Введение. Агрономия 4.0, также известная как умное сельское хозяйство, кардинально меняет подход к ведению сельского хозяйства, применяя передовые технологии для повышения производительности и экологической устойчивости аграрного сектора. В свете глобальных проблем, таких как климатические изменения, увеличение населения и истощение природных ресурсов, инновационные решения в сельском хозяйстве перестают быть просто желательными и становятся абсолютно необходимыми.

Суть умного сельского хозяйства заключается в интеграции различных технологий, таких как Интернет вещей (IoT), большие данные, искусственный интеллект, робототехника и дронов, в традиционные аграрные процессы. Эти технологии позволяют собирать и анализировать данные о состоянии почвы, климатических условиях, здоровье растений и животных, что, в свою очередь, способствует более точному принятию решений [1].

Цели умного сельского хозяйства включают:

1. Повышение урожайности: Использование данных для оптимизации посевов и управления ресурсами позволяет значительно увеличить количество и качество урожая.
2. Снижение издержек: Автоматизация процессов и точечное применение удобрений и средств защиты растений помогают сократить затраты на производство.
3. Эффективное использование ресурсов: Умное управление водными ресурсами, энергией и другими материалами способствует более рациональному их использованию, что важно для устойчивого развития.

Таким образом, умное сельское хозяйство не только отвечает на вызовы современности, но и закладывает основу для более устойчивого и эффективного будущего аграрной отрасли.

Умное сельское хозяйство представляет собой современную концепцию ведения аграрного бизнеса, основанную на интеграции передовых технологий для автоматизации и оптимизации сельскохозяйственных процессов. Цель «умного» земледелия — повышение урожайности, снижение издержек и более эффективное использование ресурсов. Ключевые технологии и компоненты умного сельского хозяйства:

Интернет вещей (IoT): сети датчиков, размещенных на полях и фермах, собирают данные о состоянии почвы, влажности, температуре и других важных параметрах IoT объединяет все инструменты и решения в единую систему, обеспечивая фермерам возможность просматривать и управлять данными и техникой в режиме реального времени.

Большие данные и аналитика: сбор и анализ больших объемов данных помогают принимать обоснованные решения о посадке, уходе и сборе урожая. Анализ больших данных позволяет составлять точные прогнозы, планировать деятельность и разрабатывать эффективные бизнес-модели.

Искусственный интеллект и машинное обучение: эти технологии используются для прогнозирования погодных условий, выявления болезней растений и оптимизации использования удобрений и пестицидов. Алгоритмы машинного обучения позволяют прогнозировать изменения климата, параметры почвы и воды, содержание углерода, распространение болезней и вредителей [2].

Применение робототехники в агросекторе включает использование автономных систем для выполнения операций посева, прополки и сбора урожая, что способствует оптимизации операционных расходов за счет минимизации трудовых ресурсов. Беспилотные наземные и воздушные платформы задействованы в процессах внесения удобрений/пестицидов, агромониторинга и автоматизированного сбора урожая.
Спутниковая навигация: GPS и ГЛОНАСС используются для ориентирования техники на местности и слежения за животными.

Дроны и спутники: оснащенные камерами дроны и спутники позволяют фермерам составлять регулярно обновляемые карты и наблюдать за территорией удаленно.

Преимущества умного сельского хозяйства:

• Увеличение скорости сбора и обработки данных.
• Повышение точности всех процессов.
• Повышение эффективности производства.
• Снижение производственных затрат.
• Сокращение потребности в ручном труде.
• Рост урожайности.
• Оптимизация ведения задач и отчетности.
• устойчивое развитие.

Когда в сельское хозяйство приходят «умные» технологии, оно становится намного лучше: эффективнее, дружелюбнее к природе и способным накормить всех на планете.

Материалы исследования. Роботы полностью меняют то, как мы производим еду, делая этот процесс более эффективным, продуктивным и надежным. Вот как робототехника влияет на сельское хозяйство:

1. Она автоматизирует работу и уменьшает необходимость в ручном труде.
   -Роботизированные тракторы и комбайны могут работать сами по себе, сокращая потребность в рабочей силе.

-Автономные дроны выполняют мониторинг посевов, распыление удобрений и защиту растений.

2. Повышение точности и эффективности производства

-Точные посевные системы с использованием ИИ анализируют почву и определяют оптимальные места для посадки.

-Роботы для прополки устраняют сорняки без использования химикатов, сокращая вредное воздействие на окружающую среду.

3. Оптимизация управления урожаем:

-Роботы для сбора урожая (например, автоматические комбайны и роботы-сборщики фруктов) работают быстрее и эффективнее.

-Системы предсказательной аналитики помогают планировать урожайность, анализируя данные с датчиков и спутников.

4. Снижение затрат и экологичность:

-Экономия ресурсов (воды, удобрений, топлива) за счет использования умных сенсоров и алгоритмов.

