Цифровые технологии и роботизированные технические средства для сельского хозяйства

Показали, что аграрное производство в Российской Федерации динамично развивается, экспорт сельскохозяйственной продукции достигает 25 миллиардов долларов. В то же время этот показатель в других странах значительно больше, например, в Китае он превысил 75 миллиардов долларов. Установили, что реализовать имеющийся потенциал можно, если повысить эффективность аграрного производства путем создания и внедрения средств автоматизации, роботизации, цифровых технологий, искусственного интеллекта. Отметили, что в результате можно повысить производительность труда в 2,5-3,5 раза; увеличить урожайность культур в 2-3 раза; снизить энергетические и материальные затраты в 3-4 раза; обеспечить экологическую безопасность сельскохозяйственного производства и окружающей среды. Разработали концепцию интеллектуального сельского хозяйства, в которой выделили следующие сферы применения цифровых технологий: комплексное управление производством; цифровые технологии в растениеводстве, животноводстве, энергообеспечении, хранении и переработке продукции; цифровую инженерию сельских поселений. Представили этапы процесса цифровизации сельскохозяйственного производства, включающие: систему мониторинга условий и параметров агропромышленного производства; систему передачи информации; искусственный интеллект и облачные технологии, на базе которых формируются управленческие решения; реализацию управленческих решений роботизированными техническими средствами. Обосновали примеры применения цифровых технологий в полеводстве, садоводстве, животноводстве, искусственных экосистемах. Подтвердили, что  в животноводстве эти технологии обеспечивают мониторинг перемещения животных, их физиологического состояния, параметров микроклимата в помещениях, контроль качества кормов и молока. Констатировали, что Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ имеет необходимую образовательную инфраструктуру, аккредитованные магистратуру и аспирантуру для подготовки специалистов по цифровому сельскому хозяйству.

1. Лачуга Ю.Ф., Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Шогенов Ю.Х. Развитие интенсивных машинных технологий, роботизированной техники, эффективного энергообеспечения и цифровых систем в агропромышленном комплексе // Техника и оборудование для села. 2019. N6(264). С. 2-9.

2. Лачуга Ю.Ф., Измайлов А.Ю., Лобачевский Я.П., Шогенов Ю.Х. Научно-технические достижения агроинженерных научных учреждений для производства основных групп сельскохозяйственной продукции // Техника и оборудование для села. 2021. N4(286). С. 2-11.

3. Godzhaev Z., Lobachevsky Y.P., Alekseev I., Prilukov A., Godzhaev T.Z. Control systems for unmanned combine harvester. E3S Web of Conferences. Key Trends in Transportation Innovation. 2020. 157(2). 01018.

4. Starovoitov S., Akhalaya B., Tsench Y., Kvas S., Zolotarev A. Automated control complexes of the tillage units operation. E3S Web of Conferences. 2020. 175(12). 05020.

5. Лобачевский Я.П., Старовойтов С.И., Ахалая Б.Х., Ценч Ю.С. Цифровые технологии в почвообработке // Инновации в сельском хозяйстве. 2019. N1(30). С. 191-197.

6. Лобачевский Я.П., Бейлис В.М., Ценч Ю.С. Аспекты цифровизации системы технологий и машин // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2019. N3(36). С. 40-45.

7. Dorokhov A.S., Sibirev A.V., Aksenov A.G. Dynamic systems modeling using artificial neural networks for agricultural machines. INMATEH – Agricultural Engineering. 2019. 58(2). 63-74.

8. Dorokhov A., Kirsanov V., Pavkin D., Shilin D., Shestov D., Ruzin S. Calculation of the Manipulator’s Kinematic Model and Mounting Points of the Drive Equipment. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. 1072. 339-348.

9. Dorokhov A., Kirsanov V., Pavkin D., Yurochka S., Vladimirov F. Recognition of Cow Teats Using the 3D-ToF Camera When Milking in the «Herringbone» Milking Parlor. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2020. 1072. 128-137.