Информация из федеральных государственных информационных систем, например таких, как ФГИС «Зерно», ФГИС «Сатурн» и ЕФГИС ЗСН, вкупе с данными участников агрорынка могла бы стать «кормовой базой» для алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ), что в конечном счете поможет развитию агросектора России. Такое мнение в ходе 16-й конференции «Где маржа» высказал исполнительный директор компании «Фосагро-Регион» Максим Заточный.

«Для того, чтобы эти данные не лежали мертвым грузом, напрягая всех сельхозпроизводителей их сбором, нужно открыть их для всего рынка, чтобы был взаимный обмен данными государственных и коммерческих информационных систем», — сказал он.

Эксперт также считает, что обогащать такие data lake или «озера данных» можно и за счет информации с пользовательских устройств в хозяйствах: например, почвенных или погодных датчиков.

Говоря об областях применения ИИ в агросектора, Заточный разделил их на существующие и потенциальные. К первым относится машинное зрение, прогнозирование урожайности, программы для оптимизации логистики или агротехнических мероприятий. В будущем нейросети можно применять в области квантовых вычислений для моделирования погоды, анализа микробиома почвы, цифровой селекции, нейросетевого анализа спроса на продукцию.

Среди барьеров для развития ИИ в АПК России Заточный назвал: 

• Дефицит данных (цифровизацией охвачено только 30% хозяйств) и низкий уровень их верификации; 
• Стоимость внедрения. Одна модель ИИ стоит от 5 млн рублей;
• Кадровый дефицит. Только крупным холдингам по карману нанимать специалистов для разработки и обучения ИИ-моделей;
• Низкая вовлеченность потенциальных пользователей.