Статья исследует возможности применения инструментов искусственного интеллекта при организации эколого-ландшафтных систем земледелия. Отмечается, что с помощью алгоритмов обучения сельхозтоваропроизводители могут оптимизировать многие процессы ведения производства, повысить продуктивность угодий и качество получаемой продукции, а также снизить затраты и себестоимость. Показано, что массовое внедрение машинного обучения способно увеличить долю валовой добавленной стоимости в ближайшие 5 лет на 25% в растениеводстве, и до 14% в животноводстве при оптимистическом сценарном варианте развития, в наиболее вероятностном варианте показатели будут в два раза ниже, при пессимистическом - увеличение произойдет не более чем на 3,8% в отрасли растениеводства, и до 0,4% в отрасли животноводства. Поскольку адаптивно-ландшафтное земледелие, базирующееся на учете особенностей рельефа, климата, агрофаций, должно учитывать большое количество параметров, таких как оценка состояния почвы и растений, посевные площади, частота их обработки, количество вносимых минеральных и органических удобрений, обработка гербицидами и инсектицидами и др., был разработан прототип информационной системы, позволяющей на основе предиктивного анализа, подобрать наиболее оптимальное решение для организации севооборотов с целью управления системами земледелия. В статье показана возможность применения компьютерного зрения при распознавании картографического материала и установлении типа агроландшафта для получения высокопродуктивных урожаев. Построены модели интеллектуального анализа на основе входящих признаков. Для работы с предложенным продуктом не предъявляется специализированных требований к квалификации персонала, а даже может быть использовано рядовыми работниками как крупных агрохолдингов, представителями органов муниципальной и государственной власти в области агропромышленного сектора, так и сотрудниками небольших хозяйств за счет простоты и интуитивно понятного интерфейса.

1. Husemann C., Novković N. Farm management information systems: A case study on a German multinational farm // Economics of Agriculture. 2014. № 61(2). P. 441–453. doi:10.5937/ekoPolj1402441H

2. Köksal Ö., Tekinerdogan B. Architecture design approach for IoT-based farm management information systems // Precision Agriculture. 2019. № 20(1). P. 926–958. doi: 10.100711119–018–09624–8

3. Linkina A., Nedicova E. Ways to preserve soil fertility based on agrolandscape // Agrofor. 2016. V. 1. № 2. P. 112–118.

4. Борисевич М.Н. Применение информационных технологий в сельском хозяйстве (для оценки урожайности культур) // Развитие современных систем земледелия и животноводства, обеспечивающих экологическую безопасность окружающей среды: материалы Всероссийской научной конференции с международным участием, посвященной 110летию Пермского НИИСХ. 2023. С. 16–24.

5. Зорин Л.Б., Забурдяев А.В. Применение анализа больших данных в пищевой промышленности // Интеллектуальные автоматизированные управляющие системы в биотехнологических процессах. сборник докладов всероссийской научно-практической конференции. 2023. С. 156–161.

6. Кирюшин В.И. Задачи оптимизации землепользования в России // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2023. № 116. С. 5–25.

7. Лопырев М.И., Линкина А.В. Модернизация систем земледелия на эколого-ландшафтной основе // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2012. № 3 (34). С. 49–56.

8. Оксюта О.В., Кущева И.С., Соколов А.А. Задачи и методы машинного обучения // Новые аспекты моделирования систем и процессов: материалы Международной научно-практической конференции. 2023. С. 115–123.

9. Ренгартен Г.А., Коробицын С.Л. Инновационные технологии в земледелии // Инновационное развитие агропромышленного комплекса как фактор конкурентоспособности: проблемы, тенденции, перспективы. 2020. С. 53–63.

10. Якушев В.П., Якушев В.В., Блохина С.Ю., Блохин Ю.И. и др. Информационное обеспечение современных систем земледелия в России // Вестник Российской академии наук. 2021. Т. 91. № 8. С. 755–768.

11. Sharapova N.V., Sharapova V.M., Sharapov Y.V. Application of information technologies in agriculture. 2021.

12. Dudin M.N., Pavlova K.P., Frolova E.E., Samusenko T.M. et al. Information technologies as an incentive for Russian agriculture // Scientific Papers Series Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development. 2018. V. 18. №. 1. P. 143-152.

13. Zolkin A.L., Matvienko E.V., Bityutskiy A.S., Shamina, S.V. et al. Introduction of advanced information technologies in agriculture // E3S Web of Conferences. EDP Sciences, 2023. V. 419. P. 03002. doi: 10.1051/e3sconf/202341903002

14. Gulyamov S., Saidov M.A., Rasulova M. Digitalization of agriculture in the republic of Uzbekistan // Theoretical & Applied Science. 2020. №. 6. P. 742-747.

15. Vorotnikov I.L., Ukolova N.V., Monakhov S.V., Shikhanova J.A. et al. Economic aspects of the development of the" Digital agriculture" system // Scientific papers. Series: management, economic engineering and rural development. 2020. V. 20. №. 1. P. 633-638.

16. Amirova E.F., Gavrilyeva N.K., Grigoriev A.V., Sorgutov I.V. Digitalization in agriculture: problems of implementation // Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2021. V. 13. №. 6. P. 144-155.

17. Buklagin D.S. Digital technologies in agricultural management // International Research Journal. 2021. V. 2021. №. 2104.

18. Akmarov P., Gorbyshina N., Kniazeva O. Special aspects of digital transformation in agriculture sector of economy // International Scientific and Practical Conference “Digital agriculture-development strategy”(ISPC 2019). Atlantis Press, 2019. P. 22-26. doi: 10.2991/ispc-19.2019.6

19. Kirillova O.V., Sadreeva A.F., Mukhametshina F.A., Samysheva E.Y. Priority directions for the development of the agrarian economy in the context of the digitalization of the agro-industrial complex // BIO Web of Conferences. 2021. V. 37. P. 00084.

20. Inshakova A.O., Ryzhenkov A.Y., Pon’ka V.F., Davudov D.A. Current Issues of Agriculture Digitalization in the Russian Federation // New Technology for Inclusive and Sustainable Growth: Technological Support, Standards and Commercial Turnover. Singapore: Springer Singapore, 2022. P. 125-135. doi: 10.1007/978-981-16-9808-8_14