agroprobПроблемы агрорынкаProblems of AgriMarket1817-728X2708-9991Казахский научно-исследовательский институт экономики агропромышленного комплекса и развития села10.46666/2025-1.2708-9991.02agroprob-2164Research ArticleАграрная политика: механизм реализацииAgricultural policy: mechanism of implementationИскусственный интеллект в сельском хозяйстве: исследование современных трендовArtificial intelligence in agriculture: study of modern trendshttps://orcid.org/0000-0002-2733-8023КалмаковаД. Т.KalmakovaD. T.

Калмакова Динара Танаткызы – основной автор; Ph.D; старший преподаватель кафедры «Бизнес-технологий»,

050038 пр. Аль-Фараби, 71, г. Алматы

Kalmakova Dinara Tanatkyzy – The main author; Ph.D; Senior lecturer of the Department of Business Technologies, 

050038 Al-Farabi Ave., 71, Almaty

dina.kalmakova@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-5150-4132СагиеваР. К.SagiyevaR. K.

Сагиева Римма Калымбековна - д.э.н.; профессор кафедры «Финансы и учет»,

050038 пр. Аль-Фараби, 71, г. Алматы

Sagiyeva Rimma Kalymbekovna - Doctor of Economic Sciences; Professor of the Depart-ment of Finance and Accounting,

050038 Al-Farabi Ave., 71, Almaty

rimmasagiyeva@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-2100-6845RadwanskiR.RadwanskiR.

Radwanski Ryszard - Ph.D; ассистент профессора,

ул. Болеслава Смелого, 22, г. Щецин

Radwanski Ryszard - Ph.D; Assistant Professor,

Bolesława Śmiałego str., 22, Szczecin

ryszard.radwanski@vip.onet.plКазахский национальный университет им. аль-ФарабиКазахстанAl-Farabi Kazakh National UniversityKazakhstanЦентр социологических исследованийПольшаCentre of Sociological ResearchPoland202511042025012737Copyright © Калмакова Д.Т., Сагиева Р.К., Radwanski R., 20252025Калмакова Д.Т., Сагиева Р.К., Radwanski R.Kalmakova D.T., Sagiyeva R.K., Radwanski R.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.jpra-kazniiapk.kz/jour/article/view/2164

Увеличение численности населения и возрастающая нагрузка на производство продуктов питания характеризуют постановку вопросов повышения эффективности сельского хозяйства и обеспечения продовольственной безопасности как особо востребованных и требующих скорейшего решения. Технологии искусственного интеллекта (ИИ) способных внести значительный вклад в оптимизацию сельскохозяйственных процессов.

Цель – определение приоритетных направлений исследования научных интересов к кибернетическим устройствам в агропромышленном комплексе.

Методы основываются на системном литературном обзоре трудов отечественных и зарубежных ученых с применением пакета программы Biblioshiny для использования интеллектуальных систем, компьютерного моделирования различных способностей интеллекта в аграрном секторе.

Результаты показали заметный рост уровня знаний в сфере компьютерных навыков имитировать человеческие действия. Благодаря машинным методам фермеры могут получить возможность модернизировать хозяйство и улучшить качество продукции. Учитывая факторы, влияющие на урожайность, нейронные сети строят точные прогнозы, помогая принимать правильные решения в процессе планирования и управления в АПК. С помощью технологий автоматизируются такие операции, как посев, прополка, борьба с сорняками, уборка урожая. Работы, управляемые «умными машинами» максимизируют производительность труда и сокращают затраты на рабочую силу. Стало популярным практиковать ИИ на выращивании зерновых культур, в овощеводстве, точном земледелии для снижения потребления воды при орошении, прогнозировании валового сбора, а также животноводстве, например, в разведении и кормлении скота.

