Проблемы комплексных исследований цифровизации адаптивного виноградарства при внедрении искусственного интеллекта в научный процесс

В последние годы отмечается интенсивное внедрение цифровых технологий с использованием современной компьютерной техники, которая способна обрабатывать большие массивы данных, что ранее не было доступно специалистам. При этом используются самые современные достижения в сфере технологий, связанных с нейросетями, «интернетом вещей», искусственным интеллектом. Это создает необходимость рассмотрения перспектив внедрения искусственного интеллекта в научный процесс и производство в отрасли виноградарства, а также осветить проблемы, связанные с его использованием. В статье при рассмотрении перспектив внедрения элементов искусственного интеллекта в научный и производственный процесс в сельском хозяйстве установлено, что за последние 15 лет отмечается сравнительно небольшое количество научных публикаций по данному направлению, которое для виноградарства не превышает 2 %. Это требует увеличения исследований по внедрению искусственного интеллекта в сельском хозяйстве, в т.ч. и виноградарстве, в частности, в нашей стране. Отставание в данном вопросе может привести к зависимости от зарубежных разработчиков подобного продукта, что грозит потерей самостоятельности в разработке уникальных алгоритмов контроля за процессами развития растений, влияния абиотических и биотических факторов, а также выбору оптимальных технологий, обеспечивающих устойчивое развитие сельского хозяйства в целом и виноградарства в частности. Кроме этого, в случае использования зарубежных программ искусственного интеллекта не исключаются угрозы биотерроризма в виде внедрения алгоритмов, скрыто влияющих на потерю продуктивности насаждений, снижение плодородия почв, а также продвижения зарубежных средств защиты растений и регуляторов роста растений, игнорируя отечественные, импортозамещающие препараты, оборудование и удобрения. В ходе логических рассуждений доказана необходимость внедрения кооперативных программ исследования для накопления исследовательского материала с целью разработки отечественного программного продукта искусственного интеллекта для устранения вышеописанных проблем.

1. El Jarroudi M., Kouadio L., Delfosse P., Bock C., Mahlein A., Mercatoris B., Adams F., Lenn J., Hamdioui S. Leveraging edge artificial intelligence for sustainable agriculture, Nat Sustain. 2024;7:846-854. DOI: 10.1038/s41893-024-01352-4.

2. Cockburn I., Henderson R., Stern S. The Impact of Artificial Intelligence on Innovation: An Exploratory Analysis, in Ajay Agrawal, Joshua Gans, and Avi Goldfarb (eds). The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda (Chicago, IL, 2019; online edn, Chicago Scholarship Online, 23 Jan. 2020). 2019: 115-148. DOI: 10.7208/chicago/9780226613475.003.0004.

3. Avadhesh G., Rao G., Purti B., Shruthi N., Raju S. Role of Artificial Intelligence in Agriculture-A Paradigm Shift. In book: International Conference on Cyber Security, Privacy and Networking. 2023:356-360. DOI: 10.1007/978-3-031-22018-0_33.

4. Frolov D., Radziewicz W., Saienko V., Kuchuk, N., Gnusov Y., Onishchenko Y. Theoretical And Technological Aspects Of Intelligent Systems: Problems Of Artificial Intelligence. 2021;21(5):35-38. DOI: 10.22937/IJCSNS.2021.21.5.6.

5. Sullivan C., Gemtou M., Anastasiou E., Fountas S. Building Trust: A Systematic Review of the Drivers and Barriers of Agricultural Data Sharing, Smart Agricultural Technology. 2024;8:100477. DOI: 10.1016/j.atech.2024.100477.

6. Tardaguila J., Stoll M., Gutirrez S., Proffi tt T., Diago M.-P. Smart applications and digital technologies in viticulture: A review, Smart Agricultural Technology. 2021;1:100005. DOI: 10.1016/j.atech.2021.100005.

7. Khan M., Khan W., Wang S., Wang J., Ahmar S., Saeed S., Khan S., Xu X., Chen H., Bhat J., Feng X. Applications of Artificial Intelligence in Climate-Resilient Smart-Crop Breeding, International Journal of Molecular Sciences. 2022;23(19):11156. DOI: 10.3390/ijms231911156.

8. Tzachor A., Devare M., King B., Avin S. Responsible artificial intelligence in agriculture requires systemic understanding of risks and externalities, Nature Machine Intelligence. 2022;4:104-109. DOI: 10.1038/s42256-022-00440-4.

9. Bastard A., Chaillet A. Digitalization from vine to wine: Successes and remaining challenges – A review. BIO Web of Conferences. 2023;68:01034. DOI: 10.1051/bioconf/20236801034.

10. Apeinans I., Litavniece L., Kodors S., Zarembo I., Lacis G., Deksne J. Smart Fruit Growing Through Digital Twin Paradigm: Systematic Review and Technology Gap Analysis, Engineering Management in Production and Services. 2023;15:128-143. DOI: 10.2478/emj-2023-0033.

