Нейросетевые технологии переходят из плоскости лабораторных экспериментов в повседневную практику управления агропромышленным производством. Об этом в интервью СБЕРПРО заявил генеральный директор «Щёлково Агрохим», доктор химических наук, академик РАН Салис Каракотов. По его словам, ключевое преимущество нейросетей — способность работать с большими массивами разнородных данных: от погодных факторов и характеристик почв до параметров роста растений и технологических операций. Это позволяет формировать более точные модели принятия решений на всех этапах производства.
В компании «Щёлково Агрохим» нейросети уже применяют по нескольким ключевым направлениям. В селекции технологии ускоряют отбор перспективных линий за счёт анализа генетических и фенотипических данных, а также прогнозируют поведение гибридов в различных природно-климатических условиях. В растениеводстве нейросети используются для мониторинга состояния посевов, раннего выявления стрессовых факторов и точечного применения средств защиты растений — это особенно важно в условиях роста затрат и необходимости повышать эффективность каждого гектара. Отдельное направление — прогнозирование урожайности и экономических показателей: использование алгоритмов позволяет учитывать множество факторов одновременно, что снижает производственные риски.
Каракотов подчеркнул, что нейросети не заменяют экспертизу: «Это инструмент, который усиливает специалиста, но не подменяет его. Финальное решение всегда остаётся за человеком». Среди ограничений внедрения он выделил необходимость формирования качественных массивов данных и их систематизации — без этого нейросетевые модели не смогут работать с высокой точностью. Кроме того, важна адаптация решений под конкретные агротехнологические условия, поскольку универсальных моделей для сельского хозяйства не существует.
Цифры и факты: кто ещё внедряет нейросети в АПК
Заявление Каракотова прозвучало на фоне активного внедрения ИИ-решений по всей стране. В Краснодарском крае группа компаний «Прогресс Агро» совместно со специалистами Кубанского государственного аграрного университета разработала нейросеть для точного земледелия. Результаты двухлетних испытаний на 17 полях показали увеличение урожайности сельхозкультур до 6,3%, среднюю экономию удобрений 24 кг/га и общее сокращение затрат на 1,86 млн рублей только на тестовых полях. В 2026 году нейросеть будет испытываться на сахарной свёкле, сое, подсолнечнике и кукурузе.
Томская компания «Когнитив пилот» разработала первого отечественного робота с ИИ для экспресс-анализа почвы Cognitive Terra Sense. Робот анализирует грунт на глубину до 60 см и выдаёт результаты по 100 показателям за 12 часов вместо обычных 14 дней, а экономия удобрений составляет от 20% до 25%. Производство роботов налажено на фабрике в Томске, а потенциальный объём рынка оценивается более чем в 39 млрд рублей.
Учёные Иркутского государственного аграрного университета при поддержке Российского научного фонда разработали алгоритм, который моделирует урожайность пшеницы, ячменя, овса, картофеля, капусты и моркови в трёх вариантах — при усреднённых, неблагоприятных и благоприятных условиях. Система способна учитывать экстремальные события, такие как засухи, ливни, паводки и нашествия вредителей.
Государственная поддержка и экономический эффект
Правительство России последовательно наращивает финансирование цифровизации сельского хозяйства. В июле 2025 года выделено почти 1,2 млрд рублей на развитие информационных систем Минсельхоза. С 1 марта 2026 года запущена единая информационная система цифровых сервисов для аграриев, оператором которой выступает Минсельхоз. В рамках федерального бюджета на 2026 год на поддержку производителей критически важных ферментов, кормовых и пищевых добавок предусмотрено более 1 млрд рублей.
По оценкам консалтинговой компании «Яков и Партнёры», внедрение ИИ в российский АПК способно принести до 6 млрд долларов дополнительной операционной прибыли — из них 2–2,9 млрд долларов в растениеводстве и животноводстве и 1,6–3,2 млрд долларов в смежных отраслях. Согласно исследованию, более 85% опрошенных руководителей сельхозпредприятий с земельным банком свыше 20 тыс. га уже используют ИИ в системах работы техники, а более 65% — в системах типа «помощник агронома».
Сам Салис Каракотов связывает развитие нейросетевых технологий с повышением устойчивости отрасли в целом. На фоне климатических рисков, волатильности рынков и роста себестоимости производства именно точные и адаптивные инструменты управления становятся фактором конкурентоспособности. «В ближайшие годы нейросети станут частью повседневной практики в аграрном секторе. Это один из ключевых элементов технологической трансформации отрасли», — резюмировал он.