-Экологически чистые технологии, снижающие использование пестицидов и удобрений.

5. Развитие животноводства:

-Роботизированные доильные аппараты повышают комфорт животных и продуктивность молочного производства.

-Системы мониторинга здоровья скота позволяют автоматически отслеживать состояние животных и предотвращать болезни.

6. Цифровизация и управление фермой:

-Агророботы и ИИ-аналитика помогают в прогнозировании климатических изменений и адаптации к ним.

-Умные фермы работают по принципу «Агро 4.0», объединяя IoT, Big Data и автоматизацию [3].

Результаты исследования и их обсуждение. Роботизированные технологии способствуют повышению продуктивности, устойчивости и рентабельности сельского хозяйства за счёт снижения влияния человеческой ошибки, уменьшения издержек и улучшения качества конечной продукции. В перспективе роботы станут неотъемлемой частью агропромышленного комплекса, заложив основу для новой эры «умного земледелия».

Искусственный интеллект трансформирует современное сельское хозяйство, расширяя возможности повышения эффективности и экологической устойчивости. Применение ИИ в аграрной отрасли как в России, так и за рубежом помогает фермерам и агропредприятиям увеличить урожайность, снизить затраты, улучшить качество продукции и минимизировать негативное воздействие на природу [4].

Например, в Российской Федерации уже накоплен опыт успешного внедрения решений «умного сельского хозяйства», основанных на искусственном интеллекте и цифровых технологиях. К таким решениям относятся:

1. Цифровые платформы управления агробизнесом, объединяющие данные из различных источников — IoT, BigData, системы предиктивной аналитики — для оптимизации управления производством.
2. Использование БПЛА для мониторинга сельхозугодий.
3. Анализ спутниковых снимков и изображений дистанционного зондирования Земли. Интерактивные карты полей позволяют оценивать состояние почвы, экологическую обстановку и развитие посевов.
4. Контроль состояния животных: наблюдение за поведением и физиологическими параметрами для раннего выявления заболеваний.
5. Автономная техника в сельском хозяйстве: точное земледелие и рациональное внесение удобрений с учётом характеристик почв.

Внедрение ИИ-решений даёт прирост объёмов производства в животноводстве — в среднем на 3%, урожайности растениеводства — на 4%, а объёмов собранной продукции — на 5%.

Тем не менее, требуется проводить работу по совершенствованию национальной системы государственного регулирования поддержки аграрного сектора. На практике поддержка в виде субсидий и дотаций оказывается наиболее эффективной, если в структуре сельхозпроизводства доминируют крупные, интегрированные предприятия (как в Беларуси и России). В условиях мелкотоварного производства выделяемые государством средства носят незначительный характер и недоступны для большинства фермеров, что делает их поддержку малопродуктивной с точки зрения обеспечения рентабельности отечественного агропроизводства. В таких условиях критически важно кардинально пересмотреть подходы и приоритеты в предоставлении государственной помощи. Традиционная модель поддержки порождает экстенсивное мелкокрестьянское производство. Поэтому средства государства целесообразно сконцентрировать на развитии кластерных схем АПК, импортозамещающих проектов в продовольственной сфере, а также на реализации масштабных инфраструктурных инициатив в аграрной отрасли. В краткосрочной перспективе полностью устранить мелкотоварность аграрного производства и добиться укрупнения хозяйств на базе кооперации пока невозможно. В связи с этим особую важность приобретает масштабное формирование агрокластеров, которые могут быть созданы практически в каждом регионе страны. Ключевым элементом агрокластеров, безусловно, выступают агроперерабатывающие предприятия [5].

Выводы. В отличие от кластерной модели кредитования и поддержки, предусмотренной Концепцией кластерной политики в агропромышленном комплексе Кыргызской Республики на 2022–2031 годы, разработанной Министерством сельского хозяйства, считаем целесообразным оказывать государственную поддержку исключительно уже сформировавшимся или действующим агрокластерам, при этом основное внимание уделять производству продукции, дефицит которой вызывает риски продовольственной безопасности — мяса, яиц, сахара, растительного масла, фруктов и овощей [6].

С учётом опыта развития отрасли в условиях интеграционных процессов, требуется внести корректировки в проводимую страной аграрную политику, направленную на совершенствование: механизмов достижения целей продовольственной безопасности; структуры агропроизводства, трансформации мелкосерийного производства и развития среднего и крупного товарного сектора; политики импортозамещения продовольствия и увеличения объёмов производства сельхозпродукции, в которой Кыргызская Республика обладает сравнительным преимуществом в рамках ЕАЭС; механизмов привлечения инвестиций в модернизацию аграрного сектора, перехода на интенсивные формы воспроизводства, а также систем кластерной интеграции в АПК.