Искусственный интеллект (ИИ) кардинально меняет возможности сельского хозяйства. Области применения ИИ выглядят многообещающими, особенно для сельскохозяйственной отрасли, сталкивающейся с нестабильными ценами на удобрения, непредсказуемой погодой и прибыльностью, не оставляющей места для ошибок. Исследование «The Integration of Artificial Intelligence in Agriculture: Emerging Trends, Benefits and Challenges» показывает, что прогностические модели на основе ИИ могут повысить урожайность на 26%, сократить потребление воды на 41% и уменьшить использование химикатов на 33%. Искусственный интеллект стремительно трансформирует сельское хозяйство, позволяя создавать более точные, устойчивые и экологичные системы производства продуктов питания. Одним из примеров таких систем является система компьютерного зрения для Министерства сельского хозяйства Краснодарского края, разработанная на Факультете информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета. Она реализует новый подход к мониторингу и анализу колебаний ритмов растений, что позволяет получать дополнительные данные об особенностях их физиологического развития и использовать их при оценке урожайности и планировании внесения удобрений.
Однако ключевым моментом при внедрении ИИ в сельскохозяйственной отрасли является то, что фермерам нужны системы искусственного интеллекта, которые могут объяснять свои действия. О важности объяснимости рекомендаций ИИ в задачах сельскохозяйственной отрасли рассказывает доцент кафедры искусственного интеллекта Финансового университета Емельянова Наталия Юрьевна:
«Отсутствие объяснимости в ИИ является одним из главных препятствий его внедрения в сельскохозяйственной отрасли, т.к. в сельском хозяйстве рекомендациям больше доверяют, когда фермеры понимают, почему она была сделана и как эта рекомендация связана с местными условиями. Фермеры полагаются на опыт, полевые наблюдения, сезонные закономерности и местные экологические знания. Если система ИИ рекомендует действие, противоречащее тому, что фермер видит на местности, система должна уметь объяснить свои рассуждения на понятном для людей языке. Искусственный интеллект типа «черный ящик» плохо подходит для принятия важных сельскохозяйственных решений. Фермерам нужны инструменты, которые позволяют выявлять неопределенность, отображать данные, лежащие в основе рекомендаций, и позволяют пользователям сравнивать алгоритмические рекомендации с реальными условиями на поле. Кроме того, важное значение имеет надежность. Сельскохозяйственные системы по своей природе изменчивы. Почва, погода, вредители, доступность воды и состояние посевов могут меняться на небольших расстояниях и от сезона к сезону. Система, работающая в одном регионе, может оказаться неэффективна в другом и когда возникает ситуация, когда рекомендации, сгенерированные ИИ, противоречат наблюдаемым условиям на поле или не имеют локальной проверки, то доверие к таким системам сильно снижается и это сильно замедляет внедрение ИИ».
О рекомендациях при внедрении ИИ в сельском хозяйстве рассказывает профессор кафедры искусственного интеллекта Финансового университета Емельянов Виталий Александрович:
«В целом, ИИ может помочь фермерам управлять климатическими рисками, повышать урожайность, сокращать потери ресурсов и укреплять продовольственную безопасность. Однако выгоды не будут появляться автоматически. Они будут зависеть от того, кто имеет доступ к цифровой инфраструктуре, кто контролирует сельскохозяйственные данные, чьи знания заложены в системы ИИ и могут ли фермеры доверять получаемым рекомендациям. Для укрепления доверия к искусственному интеллекту в сельском хозяйстве следует создавать благоприятные условия для развития заслуживающего доверия цифрового сельского хозяйства, что подразумевает усиление управления данными, инвестиции в широкополосный доступ в сельской местности, обучение фермеров, прозрачные стандарты закупок и поддержку инструментов, работающих в масштабах различных фермерских хозяйств».