Российское животноводство за последние 20 лет выросло в большую капиталоёмкую индустрию и сегодня столкнулось с необходимостью повышения эффективности по всему циклу производства из-за ужесточающейся конкуренции. Для решения этой задачи бизнес привлекает возможности искусственного интеллекта (ИИ). 

Разбираемся с экспертами Альянса в сфере ИИ, как цифровые решения помогают ухаживать за животными, их кормить и лечить, а также проводить селекционный отбор.

ИИ как приоритет в АПК

Сельское хозяйство вошло в перечень

приоритетных

отраслей для внедрения ИИ. По официальным оценкам, в отрасли

12%

предприятий уже используют «умные» технологии и ещё более трети планируют их внедрять. 

Прогноз достижения цифровой зрелости в АПК, в процентах

Источник:

Расчёты

НИУ ВШЭ по данным Минсельхоза России, Минцифры России

По оценкам АНО «Цифровая экономика», применение ИИ позволяет уве­личить объ­ёмы произ­водс­тва про­дук­ции рас­те­ние­водс­тва на 5%, жи­вот­но­водс­тва на 3% в основном за счёт дистанционного наблюдения и оперативного реагирования на нештатные ситуации. Кроме того, такие решения позволяют снизить затраты и уровень рисков, отмечает директор по направлению «Цифровая трансформация отраслей» АНО «Цифровая экономика» Алексей Сидорюк.

Цифровые технологии помогают организовать более эффективный персонифицированный контроль за состоянием животных (с помощью датчиков и «умных» камер и аналитических систем), выявлять болезни на ранней стадии, предотвращая заражение стада, вести точный учёт. Автоматизированный контроль параметров окружающей среды — от температуры, загазованности помещений и сквозняков до наполненности кормового стола — стал важной составляющей при решении задачи увеличения продуктивности животных и птицы.

В июле Альянс в сфере искусственного интеллекта объявил о создании первого в России «Отраслевого

клуба

в сфере ИИ (АПК)». Клуб объединяет крупные компании АПК и смежных отраслей, поставщиков ИИ-решений. На первой встрече участники клуба выступили с инициативой создания большой отраслевой языковой модели на примере АПК. На примере сельского хозяйства будет также разработана методология для оценки отраслевых ML-моделей для последующего тиражирования на другие сектора экономики.

Перспективные решения для животноводства

Мониторинг за состоянием животных на фермах

Наблюдение за состоянием животного — изменением веса, поведением и возможными симптомами заболеваний — обычно трудоёмкий процесс. Непрерывный мониторинг и распознавание аномалий с помощью компьютерного зрения и анализа аудиоданных позволяет оперативно реагировать на ЧП и назначать лечение животному, корректировать условия его содержания.

Результат:

увеличение продуктивности молочного и мясного животноводства на 15%, сокращение расходов на лечение животных на 11%.

Роман Костюк,

генеральный директор Национального союза производителей говядины

Для внедрения таких решений требуются не только инвестиции в сами ИТ-продукты, но и сопутствующая инфраструктура, прежде всего развитая интернет-связь и дороги на сельских территориях. Поэтому цифровые решения используют пока преимущественно агрохолдинги. Хотя с точки зрения производственного процесса они крайне интересны. Например, мониторинг здоровья с применением болюсов, которые глотают животные, или нашейных транспондеров. 

Причём цифровизация средним предприятиям зачастую нужна не меньше, чем крупным. Представьте, что одному ветеринару надо охватить несколько отдалённых друг от друга ферм. В этом случае «цифра» может значительно повысить эффективность мониторинга: состояние животных видно на дашборде, а в экстренных случаях автоматически приходит уведомление, можно сказать, корова сама вызывает специалиста.

Машинное зрение помогает сохранять численность поголовья в разных ситуациях. Например, зачастую свиноматки придавливают поросят. ИИ распознаёт такие случаи и при инциденте отправляет уведомления работникам для оперативного реагирования. 

Результат:

сокращение смертности поросят в два раза.

