Искусственный интеллект
в сельском хозяйстве

• Геномная селекция с применением ИИ.
• Высокопроизводительное фенотипирование.
• Многокритериальная оптимизация в селекции.
• Ограничения и этические аспекты применения ИИ в селекции.
   

• Основы цифровой фермы: концепция, инфраструктура и ключевые технологии (датчики, дроны, IoT, нейросети).
• Точное земледелие: мониторинг и управление растениеводством с помощью дронов и нейросетей.
• Точное животноводство: мониторинг здоровья и продуктивности животных.
• Интеграция данных и цифровые двойники.

• Основы предиктивной аналитики в молочной отрасли.
• Источники данных для предиктивных моделей.
• Концепция цифрового двойника и его роль в управлении цепочкой поставок.
• Продажи и прогнозирование поведения покупателей. 

• Основы точного земледелия и «умной химии»: принципы, цели и преимущества.
• Экологические последствия нерационального использования удобрений и пути их минимизации.
• Технологии сбора и анализа данных в точном земледелии (датчики, дроны, спутники, ИИ).
• Практические решения «умной химии» (удобрения с контролируемым высвобождением, ингибиторы, точечная обработка).
   

• Основы автоматизированных теплиц и вертикальных ферм.
• Основные задачи и сценарии применения машинного зрения: мониторинг роста, диагностика болезней и стресса, контроль зрелости и качества, навигация роботов, инвентаризация.
• Технологии и методы обработки данных: типы камер и сенсоров, классические алгоритмы и глубокое обучение, анализ временных рядов, мультимодальная интеграция данных.
   

• Влияние ИИ на рынок труда в АПК: новые профессии и трансформация ролей. 
• Экономические выгоды и затраты на внедрение ИИ. 
• Этические дилеммы: зависимость от технологий, доступ к данным, влияние на малые фермерские хозяйства. 
• Роль ИИ в решении глобальных проблем: продовольственная безопасность, изменение климата, ресурсосбережение. 
• Анализ успешных кейсов внедрения ИИ в АПК.

• Основы архитектуры ИИ-агентов. Определение интеллектуального агента: сущность, роли и ключевые свойства.
• Обзор Yandex Cloud AI Studio. Архитектура платформы, принципы работы и интеграция с корпоративной ИТ-средой.
• Типы ИИ-агентов и сценарии применения. Чат-боты для сервисных функций (поддержка, информирование). Голосовые помощники – автоматизация коммуникации и управления. Корпоративные агентские сценарии: автоматический мониторинг, диспетчеризация.
• Использование шаблонов и готовых сценариев
• Применение стандартных модулей и быстрое развертывание агентов.
• Разработка собственных пользовательских сценариев и бизнес-логики.
• Соединение с внутренними базами данных и внешними API.

В рамках проектного задания предлагается разработать решение одной из существующих проблем сельского хозяйства с помощью технологий ИИ.

Формат выполнения: групповая работа (4–5 человек).

Задача: выбрать один из кейсов и проработать концепцию по его решению, которую можно было бы предложить аграрным предприятиям или органам управления АПК.

Результаты нужно представить в формате:

отчёта (документ Word, 10–15 страниц);
презентации (~15 минут).

Содержание презентации и отчёта:

1. Описание проблемы: что стало причиной проблемы? Какие факторы агропромышленного развития привели к её возникновению?
2. Негативные последствия: к чему это приводит? Укажите основные негативные последствия для отрасли, региона и потребителей.
3. Технологическое решение: как могут помочь современные технологии? Опишите, какие возможности дают ИИ, IoT, дроны, роботы и т. д. для решения этой проблемы.
4. Примеры внедрения: какие хозяйства или регионы уже пробовали такой подход? Приведите примеры из российских и зарубежных практик, где подобные решения уже применялись.
5. Архитектура решения: как может выглядеть ваша система? Подробно опишите структуру системы с элементами ИИ:
   1. какие датчики и устройства нужны;
   2. какие алгоритмы или модели ИИ можно использовать;
   3. как организовать сбор и обработку данных;
   4. как обеспечить интеграцию с существующими системами предприятия.
6. Дорожная карта внедрения: как внедрить эти решения? Составьте примерную дорожную карту — основные этапы реализации проекта, сроки, ресурсы.
7. Ожидаемые результаты: какие результаты можно ожидать от реализации проекта? Опишите предполагаемые изменения и эффекты для агропредприятия, региона, отрасли.
8. Экономическая и социальная оценка: оцените экономическую эффективность проекта (окупаемость, снижение затрат, рост урожайности/продуктивности) и социальные эффекты (создание новых рабочих мест, повышение квалификации персонала и т. д.).

При необходимости можно дополнительно раскрыть другие аспекты, которые помогут глубже показать суть проблемы и детали решения.

Проект обязателен к устной защите.