Экономия оказалась впечатляющей: на 17 опытных полях при основном внесении она составила 3%, а при второй подкормке – 15%
В Усть-Лабинском районе Краснодарского края ГК «Прогресс Агро» совместно с Кубанским государственным аграрным университетом (КубГАУ) успешно завершили эксперимент по дифференцированному внесению азотных удобрений с использованием искусственного интеллекта. Этот опыт стал ярким примером того, как цифровые технологии делают земледелие более точным, экономичным и устойчивым. Однако он является не единственным примером того, как «Прогресс Агро» использует ИИ в своей повседневной работе.
Азотный прогноз
Эксперимент, стартовавший в 2023 году, охватил два поля общей площадью более 150 гектаров. Суть новой технологии – в использовании модели «ПрофАгро», которая на основе данных о состоянии почвы, влажности, прогнозах погоды и особенностях конкретного поля определяет оптимальные дозы азотных удобрений. Программа готовит оптимальные рекомендации не по всему полю, а отдельно по так называемому «пикселю» – участку 10 на 10 метров. А для точного следования схеме используется специальная техника, позволяющая дифференцированно вносить удобрения.
Результаты первых экспериментов превзошли ожидания: производственные затраты и расходы на удобрения снизились. Так что в 2024-2025 годах проект перешёл в фазу производственных испытаний на 25 опытных и 25 контрольных полях (всего 4250 га). Экономия оказалась впечатляющей: на 17 опытных полях при основном внесении она составила 3%, а при второй подкормке – 15%. Общая экономия по проекту достигла 1,86 млн рублей, при этом урожайность осталась на высоком уровне – 70 ц/га против 69 ц/га на контрольных участках.
«Внедрение современных технологий на базе ИИ значительно облегчает и оптимизирует труд агрономов, – говорит ведущий специалист-агрохимик АО «Рассвет», которое входит в состав ГК «Прогресс Агро», Елена Попова. – Использование искусственного интеллекта вдвое ускорило процесс подготовки к внесению удобрений, а симбиоз программы с умной техникой и другими информационными комплексами позволяет создать единую высокотехнологическую систему и значительно повысить урожайность культур и их рентабельность».
С точностью до сантиметра
Но группа компаний не ограничивается экспериментами с использованием ИИ для точного внесения удобрений. Параллельно компания тестирует систему параллельного вождения с применением технологий машинного зрения.
Традиционные системы автопилотирования основаны на GPS и ГЛОНАСС-навигаторах и позволяют работать с высокой точностью – в хозяйстве уже установлены RTK-станции, обеспечивающие сантиметровую точность при севе, междурядной культивации и уборке. Но в условиях слабого сигнала или помех даже эти технологии дают сбой.
Новая разработка решает проблему: видеокамеры на комбайнах «видят» края поля и помогают технике двигаться идеально ровно без постоянного участия механизатора. Технология уже доказала свою эффективность при уборке рапса и пшеницы. Следующий шаг – использование системы на тракторах во время предпосевной подготовки и сева.
Выгоды для аграриев
Внедрение искусственного интеллекта в растениеводстве уже перестало быть экспериментом. И пример ГК «Прогресс Агро» наглядно подтверждает: цифровые решения сегодня становятся ключевым инструментом для повышения рентабельности и конкурентоспособности российского агросектора.
Кубанский агрохолдинг уверенно укрепляет репутацию технологического лидера российского АПК. Опыт ГК «Прогресс Агро» формирует новую практику для всей отрасли, открывая путь к широкому применению ИИ в сельском хозяйстве. Эти технологии позволяют точнее планировать производство, рационально использовать ресурсы и повышать устойчивость агробизнеса.
Важно, что все внедряемые «Прогресс Агро» решения работают как единая технологическая система. Искусственный интеллект анализирует данные и формирует рекомендации по нормам внесения удобрений, эти параметры загружаются в сельскохозяйственную технику, а автопилот с машинным зрением обеспечивает точное движение по полю.
В результате техника автоматически вносит рассчитанное ИИ количество удобрений с точностью до «пикселя», создавая замкнутый цикл от анализа до исполнения, где каждый элемент поддерживает и усиливает эффективность другого.