Юрий Ковалёв,

генеральный директор Национального союза свиноводов

Российские животноводческие компании внедряют технологии с использованием машинного зрения, процесс не быстро, но идёт. Машинное зрение и другие роботизированные технологии позволяют минимизировать человеческий фактор, что важно как с точки зрения снижения стресса для животных, так и с точки зрения наблюдаемой сегодня нехватки кадров.

Системы видеоаналитики на базе ИИ играют большую роль для контроля за состоянием животных. Наличие информации позволяет специалистам онлайн отслеживать параметры выращивания животных и таким образом сокращать себестоимость процесса, оптимизировать работу животноводческого направления в целом, прокомментировали в Отраслевом клубе в сфере ИИ (АПК) Альянса в сфере искусственного интеллекта.

Яркий пример — опыт «Башкирской мясной компании» (входит в ГК «Таврос» — участницу Отраслевого клуба). По словам её генерального директора Рината Зайнуллина, благодаря системе видеоаналитики предприятие планирует оптимизировать следующие технологические процессы:

инвентаризацию поголовья для определения количества и веса животных в станках и на площадках в целом;

перемещения как внутри станка (индекс подвижности, сигнализирующий о состоянии животных), так и внутри фермы. В процессе выращивания свиней перемещают в зависимости от стадии роста (подсосное выращивание, доращивание и откорм) или при возникновении технологической необходимости, например изоляции особей с признаками повышенной температуры;

отгрузку животных с контролем прохождения через погрузочную рампу при перемещении с фермы.

Как предприятия АПК внедряют цифровые инструменты — о разных кейсах можно почитать здесь:

Дроны, онлайн-бухгалтерия, ЭДО: как минимизировать убытки в сельхозпромышленности

Передовое хозяйство: как цифровизируется «Сибагро»

Управляемая доходность. Агрохолдинги созрели для цифровой трансформации

По словам Костюка, распространённость ИИ-решений будет увеличиваться вместе с проникновением сотовой связи на селе и строительством дорог, а также с ростом числа подготовленных кадров. Ещё одним из ключевых факторов глава ассоциации назвал себестоимость производства и цены на технологические продукты. «Рынок только формируется, поэтому это болезненная тема. Одно дело, если компания с продажами в 50 000 единиц, другое — в 10 млн. Для окупаемости это критически важно, поэтому инвестпроектов пока не так много, — отмечает Костюк. — На первом этапе надо работать на перспективу, не транслируя вложения сразу в конечную цену, чтобы не останавливать цифровизацию». 

Селекция животных с приоритетными характеристиками

Процесс селекции занимает годы, кроме того, традиционные методы не позволяют учесть все факторы, влияющие на данные выводимых животных. ИИ же может анализировать и интерпретировать большие массивы геномных данных и аннотировать (маркировать) широкий спектр элементов геномной последовательности за короткий промежуток времени, что позволяет снизить затраты на исследования.

Более того, можно создавать генетический код под требования заказчиков. ИИ позволяет определить наиболее приоритетные характеристики: межмышечный жир, чистый вес туши, вкус и другие. 

Результат:

ускорение процесса селекции в 10 раз.

Фенотипирование сельскохозяйственных животных с помощью нейросетей уже начинают применять в российском АПК.

Евгений Камалдинов,

проректор по цифровой трансформации Новосибирского государственного аграрного университета, руководитель стратегического проекта по цифровой трансформации селекционно-племенной работы в животноводстве

Один из возможных вариантов применения нейросетей — автоматизация экстерьерной оценки, когда из 3D-модели животного показатели автоматически переводятся в балльную систему. Обычно каждый признак экстерьера оценивается экспертом, а сейчас эту роль может играть машина. Автоматизация процесса такой оценки позволяет уйти от субъективности. Кроме того, важно, чтобы создаваемые модели базировались на качественных исходных данных. Необходимо выявлять факты их искажения и таким образом повышать точность оценки генетического потенциала, что является одним из важных направлений деятельности нашего коллектива.

