Современные технологии кардинально меняют агропромышленный сектор, и регенеративное сельское хозяйство не стало исключением. Цифровизация агробизнеса, применение ИИ, автоматизация и анализ больших данных позволяют фермерам не только повышать урожайность, но и минимизировать негативное воздействие на окружающую среду.
«Компьютерра» рассмотрела, как цифровизация способствует развитию регенеративного сельского хозяйства, какие технологические тренды доминируют в отрасли.
Цифровизация углеродных рынков
Согласно совместному исследованию РСХБ, «Сколково» и Dsight, одним из наиболее перспективных направлений развития стало создание цифровых платформ для торговли углерод ными единицами. Фермеры, применяющие регенеративные практики, могут фиксировать объем связанного углерода в почве и продавать углеродные кредиты.
Это стало возможным благодаря системам с искусственным интеллектом, которые отслеживают и анализируют углеродный след хозяйств, а затем выдают сертификаты, подтверждающие снижение выбросов. Такие платформы уже работают на международном уровне, помогая интегрировать сельское хозяйство в глобальные рынки торговли выбросами CO₂.
Благодаря блокчейн-технологиям эти платформы обеспечивают прозрачность сделок и достоверность данных о выбросах. По оценкам экспертов, объем мирового рынка торговли углеродными кредитами к 2030 году может достичь 250 млрд долларов.
Цифровизация углеродных рынков стимулирует их к более экологичным методам ведения хозяйства, а также дает возможность привлечения дополнительных инвестиций.
Важно отметить, что страны, активно внедряющие такие технологии, уже демонстрируют снижение углеродного следа сельскохозяйственной продукции, что делает их конкурентоспособнее на мировом рынке.
ИИ и анализ больших данных
Современные технологии позволяют аграриям более эффективно управлять ресурсами. Цифровые платформы, датчики и спутниковый мониторинг помогают собирать данные о состоянии почвы, уровне питательных веществ и микробиоме.
Компании, такие как Truterra, предлагают решения на основе искусственного интеллекта, позволяя прогнозировать урожайность и минимизировать использование удобрений.
Стартапы X-Centric Sciences, Pattern Ag, SoilOptix и другие разрабатывают инновационные инструменты, которые помогают в анализе почвы и мониторинге ее состояния в режиме реального времени.
По аналитическим данным, использование ИИ в сельском хозяйстве может повысить урожайность на 10–15% за счет более точного прогнозирования климатических условий и потребностей почвы.
Программа AgroUI, созданная Новосибирским государственным аграрным университетом в рамках программы «Приоритет-2030», автоматизирует процесс составления севооборотов, анализируя агрохимические показатели почвы.
На основе собранных данных программа рекомендует оптимальные культуры для конкретных полей, снижая затраты и повышая экологическую устойчивость хозяйств.
Такие цифровые помощники позволяют не только снизить затраты, но и избежать чрезмерного использования удобрений, что способствует восстановлению естественного плодородия почв.
Кроме того, внедрение машинного обучения и предиктивной аналитики позволяет моделировать различные сценарии роста сельскохозяйственных культур в зависимости от климатических условий и характеристик почвы. Это особенно актуально в условиях изменяющегося климата, когда традиционные методы ведения сельского хозяйства становятся менее эффективными.
В свою очередь, использование облачных платформ и ИИ-решений позволяет фермерам в режиме реального времени анализировать состояние полей и вносить корректировки, повышая урожайность и снижая расходы.
Автоматизация и точное земледелие
Технологии точного земледелия позволяют сократить издержки на удобрения и средства защиты растений, а также повысить урожайность за счет персонализированного подхода к каждому полю.
Дроны, спутниковые снимки и системы геоинформационного анализа (ГИС) помогают аграриям отслеживать изменения в почве, выявлять проблемные зоны и адаптировать стратегии ведения хозяйства.