11. Poblete-Echeverra C., Tardaguila J. Digital Technologies: Smart Applications in Viticulture. In book: Encyclopedia of Digital Agricultural Technologies. 2023; 336-348. DOI: 10.1007/9783-031-24861-0_206.

12. Xu Y., Wang Q., Zhulin A., Wang F., Libo Z., Wu Y., Dong F., Qiu C.-W., Liu X., Qiu J., Hua K., Su W., Xu H., Han Y., Cao X., Liu E., Fu C., Yin Z., Liu M., Zhang J. Artificial Intelligence: A Powerful Paradigm for Scientific Research, The Innovation. 2021;2(4):100179. DOI: 10.1016/j.xinn.2021.100179.

13. Aithal S., Aithal S. Use of AI-Based GPTs in Experimental, Empirical, and Exploratory Research Methods, SSRN Electronic Journal. 2024:14 DOI: 10.2139/ssrn.4673846.

14. Cuntz A., Fink C., Stamm H. Artificial Intelligence and Intellectual Property: An Economic Perspective. SSRN Electronic Journal. 2024:33. DOI: 10.2139/ssrn.4757971.

15. Ayris K., Rose D. Social and ethical considerations for agricultural robotics. In book: Advances in agri-food robotics Publisher: Burleigh Dodds Science Publishing. 2023. DOI: 10.19103/AS.2023.0124.20.

16. Eastwood C., Turner J., Romera A., Selbie D., Henwood R., Espig M., Wever M. A review of multi-scale barriers to transitioning from digital agriculture to a digital bioeconomy, CABI Reviews. 2023. DOI: 10.1079/cabireviews.2023.0002.

17. Zhou R., Yin Y. Digital Agriculture: Mapping Knowledge Structure and Trends, IEEE Access. 2023;11. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3315606.

18. Rudrakar S., Rughani P. IoT based Agriculture (AgIoT): A detailed study on Architecture, Security and Forensics, Information Processing in Agriculture. 2024;11(4):524-541. DOI: 10.1016/j.inpa.2023.09.002.

19. Bouhouita-Guermech S., Gogognon P., Blisle-Pipon J.C. Specific challenges posed by artificial intelligence in research ethics, Frontiers in Artificial Intelligence. 2023;6. DOI: 10.3389/frai.2023.1149082.

20. Sikander B., Baker J., Deveci C., Lund L., Rosenberg J. ChatGPT-4 and Human Researchers Are Equal in Writing Scientific Introduction Sections: A Blinded, Randomized, Non-inferiority Controlled Study, Cureus. 2023. DOI: 10.7759/cureus.49019.

21. Fabio F. ChatGPT: A Threat or an Opportunity for Scientists? Perspectives of Earth and Space Scientists. 2023;4(1). DOI: 10.1029/2023CN000212.

22. Иванова М. И. Перспективы разработки цифровых моделей сортов винограда для прогнозирования результативности технологических процессов, Плодоводство и виноградарство Юга России. 2024;85(1):157-173. DOI: 10.30679/22195335-2024-1-85-157-173. – EDN WDAYHA.

23. Потанин Д. В. Научное обоснование цифрового моделирования адаптивного садоводства: дис. … доктор сельскохозяйственных наук / Потанин Дмитрий Валериевич, 2023, 335. – EDN FOPQRI.

24. Стоева К. Д. Физиология винограда и основы его возделывания. Т. 1. Эколого-почвенные предпосылки роста и развития виноградной лозы. Питание виноградного растения Физиология винограда и основы его возделывания / Болг. акад. наук, Всесоюз. акад. с.-х. наук имени В. И. Ленина. Под рук. и ред. акад. К. Д. Стоева. София: Изд-во Болг. акад. наук, 1981, 332.

25. Негруль А. М. Виноградарство с основами ампелографии и селекции. М.: Сельхозгиз, 1956, 399.

26. Кузнецов П. Н., Котельников Д. Ю. Автоматизированный технологический комплекс мониторинга и диагностики виноградников, Вестник аграрной науки Дона. 2021;4 (56):16-23.

27. Орлов В. А. Цифровизация в системе мониторинга виноградных насаждений, Русский виноград. 2023;25:116-124. DOI: 10.32904/2712-8245-2023-25-116-124. – EDN OHGSCQ.

28. Лиховской В. В. Реализация приоритетных направлений научно-технической деятельности «ВННИИВиВ «Магарач» РАН» в области виноградарства в 2023 году, Плодоводство и виноградарство Юга России. 2024;85(1):92-112. DOI: 10.30679/2219-5335-2024-1-85-92112. – EDN CWMMJR.

29. ArcGIS URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/ArcGIS Ссылка активна на 09.01.2025.