Нейросеть для фермеров: прогноз урожайности и оптимизация удобрений на основе больших данных

Российские учёные сделали шаг к новому уровню цифрового сельского хозяйства: на Кубани завершается испытание нейросети, которая способна прогнозировать урожайность и подсказывать аграриям, как оптимально вносить удобрения. На фоне растущей стоимости ресурсов и стремления снизить нагрузку на почвы такие разработки становятся не просто интересными, а стратегически важными. Система проходит длительные испытания и уже показала, что может давать измеримую прибавку урожая, экономить удобрения и менять подход к работе на полях.

Что представляет собой новая нейросеть

Разработкой занимаются специалисты Кубанского государственного аграрного университета совместно с партнёрами из отрасли. Система строит математические модели, учитывающие способы внесения удобрений, особенности почвы, состояние растений и динамику их развития. На основе данных она формирует рекомендацию: сколько удобрений внести, в какой зоне поля это сделать и как можно уменьшить расход без потери урожайности.

Испытания проходят по всем научным правилам — минимум три года. Это необходимо, чтобы оценить работу нейросети в разных погодных условиях, при различных культурах и на больших площадях.

На международной выставке "Югагро" руководитель проекта, доктор технических наук Евгений Труфляк, объяснил ход работ:

"Нейросеть проходит дообучение на полях хозяйства Краснодарского края. Агрономические испытания должны проводиться минимум 3 года, потом будет приниматься решение о масштабировании может быть на другие регионы", — сказал Евгений Труфляк.

Как сейчас вносят удобрения — и что меняет нейросеть

Существующие методы дифференцированного внесения удобрений работают по двум основным принципам: ориентация на зоны продуктивности либо на состояние вегетации. Они требуют множества ручных корректировок и не учитывают все факторы — от химических характеристик почвы до микроклимата конкретных участков.

Новая нейросеть анализирует массивы данных глубже, интегрирует данные за годы и сама обновляет модель. Это делает систему ближе к "умному помощнику", который понимает особенности хозяйства и адаптируется под реальные условия поля.

За два года работы нейросеть протестировали на 17 сельхозполях, она уже дала прибавку урожайности до 6,3% и помогла снизить расход удобрений. Средняя экономия составила 24 кг удобрений на гектар, а в денежном выражении — около 1,86 млн рублей на тестовых участках.

Что будет дальше: расширение культур и регионов

Третий год испытаний включает проверку алгоритмов на сахарной свёкле, сое, подсолнечнике и кукурузе. У каждой культуры свои требования к питанию, поэтому тестирование на таких разных растениях позволит понять реальный потенциал нейросети.

По словам разработчиков, впереди ещё более амбициозные задачи:

"Дальнейшее развитие включает улучшение и расширение баз данных для обучения модели, адаптацию технологии для других культур и регионов, создании комплексных систем для управления всеми агротехническими операциями, разработку ПО для широкого внедрения ИИ-решений о сельском хозяйстве", — резюмировал Евгений Труфляк.

Сравнение технологий внесения удобрений

Как аграрию использовать такую систему: пошаговый подход

1. Собирать данные по урожайности, качеству почвы, влаге, погоде.

2. Подготовить карту поля и его зональности.

3. Загрузить данные в систему и провести первичную калибровку.

4. Проверить рекомендации на части поля.

5. Сравнить результаты: расход удобрений, урожайность, состояние растений.

6. На втором сезоне подключить дополнительные культуры или поля.

7. Оценивать экономический эффект и корректировать стратегию удобрения.

8. Переходить к масштабированию после двух-трёх лет стабильных результатов.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: применять старые нормы удобрений без анализа почвы.
→ Последствие: лишние расходы, истощение почвы.
→ Альтернатива: использовать динамическую систему рекомендаций.

• Ошибка: делать дифференцирование без исторических данных.
→ Последствие: низкая точность.
→ Альтернатива: собирать многолетние данные и обучать модели.

• Ошибка: полагаться только на спутниковые снимки.
→ Последствие: игнорирование скрытых факторов.
→ Альтернатива: совмещать снимки, датчики, агрохимию и ИИ.

А что если нейросеть сделать основным элементом цифровой фермы?

Если система станет массовой, изменится сама структура агробизнеса. Хозяйства смогут планировать питательные элементы точнее, экономить ресурсы и повышать плодородие почвы без перегрузки химией. Нейросети смогут работать вместе с дронами, беспилотной техникой, датчиками влажности, создавая "умные" поля, где каждая грядка получает питание по фактической потребности. Это снизит себестоимость урожая и поддержит экологический баланс.

Плюсы и минусы применения нейросети в земледелии

FAQ

Когда технология станет доступна фермерам?
После завершения третьего года испытаний и оценки масштабируемости.

Можно ли применять её в северных регионах?
Да, если собрать новую базу данных и переобучить модель.

Подходит ли нейросеть для малых хозяйств?
Да, но эффективность выше при больших объёмах данных.

Экономит ли система деньги?
Да, экономия удобрений у тестовых хозяйств составила почти 2 млн рублей.

Мифы и правда

Миф: нейросети заменят агрономов.
Правда: они усиливают экспертизу, но не отменяют человеческий контроль.

Миф: ИИ работает одинаково в любом регионе.
Правда: модели требуют адаптации под климат и тип почвы.

Миф: такие системы слишком дорогие.
Правда: затраты окупаются за счёт экономии ресурсов и урожайности.

Точное земледелие в России начиналось с простых GPS-карт и ручного дифференцированного внесения. Затем появились беспилотники, спутниковые снимки, датчики на технике. Настоящий прорыв случился с появлением систем машинного обучения, которые не просто собирают данные, а делают прогнозы, учитывающие тысячи параметров. Новая нейросеть Кубани — продолжение этой эволюции, переход от инструментов наблюдения к инструментам интеллектуального управления полем.