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 до 5 млн рублей; Кадровый дефицит. Только крупным холдингам по карману нанимать специалистов для разработки и обучения ИИ-моделей; Низкая вовлеченность потенциальных пользователей.
