Пресс-центр ведущего агропромышленного холдинга Татарстана сообщает о развитии цифровой экосистемы, объединяющей производственные, технологические и корпоративные процессы. Очередным этапом стало внедрение решений на базе искусственного интеллекта и машинного обучения — от корпоративных ассистентов до инструментов поддержки в растениеводстве, животноводстве и птицеводстве.
Первым корпоративным AI-сервисом стала база знаний на основе технологии RAG, которая находит данные во внутренних документах холдинга и формирует ответы с опорой на корпоративные источники. В краткосрочной перспективе планируется внедрение голосового бота для приема обращений по качеству продукции, цифрового ассистента первой линии поддержки, сервисов самообслуживания персонала и помощника для адаптации новых сотрудников.
Растениеводство остаётся одним из ключевых направлений применения ИИ и машинного обучения. АГРОСИЛА использует электронные карты полей, спутниковые данные, результаты агроскаутинга, телематику техники, сведения о технологических операциях и агрохимическом составе почвы. Обработанная информация становится основой для развития ML-моделей, способных обеспечивать аналитическую поддержку агрономической службы при прогнозировании урожайности, оценке рисков, планировании операций и дифференцированном внесении удобрений с учетом зон плодородия и агрохимического состава почвы. Такие сведения необходимы агрономам.
Важным элементом точного земледелия стала крупнейшая в России частная RTK-сеть высокоточного позиционирования, которая обеспечивает точность движения техники до двух сантиметров при посеве, внесении удобрений и средств защиты растений.
В 2026–2027 годах АГРОСИЛА планирует расширить охват техники RTK-сигналом и использовать его при работе БПЛА. Дроны уже применяют для внесения средств защиты растений, в том числе на участках, где использование традиционной техники затруднено.
В животноводстве АГРОСИЛА использует системы цифрового управления стадом, RFID-идентификацию учёт продуктивности, автоматизированное взвешивание животных и компонентов кормов. Накопленные данные обеспечивают выработку решений на основе машинного обучения для анализа и оптимизации производственных процессов.
Один из проектов цифрового портфеля агропромышленного холдинга — оптимизация рецептур кормления крупного рогатого скота. Система составлена с учётом стоимости и доступности компонентов рациона, их питательной ценности и потребностей разных групп животных.
В птицеводстве накоплен объём производственных данных, на основе которых предусмотрено развитие решений для планирования объемов выращивания и оптимизации рецептур кормления бройлеров. Уже сейчас новые производственные площадки создаются на базе единой цифровой экосистемы, объединяющей автоматизированные системы вентиляции, отопления, освещения, кормления и поения поголовья. Данные в режиме реального времени поступают на диспетчерский пульт, что позволяет дистанционно контролировать параметры содержания птицы и оперативно реагировать на любые отклонения. В перспективе птицеводческие подразделения АГРОСИЛЫ намерены внедрить машинное зрение для контроля качества тушек и автоматизировать упаковку тушек и разделанной продукции.