Выводы – последние восемь лет значительно возросло количество публикаций по изучаемой теме. Отмечается, что в ближайшей перспективе получит распространение эффект синергии искусственного интеллекта с генной инженерией, биотехнологиями и нанотехнологиями. Популярность цифрового разума обусловлена высокими результатами, рационализацией человеческого труда. Для обеспечения конкурентоспособности и получения необходимой прибыли в агроформированиях применение технологий ИИ неизбежно. Данная публикация будет полезна специалистам сельскохозяйственной отрасли, а также ученым и исследователям, занимающимся проблемами компьютерного программирования и моделирования искусственного интеллекта.

The increase in population and increasing burden on food production characterize the formulation of issues of increasing efficiency of agriculture and ensuring food security as particularly in demand and requiring urgent solutions. Artificial intelligence (AI) technologies are capable of making significant contribution to optimization of agricultural processes.

The goal - is to determine priority areas of research into scientific interests in cybernetic devices in agro-industrial complex.

The methods are based on systematic literature review of the works of domestic and foreign scientists using the Biblioshiny software package for the use of intelligent systems, computer modeling of various intelligence capabilities in agricultural sector.

The results showed noticeable increase in the level of knowledge in the field of computer skills to imitate human actions. Thanks to machine methods, farmers can get the opportunity to modernize their farms and improve quality of their products. Taking into account the factors affecting crop yields, neural networks build accurate forecasts, helping to make the right decisions in planning and management process in agro-industrial complex. With the help of technologies, such operations as sowing, weeding, weed control, and harvesting are automated. Works controlled by "smart machines" maximize labor productivity and reduce labor costs. It has become popular to practice AI in growing grain crops, in vegetable growing, precision farming to reduce water consumption for irrigation, forecasting gross harvest, as well as animal husbandry, for example, in cattle breeding and feeding.

Conclusions - the number of publications on the topic under study has increased significantly over the past eight years. It is noted that in the near future, the synergy effect of artificial intelligence with genetic engineering, biotechnology and nanotechnology will become widespread. The popularity of digital intelligence is due to high results, rationalization of human labor. To ensure competitiveness and obtain the necessary profit in agricultural formations, the use of AI technologies is inevitable. This publication will be useful for agricultural specialists, as well as scientists and researchers involved in computer programming and artificial intelligence modeling.

