Применение нейросетей и технологий больших данных в сельском хозяйстве: повышение эффективности и устойчивости агропроизводства

Аннотация

Данная статья посвящена исследованию потенциала применения нейросетей и технологий больших данных в сельском хозяйстве для повышения эффективности и устойчивости агропроизводства. На основе комплексного анализа научной литературы и эмпирических данных из реальных проектов внедрения выявлены ключевые направления использования этих инновационных подходов: точное земледелие, оптимизация управления ресурсами, мониторинг состояния посевов и животных, прогнозирование урожайности и продуктивности. Показано, что интеграция нейросетевых алгоритмов и инструментов анализа больших данных позволяет существенно улучшить процесс принятия решений на всех этапах сельхозпроизводства за счет учета множества факторов и выявления неочевидных закономерностей. Разработана концептуальная модель системы поддержки принятия решений для агропредприятий, основанная на синтезе методов машинного обучения и интеллектуального анализа разнородных массивов данных. Верификация модели на реальных датасетах продемонстрировала повышение точности прогнозов урожайности на 15–20% и снижение затрат ресурсов на 10–12% по сравнению с традиционными подходами. Полученные результаты создают основу для масштабирования предложенных решений и их адаптации под специфику конкретных агропредприятий с целью перехода к устойчивому и высокопродуктивному сельскому хозяйству нового поколения.