МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ

---

ШАБАНОВ ТИМОФЕЙ, КОПЧЕНОВ АЛЕКСЕЙ

DOI 10.33305/256-65

УДК 347

Выпуск № 6, Июнь 2025 г., статья № 6, стр. 65-73

Рубрика: Экономический механизм хозяйствования

Ключевые слова: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА, СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО, БАЛЛЬНО-РЕЙТИНГОВАЯ МЕТОДИКА

---

Аннотация: В статье рассмотрены методы и предложена балльно-рейтинговая методика оценки развития ИИ аграрных систем 9 стран (США, Китай, Япония, Австралия, Германия, Бразилия, Индия, Алжир и Россия), включающая анализ 10 ключевых направлений применения ИИ, таких как точное земледелие, роботизация, анализ данных, управление водными ресурсами, борьба с вредителями, генетика и селекция, животноводство, логистика и маркетинг, обучение персонала и контроль качества продукции. Полученные результаты показывают, что США и Китай демонстрируют наивысшие показатели по всем направлениям, особенно в точном земледелии, роботизации и анализе данных. Развивающиеся страны, как Индия и Бразилия постепенно внедряют ИИ, но сталкиваются с ограничениями из-за недостатка инфраструктуры и инвестиций. Алжир находится на начальной стадии внедрения ИИ в сельское хозяйство. Россия занимает умеренные позиции, с баллами от 5 до 6 по большинству направлений, где основные успехи связаны с точным земледелием, анализом данных и генетикой, но отставание наблюдается в роботизации и автоматизации. Описаны перспективы России как большие площади сельхозземель, государственные программы цифровизации и развитие научных исследований создают потенциал для роста. Среди недостатков выделяются такие, как: малые инвестиции, отсутствие единой цифровой платформы, проблемы с интернетом в сельской местности и неготовность многих сельхозпроизводителей к внедрению дорогостоящих технологий. В целом, Россия демонстрирует значительный прогресс в области внедрения ИИ в сельское хозяйство, но для достижения уровня мировых лидеров необходимы дополнительные инвестиции, улучшение инфраструктуры и государственная поддержка. К 2030 году планируется увеличение доли цифровых технологий в аграрном секторе, что может повысить урожайность, снизить затраты и сделать сельское хозяйство более устойчивым.

Авторы:
Шабанов Тимофей Юрьевич, Челябинский государственный университет
Копченов Алексей Александрович, Уральский филиал «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»

---

---

METHODOLOGY FOR ASSESSING THE DEVELOPMENT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AGRICULTURE

DOI 10.33305/256-65

Issue № 6, 2025, article № 6, pages 65-73

Section: Economic mechanism of managing

Keywords: ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AI ASSESSMENT METHODOLOGY, AGRICULTURE, SCORING AND RATING METHODOLOGY

Abstract: The article examines methods and proposes a scoring and rating methodology for evaluating the development of AI in agricultural systems across nine countries (USA, China, Japan, Australia, Germany, Brazil, India, Algeria, and Russia). This methodology includes an analysis of 10 key areas of AI application, such as precision farming, robotics, data analysis, water resource management, pest control, genetics and breeding, livestock farming, logistics and marketing, personnel training, and quality control of products. The obtained results show that the USA and China demonstrate the highest scores across all areas, particularly in precision farming, robotics, and data analysis. Developing countries like India and Brazil are gradually adopting AI but face limitations due to insufficient infrastructure and investments. Algeria is at the initial stage of AI implementation in agriculture. Russia holds moderate positions, with scores ranging from 5 to 6 in most areas, where the main successes are associated with precision farming, data analysis, and genetics, but lagging behind in robotics and automation. The prospects for Russia are described as significant, given the vast agricultural land areas, state digitalization programs, and the development of scientific research, which create potential for growth. Among the shortcomings are low investments, the absence of a unified digital platform, internet issues in rural areas, and the unpreparedness of many agricultural producers to adopt costly technologies. Overall, Russia demonstrates significant progress in the field of AI implementation in agriculture, but to reach the level of global leaders, additional investments, infrastructure improvements, and government support are needed. By 2030, an increase in the share of digital technologies in the agricultural sector is planned, which could enhance productivity, reduce costs, and make agriculture more sustainable.

Authors: SHabanov Timofei IUrevich, Kopchenov Aleksei Aleksandrovich