиуллин, М. И. Свищева, О. А. Моторин, И. А. Вафин // Управление рисками в АПК. – 2023. – № 4(50). – С. 88-102. – DOI 10.53988/24136573-2023-04-09. – EDN GOZDMN.
  6. 5. Стукалин, А. В. Разработка Единой цифровой платформы сельского хозяйства / А. В. Стукалин // Управление рисками в АПК. – 2024. – № 2(52). – С. 128-142. – DOI 10.53988/24136573-2024-02-12. – EDN DQFFCG.