В этом году впервые будет построена генеалогия всей популяции молочного скота в Сибири. В целом мы работаем с племенными предприятиями и других регионов, и с информационными селекционными центрами. В нашей базе уже содержится информация более чем о 1,7 млн животных, к концу года доведём объём как минимум до 2 млн. Такой банк данных поможет более эффективно отбирать лучших животных.

Контроль соблюдения санитарных норм

Ручной контроль за соблюдением санитарных норм сотрудниками (температуры тела, ношения средств индивидуальной защиты, выполнения антисептических мер и контроля доступа в «чистую зону») не всегда эффективен в силу человеческого фактора, особенно на больших производствах.

Системы на основе ИИ в режиме реального времени выявляют отклонения по данным камер. Они ведут персональную статистику и рассылают уведомления по выявленным рискам в режиме реального времени 24/7. 

Результат:

сокращение нарушений санитарных норм на 80%.

Евгений Лобанов,

директор по интеграции бизнес-процессов группы «Черкизово»

Мы заинтересованы в решениях ИИ и смотрим на все направления. В животноводстве это в основном решения, нацеленные на биозащиту и контроль качества (проверку СИЗ и т. д.). С точки зрения эффективности современных ИИ-решений мы можем с уверенностью сказать, что они работают и работают качественно. Продукты на рынке есть, но это скорее стартапы. И при условии комплексного подхода выглядят очень дорого, что является барьером для быстрого старта. 

Сейчас для рынка нужны зрелые поставщики, которые понимают принципы корпоративного управления и могут предлагать комплексные решения. Как только появится поставщик, который наработает портфель проектов с экономическим эффектом и методологией приземления, то начнётся более быстрое движение рынка.

Мониторинг выполнения технологических регламентов на птицефабриках и животноводческих комплексах

Контроль за соблюдением регламентов на площадках, например, по выращиванию индейки осуществляется и не покрывает всех операций. Интеллектуальные системы по данным камер и носимых устройств выявляют инциденты в режиме реального времени. Ведётся персональная статистика и рассылаются уведомления о нарушениях.

Результат:

прирост выживаемости птицы на 5%.

Анатолий Вельматов,

исполнительный директор Национальной ассоциации производителей индейки

Системы машинного зрения внедряются на крупных птицефабриках, но особенно актуальна технология при выращивании индейки. Эта птица очень восприимчива к персоналу, нередко остро реагирует на новых людей. Благодаря «умным» камерам можно не только следить за технологическими процессами, но и за состоянием птицы. То есть нужно меньше персонала на птицекомплексах. Это снижает уровень стресса для птицы. Поэтому перспективы есть, бизнесу такие технологии интересны. 

В России индейководство наиболее интенсивно развивается последние 10 лет, поэтому здесь есть куда расти как с точки зрения масштабирования производства, так и с точки зрения внедрения и импортозамещения технологий.

По оценкам экспертов Альянса в сфере ИИ, расширению цифровизации АПК будет способствовать обмен опытом и повышение компетенций, а также информационная и инфраструктурная поддержка участников рынка. 

Основные запланированные меры для ускоренного внедрения ИИ в экономику:

Финансовая господдержка исследовательских центров в области ИИ.

Опережающее внедрение ИИ в компаниях с государственным участием.

Организация доступа к большим массивам данных и их защита, в том числе на законодательном уровне.

Развитие экспериментальных правовых режимов в сфере цифровых инноваций, в том числе введение профильного страхования.

Включение требования по обязательному использованию ИИ для компаний, которые планируют получать субсидии из федерального бюджета. 

Подготовка специалистов в области искусственного интеллекта.

СберПро Медиа теперь можно читать в «Телеграме» и «Дзене». Чтобы быть в курсе важных трендов, свежих кейсов лидеров бизнеса и мнений ведущих экспертов, следите за нами в 

телеграм-канале

. Развитие навыков управления, личностный рост, актуальные подходы в маркетинге, новинки бизнес-литературы — эти темы мы подробно рассматриваем в 

«Дзене»

.