Ауыл шаруашылығындағы жасанды интеллект: заманауи трендтерді зерттеу

Халық санының артуы және азық-түлік өндірісіне жүктеменің артуы ауыл шаруашылығының тиімділігін арттыру және азық-түлік қауіпсіздігін қамтамасыз ету мәселелерін ерекше сұранысқа ие және тез арада шешуді талап етеді. Ауылшаруашылық процестерін оңтайландыруға айтарлықтай үлес қоса алатын жасанды интеллект (AI) технологиялары.

Мақсаты - агроөнеркәсіптік кешендегі кибернетикалық құрылғыларға ғылыми қызығушылықтарды зерттеудің басым бағыттарын анықтау.

Әдістері - интеллектуалды жүйелерді пайдалану, аграрлық сектордағы интеллекттің әртүрлі қабілеттерін компьютерлік модельдеу үшін Вiblioshiny бағдарламасының пакетін қолдана отырып, отандық және шетелдік ғалымдардың еңбектеріне жүйелі әдеби шолуға негізделген.

Нәтижелері - адамның іс-әрекетіне еліктеу үшін компьютерлік дағдылар саласындағы білім деңгейінің айтарлықтай өскенін көрсетті. Машиналық әдістердің арқасында фермерлер шаруашылықты модернизациялауға және өнім сапасын жақсартуға мүмкіндік алады. Өнімділікке әсер ететін факторларды ескере отырып, нейрондық желілер АӨК жоспарлау және басқару процесінде дұрыс шешім қабылдауға көмектесетін нақты болжамдар жасайды. Технологияның көмегімен егу, арамшөптерді жою, арамшөптермен күресу, егін жинау сияқты операциялар автоматтандырылады. «Ақылды машиналар» басқаратын жұмыстар еңбек өнімділігін арттырады және еңбек шығындарын азайтады. Суару кезінде суды тұтынуды азайту, жалпы жинауды болжау, сондай-ақ мал шаруашылығы, мысалы, мал өсіру және азықтандыру үшін астық өсіруде, көкөніс өсіруде, дәл егіншілікте ІТ тәжірибесімен айналысу танымал болды.

Қорытынды - соңғы сегіз жыл ішінде зерттелетін тақырып бойынша жарияланымдар саны едәуір өсті. Жақын арада гендік инженериямен, биотехнологиялармен және нанотехнологиялармен жасанды интеллект синергиясының әсері кең таралатыны атап өтілді. Сандық ақыл-ойдың танымалдығы жоғары нәтижелерге, адам еңбегін ұтымды етуге байланысты. Бәсекеге қабілеттілікті қамтамасыз ету және агроқұрылымдарда қажетті пайда алу үшін ІТ технологияларын қолдану сөзсіз. Бұл басылым ауылшаруашылық саласының мамандарына, сондай-ақ компьютерлік бағдарламалау және жасанды интеллектті модельдеу мәселелерімен айналысатын ғалымдар мен зерттеушілерге пайдалы болады.

1. Улучшение 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).

2. 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

3. 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

4. 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

5. 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.

6. 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.

7. 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

8. 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.

9. 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

10. 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

11. 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.

12. 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.

13. 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

14. 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.

15. 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

16. 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.

17. 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.