Как применить в сельском хозяйстве математические модели, как создавать специалистов и почему в аграрной сфере сильная технологическая поляризация — в репортаже InScience.News с Международной конференции по цифровизации сельского хозяйства и органическому производству ADOP-2021.
Математические модели для выращивания зерна
Седьмого июня прошел первый день международной конференции «Цифровизация сельского хозяйства и органическое производство» (ADOP-2021). На ней было несколько докладов. Алексей Минин рассказал про проект «Оптимизация портфеля культур для посева», целью которого было повысить прибыль, формируя сбалансированный портфель культур для севооборота. Суть проекта заключалась в том, чтобы применить теорию Марковица, которой пользуются в основном на рынке ценных бумаг, в сельском хозяйстве. «Вы берете на себя риск, что в будущем этот актив, который вы производите, будет стоить каких-то денег и перспектив. Мы задались вопросом: а нельзя ли применить теорию Марковица для формирования структуры севооборота?» — рассказывает Минин. Для проекта была создана особая математическая модель с учетом сельскохозяйственных ограничений: наличие определенной техники выращивания культур и рыночные ограничения, которые связаны с тем, можно ли экспортировать ту или иную продукцию. С помощью математических моделей руководители проекта смогли не только прогнозировать рыночные условия, но и выбирать оптимальный севооборот с помощью алгоритмов. Как показали результаты проекта, увеличение севооборота благодаря использованию моделей и алгоритмов, которые прогнозируют и составляют оптимальный план посева культур, составило почти 7,5% при умеренных рисках.
Также Алексей Минин рассказал о проекте по поиску рынков экспорта пшеницы. «Целью проекта был поиск оптимальных условий и потенциальных рынков экспорта пшеницы с целью формирования долгосрочной стратегии экспорта», — рассказал он. В этом проекте тоже использовались модели и алгоритмы. «Результатом проекта стало увеличение валовой прибыли на 20% за счет оптимизации торговых отношений», — прокомментировал исследователь.
Минин отметил, что в будущем аналитические возможности созданных систем будут значительно шире. Особенно в этом помогут IT-структуры государственных учреждений, внедрение искусственного интеллекта, а также данные в области мировой торговли (так как данные там более серьезные). «Если бы данные были более высокого качества, мы бы могли моделировать ценовые войны», — сказал Минин.
Проблемы обучения
Вячеслав Козлов с докладом «Проблемы и решения по развитию цифровизации в сельском хозяйстве» рассказал, что, несмотря на активное и стабильное развитие сельского хозяйства в России, российский аграрный бизнес 90% новшеств получает от иностранных партнеров. Кроме того, Козлов отметил, что Федеральный центр сельхозконсультирования фактически свернул свою научно-методическую деятельность. «Базовые ценности и модели поведения всех участников работ в сельском хозяйстве не отвечают современным вызовам», — поделился он.
Вячеслав Козлов обратил внимание слушателей на то, что сегодня масштабная подготовка творческих специалистов находится под угрозой. Главной причиной он назвал большую нагрузку на преподавателя и, соответственно, использование в процессе обучения e-learning и m-learning, то есть дистанционного обучения и цифровых учебных материалов. Другой причиной проблемы он назвал стандарты образования. Для ее решения Козлов предложил «ослабить заорганизованность обучения на основе стандартов», снизить учебную нагрузку на преподавателя, отказаться от коммерческого обучения в аграрных вузах. Чтобы обеспечить это, правительству РФ необходимо внести изменения в законодательство.
Полюса аграрной сферы
Позже на конференции выступила Хапсат Дибирова с докладом «Перспективы и проблемы цифровизации аграрной экономики». «В аграрной экономике в последние годы постепенно происходит смена способа производства», — рассказала она. Дибирова отметила, что сельское хозяйство — это такая область производства, которая слабо поддается управлению. Дело в том, что эта отрасль подвергается достаточно большому количеству рисков: природно-климатическим факторам, биологическому состоянию животных, длинному производственному циклу, отсутствию существенного прогресса в повышении производительности труда. Поэтому, сказала Дибирова, для привлечения инвестиций в сельское хозяйство крупным инвесторам необходимо иметь информацию в режиме реального времени о деятельности таких организаций. Цифровизация поможет оперативно фиксировать все технические параметры сельскохозяйственного производства.
Докладчица выделила и проблемы, которые препятствуют цифровизации в российском сельском хозяйстве. В их числе дороговизна программного обеспечения, нехватка финансовых средств, отсутствие квалифицированных кадров в сфере IT, недостатки инфраструктуры в сельской местности (например, недостаточное развитие 4G и распространение 5G) и прочие.
«В результате в аграрной сфере сформировались две диаметрально противоположные по уровню развития группы хозяйств, где на одном полюсе сосредоточены инвестиционно активные хозяйства — агрохолдинги, имеющие широкий доступ к эффективным технологиям и использующие субсидированные государством инвестиционные ресурсы, а на другом — преобладающая доля хозяйств, работающая на грани окупаемости с использованием устаревших технологий», — отметила Дибирова.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