агропромышленный комплексискусственный интеллектрост научных интересоврастениеводствоживотноводствопроизводительностьпродуктивностьконкурентоспособностьдоходностьобеспечение продовольственной безопасностиagro-industrial complexartificial intelligencegrowth of scientific interestscrop productionlivestock farmingproductivitycompetitivenessprofitabilityensuring food securityReferencesУлучшение качества жизни сельского населения: 1,4 тыс. новых проектов и рост дохода бюджетов в 2,5 раза [Электронный ресурс].-2024.-URL: https://www.primeminister.kz/ru/news/uluchshenie-kachestva-zhizni-selskogonaseleniya-14-tys-novykh-proektov-i-rost-dokhoda-byudzhetov-v-25-raza-27589 (дата обращения: 8.01.2025).[1] Uluchshenie kachestva zhizni sel'skogo naselenija: 1,4 tys. novyh proektov i rost dohoda bjudzhetov v 2,5 raza. [Improving the quality of life of the rural population: 1.4 thousand new projects and a 2.5-fold increase in budget revenue]. Available at: https://primeminister.kz/ru/news/uluchshenie-kachestva-zhizni-selskogo-naseleniya-14-tys-novykh-proektov-i-rost-dokhodabyudzhetov-v-25-raza-27589 (date of access: 8.01.2025) [in Russian].Oliveira, R.C. Artificial Intelligence in Agriculture: Benefits, Challenges, and Trends / R.C. Oliveira, R.D. Silva // Applied Sciences.– 2023. – №13. – P.1-17. https://doi.org/10.3390/app13137405[2] Oliveira, R.C., Silva, R.D. (2023). Artificial Intelligence in Agriculture: Benefits, Challenges and Trends. Appl. Sci., 13, 1-17. https://doi.org/10.3390/app13137405 [in English].Ruiz Real, J. Look at the Past, Present and Future Research Trends of Artificial Intelligence in Agriculture / J. Ruiz Real, J. Uribe-Toril, J. Torres, T. Arriaza, J. De Pablo // Agronomy. – 2020. – No.10. – P. 1-16. https://doi.org/10.3390/agronomy10111839[3] Ruiz Real, J., Uribe-Toril, J., Torres, J., Arriaza, T., De Pablo, J. (2020). A Look at the Past, Present and Future Research Trends of Artificial Intelligence in Agriculture. Agronomy, 10, 1-16. https://doi.org/10.3390/agronomy10111839 [in English].Sarkar, U. Artificial Intelligence in Agriculture: Application Trend Analysis Using a Statistical Approach / U. Sarkar, G. Banerjee, I. Ghosh // International Journal of Applied Science and Engineering.– 2022.– No.20.– P. 180-188. https://doi.org/10.6703/IJASE.202303_20(1).002[4] Sarkar, U., Banerjee, G., Ghosh, I. (2022). Artificial Intelligence in Agriculture: Application Trend Analysis Using a Statistical Approach. International Journal of Applied Science and Engineering, 20, 180. https://doi.org/10.6703/IJASE.202303_20(1).002 [in English].Zhai, Z. Decision Support Systems for Agriculture 4.0: Survey and Challenges / Z. Zhai, J.F. Martínez, V. Beltran, N.L. Martínez // Computers and Electronics in Agriculture. – 2020. – Vol. 170. – P.1-16.[5] Zhai, Z., Martínez, J.F., Beltran, V., Martínez, N.L. (2020). Decision Support Systems for Agriculture 4.0: Survey and Challenges. Computers and Electronics in Agriculture, 170, 1-16 [in English].Talaviya, T. Implementation of Artificial Intelligence in Agriculture for Optimisation of Irrigation and Application of Pesticides and Herbicides / T. Talaviya, D. Shah, N. Patel, H. Yagnik, M. Shah // Artificial Intelligence in Agriculture. – 2020. – Vol. 4. – P. 58–73.[6] Talaviya, T., Shah, D., Patel, N., Yagnik, H., Shah, M. (2020). Implementation of Artificial Intelligence in Agriculture for Optimisation of Irrigation and Application of Pesticides and Herbicides. Artificial Intelligence in Agriculture, 4, 58-73 [in English].Ben Ayed, R. Artificial Intelligence to Improve the Food and Agriculture Sector / R. Ben Ayed, M. Hanana // Journal of Food Quality. – 2021. – Article 5584754. https://doi.org/10.1155/2021/5584754[7] Ben Ayed, R., Hanana, M. (2021). Artificial Intelligence to Improve the Food and Agriculture Sector. Journal of Food Quality, 1-7. https://doi.org/10.1155/2021/5584754 [in English].Smagulova, Sh.A. Digitalization of Agriculture in the Republic of Kazakhstan: Experience and Problems / Sh.A. Smagulova // Problems of Agrimarket.– 2020. – No.1. - P.149-155.