Специальные алгоритмы могут прогнозировать болезни растений, рассчитывать оптимальные схемы орошения и определять лучшее время для посева и сбора урожая.
Как сообщают авторы исследования, автоматизация сельского хозяйства может снизить затраты на рабочую силу на 25–30%, что особенно важно для фермеров в регионах с высоким уровнем издержек.
Автоматизация севооборота — еще одна важная область применения цифровых технологий. Специальные программные комплексы анализируют состояние почвы и рассчитывают последовательность культур, снижая зависимость от химических удобрений и повышая устойчивость производства.
Кроме того, технологии автоматического внесения удобрений и контроля орошения позволяют значительно снизить потребление воды, что особенно важно в регионах, страдающих от засухи.
Дополнительно развивается направление автономных сельскохозяйственных машин. Современные тракторы и комбайны, оснащенные системами GPS и искусственным интеллектом, способны выполнять сложные агротехнические операции без участия человека.
Например, компания John Deere уже представила автономные тракторы, которые могут работать круглосуточно без оператора. Это не только снижает затраты на труд, но и повышает точность обработки полей, что положительно сказывается на урожайности.
Инвестиции в цифровые агротехнологии
Финансирование технологических решений в регенеративном сельском хозяйстве стремительно растет. С 2021 по 2024 год в сектор было инвестировано более 3,39 млрд долларов США, причем большая часть средств направлена на развитие цифровых платформ и автоматизированных систем.
Одним из крупнейших технологических вложений стала сделка на сумму 45 млн долларов, заключенная 19 декабря 2023 года между Re:food, Leaps by Bayer, Otter Capital и S2G Ventures. Эти средства направлены на разработку инновационных ИИ-моделей для мониторинга почв и предсказания урожайности.
Кроме того, крупные агрокорпорации, такие как Cargill и Nestlé, активно инвестируют в стартапы, разрабатывающие цифровые платформы для управления сельским хозяйством и углеродными выбросами.
Особый интерес представляют технологии, такие как блокчейн, который обеспечивает прозрачность учета выбросов углерода и сертификацию экологически чистых продуктов, искусственный интеллект, используемый для прогнозирования урожайности и формирования автоматизированных рекомендаций по улучшению почв, а также роботизация, которая включает в себя беспилотные тракторы и дроны, анализирующие состояние посевов.
А внедрение интернета вещей (IoT) позволяет использовать подключенные устройства для мониторинга условий окружающей среды и автоматического управления агротехническими процессами.
В 2023 году в сектор устойчивых агротехнологий было зарегистрировано 852 венчурных сделки, включая цифровые продукты, экологические удобрения и технологии переработки отходов.
Крупнейшие инвестиции направлялись на платформы цифрового мониторинга почв и системы точного земледелия.
Однако несмотря на рост инвестиций, отрасль сталкивается с проблемами. Долгий цикл окупаемости цифровых решений сдерживает предпринимателей, сложности интеграции новых технологий в традиционные сельскохозяйственные процессы затрудняют их массовое внедрение, а нехватка специалистов, обладающих знаниями как в области ИТ, так и сельского хозяйства, ограничивает потенциал цифровизации.
Выводы
Цифровизация и автоматизация становятся неотъемлемыми элементами регенеративного сельского хозяйства, помогая не только повышать урожайность, но и снижать негативное воздействие на окружающую среду. Использование ИИ, больших данных и автоматизированных систем открывает новые возможности для фермеров, делая их работу более эффективной и устойчивой.
В ближайшие годы можно ожидать дальнейшего роста инвестиций в цифровые решения для агросектора, что ускорит переход к экологически чистому и прибыльному сельскому хозяйству. Особое внимание уделяется устойчивым моделям ведения сельского хозяйства, где технологии становятся ключевым инструментом сохранения плодородия почвы и уменьшения выбросов парниковых газов.
В конечном итоге симбиоз цифровых решений и регенеративных практик может стать основой для глобального перехода к новой, более экологичной системе производства продуктов питания.