Россия
УДК 631.17 Сельскохозяйственная технология
В статье приведены результаты исследований применения искусственного интеллекта, больших данных и блокчейн-технологий в сельском хозяйстве России. Применение данных технологий открывает новые возможности для повышения эффективности и устойчивости агропромышленных предприятий. Целью статьи является исследование особенностей, преимуществ и проблем применения искусственного интеллекта, больших данных и блокчейн-технологий в сельском хозяйстве России, а также разработка рекомендаций по решению выявленных проблем с учетом внешних факторов. Метод исследования включает в себя комплекс общеэкономических методов, таких как описание, сравнение, сопоставление, аналогия, классификация, обобщение, систематизация, анализ и синтез. Результаты исследования. Выявлены характеристики цифровых технологий: искусственный интеллект, блокчейн, большие данные. Проанализированы возможности и преимущества применения указанных технологий в сельском хозяйстве России, а также выявлены проблемы при их внедрении и использовании в рассматриваемой отрасли: обеспечение кибербезопасности, нарушение конфиденциальности данных, нехватка квалифицированных кадров в сфере цифровых технологий для нужд сельского хозяйства, сложность для понимания и использования технологий, сопротивление изменениям, высокая стоимость внедрения, неразвитость инфраструктуры цифровых технологий и недостаток данных для анализа в сельской местности и отдалённых районах. На основе выявленных проблем были предложены направления дальнейшего развития искусственного интеллекта, больших данных и блокчейн-технологий в сельском хозяйстве России. Они касаются обеспечения кибербезопасности и конфиденциальности данных, обеспечения квалифицированными кадрами, устранения сопротивления изменениям, развития цифровой инфраструктуры. Исследование продемонстрировало, что потенциал для повышения прозрачности, доверия и эффективности сельскохозяйственных предприятий обуславливает перспективность применения указанных технологий в аграрной сфере России.
искусственный интеллект, блокчейн, большие данные, цифровизация, цифровая трансформация, инновационные технологии
1. О развитии искусственного интеллекта в РФ: Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490.
2. Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники на период до 2024 г.: Распоряжение Правительства РФ от 19 августа 2020 г. № 2129-р.
3. Алтухов А.И., Дудин М.Н., Анищенко А.Н. Глобальная цифровизация как организационно-экономическая основа инновационного развития агропромышленного комплекса РФ // Проблемы рыночной экономики. 2019. № 2. С. 17-27.
4. Алтынов Ю.А. Перспективы использования инструментария метавселенных в сфере общественных финансов России // МИР. 2023. № 14(3). С. 416-433.
5. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство»: официальное издание. Москва: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. 48 с.
6. Годин В.В., Белоусова М.Н., Белоусов В.А., Терехова А.Е. Сельское хозяйство в цифровую эпоху: вызовы и решения // E-Management. 2020. № 1. С. 4-15.
7. Демичев В.В. Влияние больших данных на развитие сельского хозяйства России // Российский экономический интернет-журнал. 2020. № 3. http://www.e-rej.ru/upload/iblock/b89/b89495cdd56dd5df4d213eb6cad01cf5.pdf (дата обращения: 25.09.2024).
8. Злобин А., Рожков Р. Эксперты зафиксировали резкий рост числа кибератак на СНГ и особенно Россию // Forbes. http://www.forbes.ru/tekhnologii/520621-eksperty-zafiksirovali-rezkij-rost-cisla-kiberatak-na-sng-i-osobenno-rossiu (дата обращения: 25.09.2024).
9. Искусственный интеллект в России-2023: тренды и перспективы // Яков и Партнёры. http://yakovpartners.ru/upload/iblock/c5e/c8t1wrkdne5y9a4nqlicderalwny7xh4/20231218_AI_future.pdf (дата обращения: 25.09.2024).
10. Крупина Н.Н. К вопросу о цифровой инфраструктуре сельских территорий // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2023. №2 (74). http://eee-region.ru/article/7406/ (дата обращения: 25.09.2024).
11. Мониторинг и прогнозирование научно-технологического развития АПК России на период до 2030 года. Под общей ред. И.Л. Воротникова. Саратов: Амирит, 2020. 328 с.
12. Николаев В.А. Этические принципы биоэтики. Ключевые вопросы биоэтики. Современные проблемы науки: Сборник научных трудов аспирантов по итогам ежегодной научно-практической конференции, Москва, 16 марта 2024 года, под ред. Е.И. Аксеновой. Москва: ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ», 2024. С. 113-115.
13. «Умные» фермы: как искусственный интеллект меняет сельское хозяйство. РБК. http://www.rbc.ru/technology_and_media/14/06/2023/64802aae9a7947c6121756b7 (дата обращения: 25.09.2024).
14. Федеральный проект «Развитие кадрового потенциала ИТ-отрасли». Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ. http://digital.gov.ru/ru/activity/directions/1085/ (дата обращения: 25.09.2024).
15. Цифровизация как ключевой фактор развития сельских территорий и сельского хозяйства. Современные технологии управления. http://sovman.ru/article/9204/ (дата обращения: 25.09.2024).
16. Artificial Intelligence. What it is and why it matters. http://www.sas.com/en_us/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html (дата обращения: 25.09.2024).
17. Ghazal S., Munir A., Qureshi W. S. Computer vision in smart agriculture and precision farming: Techniques and applications // Artificial Intelligence in Agriculture. 2024. № 13. рр. 64-83.
18. The 5 V’s of big data // Business process incubator. http://www.businessprocessincubator.com/content/the-5-vs-of-big-data/ (дата обращения: 25.09.2024).
19. The economic potential of generative AI: The next productivity frontier // McKinsey & Company. http://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier (дата обращения: 25.09.2024).
20. Thinakaran J., Paul S., Christudas B.C. L., Jacob G. Blockchain in Big Data for Agriculture Supply Chain // Studies in Big Data. 2023. № 3. рр. 257-291.