[8] Smagulova, Sh.A. (2020). Digitalization of Agriculture in the Republic of Kazakhstan: Experience and Problems. Problems of Agrimarket, 1, 149-155 [in English].Kulisz, M. Implications of Neural Network as a Decision-Making Tool in Managing Kazakhstan’s Agricultural Economy / M. Kulisz, A. Duisenbekova // Applied Computer Science. – 2023. – Vol. 19. – No. 4. – P. 121–135. https://doi.org/10.35784/acs-2023-39[9] Kulisz, M., Duisenbekova, A. (2023). Implications of Neural Network as a Decision-Making Tool in Managing Kazakhstan’s Agricultural Economy. Applied Computer Science, 19(4), 121-135. https://doi.org/10.35784/acs-2023-39 [in English].Aria, M. Bibliometrix: An R-Tool for Comprehensive Science Mapping Analysis / M. Aria, C. Cuccurullo // Journal of Informetrics. – 2017. – Vol. 11. – No. – P. 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007[10] Aria, M., Cuccurullo, C. (2017). Bibliometrix: An R-Tool for Comprehensive Science Mapping Analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959-975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007 [in English].Kakani, V. A Critical Review on Computer Vision and Artificial Intelligence in Food Industry / V. Kakani, V.H. Nguyen, B.P. Kumar, H. Kim, V.R. Pasupuleti // Journal of Agriculture and Food Research. – 2020. – Vol. 2. – P. 1-12.[11] Kakani, V., Nguyen, V.H., Kumar, B.P., Kim, H., Pasupuleti, V.R. (2020). A Critical Review on Computer Vision and Artificial Intelligence in Food Industry. Journal of Agriculture and Food Research, 2, 1-12 [in English].Paymode, A.S. Transfer Learning for Multi-Crop Leaf Disease Image Classification Using Convolutional Neural Network VGG / A.S. Paymode, V.B. Malode // Artificial Intelligence in Agriculture. – 2022. – Vol. 6. – P. 23–33.[12] Paymode, A.S., Malode, V.B. (2022). Transfer Learning for Multi-Crop Leaf Disease Image Classification Using Convolutional Neural Network VGG. Artificial Intelligence in Agriculture, 6, 23-33 [in English].Zhang, P. Nanotechnology and Artificial Intelligence to Enable Sustainable and Precision Agriculture / P. Zhang, Z. Guo, S. Ullah // Nature Plants. – 2021. – Vol. 7. – P. 864–876. https://doi.org/10.1038/s41477-021-00946-6[13] Zhang, P., Guo, Z., Ullah, S. (2021). Nanotechnology and Artificial Intelligence to Enable Sustainable and Precision Agriculture. Nat. Plants, 7, 864-876. https://doi.org/10.1038/s41477-021-00946-6 [in English].Hafeez, A. Implementation of Drone Technology for Farm Monitoring & Pesticide Spraying: A Review / A. Hafeez, M.A. Husain, S.P. Singh, A. Chauhan, M.T. Khan, N. Kumar, A. Chauhan, S.K. Son // Information Processing in Agriculture.– 2023.– Vol.10.–Issue 2.–P.192-203.[14] Hafeez, A., Husain, M.A., Singh, S.P., Chauhan, A., Khan, M.T., Kumar, N., Chauhan, A., Son, S.K. (2023). Implementation of Drone Technology for Farm Monitoring & Pesticide Spraying: A Review. Information Processing in Agriculture, 10(2), 192-203 [in English].Virnodkar, S.S. Remote Sensing and Machine Learning for Crop Water Stress Determination in Various Crops: A Critical Review / S.S. Virnodkar, V.K. Pachghare, V.C. Patil // Precision Agric. – 2020. – Vol. 21. – P. 1121–1155. https://doi.org/10.1007/s11119-020-09711-9[15] Virnodkar, S.S., Pachghare, V.K., Patil, V.C. (2020). Remote Sensing and Machine Learning for Crop Water Stress Determination in Various Crops: A Critical Review. Precision Agric., 21, 1121-1155. https://doi.org/10.1007/s11119-020-09711-9 [in English].Subeesh, A. Automation and Digitization of Agriculture Using Artificial Intelligence and Internet of Things / A. Subeesh, C.R. Mehta // Artificial Intelligence in Agriculture. – 2021. – Vol. 5. – P. 278–291.[16] Subeesh, A., Mehta, C.R. (2021). Automation and Digitization of Agriculture Using Artificial Intelligence and Internet of Things. Artificial Intelligence in Agriculture, 5, 278-291 [in English].Javaid, M. Understanding the Potential Applications of Artificial Intelligence in Agriculture Sector / M. Javaid, A. Haleem, I.H. Khan, R. Suman // Advanced Agrochem. – 2023. – Vol. 2. – Issue 1. – P. 15–30.[17] Javaid, M., Haleem, A., Khan, I.H., Suman, R. (2023). Understanding the Potential Applications of Artificial Intelligence in Agriculture Sector. Advanced Agrochem., 2(1), 15-30 [in English].

The authors declare that there are no conflicts of interest present.