Искусственный интеллект и интернет вещей как инновационные методы совершенствования агропромышленного сектора

УДК 338.24

Канд. экон. наук С.М. МОСКАЛЕВ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ КАК ИННОВАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО СЕКТОРА

Агропромышленный сектор как в России, так и в других экономически и технологически развитых странах нуждается в постоянном поиске и реализации наиболее эффективных методов применения информационных технологий. В первую очередь это обуславливается условиями современного рынка, скоростью осуществления операционных и производственных действий и обострением конкурентной борьбы в сфере АПК.

Сельское хозяйство остается одной из важнейших отраслей экономики большого количества развитых стран. Однако такие аспекты, как изменение климата и рост населения, представляют собой серьезные проблемы в отраслях, способных производить достаточное количество сельскохозяйственных культур для всех. Это привело к тому, что бизнес-лидеры ищут новые инновационные подходы в целях повышения урожайности своих культур. Одним из наиболее важных решений, которые сейчас реализуются, является ИИ или искусственный интеллект.

Целью исследования, таким образом, является изучение и анализ функционала наиболее инновационных и трендовых технологий в аграрном секторе, а также возможности интернета вещей в сельском хозяйстве.

Материалы, методы и объекты исследования - региональный и федеральный уровень АПК РФ.

Технологии, связанные с искусственным интеллектом, используемые в сельском хозяйстве, подразделяются на пять категорий:

1) сельскохозяйственные роботы;

2) мониторинг урожая и почвы;

3) прогностический анализ;

4) нейронные датчики;

5) слежение за животными.

Каждое из этих уникальных достижений имеет свои преимущества. Понимание и принятие этих преимуществ может стать следующим большим шагом в сельском хозяйстве. Глядя глубже в каждую категорию, невероятно видеть, на что способна новая технология [1].

Сельскохозяйственная робототехника: сорняки. Использование робототехники встречается почти в каждой отрасли в наши дни, и сельское хозяйство не является исключением. Применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве направлено на то, чтобы помочь фермерам получить контроль над сорными растениями, которые угрожают уничтожением и порчей урожая. Это становится более актуальной проблемой, поскольку сорняки получают устойчивость к пестицидам.

Преимущество автоматизации позволяет фермерам тратить меньше времени на избавление от этих сорняков и больше времени на сбор урожая. Современные роботы применяют особое «компьютеризированное зрение», чтобы контролировать рост сорняков и распылять их на современные пестициды.

Точность, которая достигается этими роботами, помогает сократить до 20% химические отходы, используя концентрированный спрей для орошения сорняков. Работая самостоятельно через сложную систему ИИ, они приносят действительно большую пользу для хозяйствующих субъектов.

Сельскохозяйственная робототехника: сбор урожая. Автоматизированные роботы могут делать больше, чем просто избавлять от сорняков, что подразумевает более расширенный функционал и использование в качестве рабочей силе. Во время сбора урожая нехватка рабочей силы может привести к потере огромного количества потенциального дохода. Именно здесь и появляются роботы-сборщики. Например, фермерские хозяйства по производству клубники в штате Флорида (США) уже используют этих роботов для сборки своего урожая в пиковый сезон. Это не только позволяет им продавать больше урожая, но значительно сокращает затраты на рабочую силу, которые составляют примерно 40% годовых расходов на сельское хозяйство. Роботы-сборщики урожая работают совместно, один из них перемещается по полю, в котором находятся другие, которые выбирают урожай, и инстинктивно знают, куда двигаться по технологии ИИ. Они не похожи на робот-пылесос в перемещении по обозначенной области, но их способность общаться между собой и эффективно работать друг с другом - это технологическое чудо.

Растениеводство и почва: здоровье. Вырубка лесов для освобождения территорий под сельскохозяйственные угодья и средняя деградация качества почвы значительно влияют как на качество производимых культур, так и на их реализацию, оказывая негативное влияние на экономику в целом. До сих пор не было возможности успешно бороться с этим природным явлением. С помощью технологий искусственного интеллекта, в частности электронных приложений для глубокого обучения, фермеры получают возможность находить потенциальные недостатки питательных веществ в почве. Система использует алгоритмы в сочетании с распознаванием изображений, которые отслеживают изменения в растениях, присутствующие при наличии дефектов в почве, вредителей, разрушающих урожай, или болезни растений, распространяющиеся по полю. Фермерам необходимо лишь только сделать снимок с помощью смартфона, а затем загрузить изображение в приложение. Оценив проблему, фермерам предоставляются методы восстановления почвы и другие решения, которые помогут повысить качество и количество урожая. На сегодняшний день эти системы искусственного интеллекта имеют оценочную точность в 95%. Однако конкретных результатов исследований пока нет. Всё еще требуется дополнительное изучение применения данных технологий, чтобы целиком и полностью понять действенность и полезность для применения, в том числе и в перспективе.

Культурные растения и почва: анализ. Сельскохозяйственная промышленность может использовать беспилотные летательные аппараты, а ИИ дает широкие возможности в анализе урожая. Теперь хозяйствующие субъекты могут предварительно запрограммировать нужный вариант полета беспилотника, чтобы он мог сканировать урожай с помощью технологии «компьютеризированного зрения».

Изображения могут быть сохранены для последующего анализа через USB. Информация загружается в облачную платформу, где используются алгоритмы для анализа найденных на изображениях данных об урожае. Программное обеспечение, используемое в облаке, распознает любые формы бактерий и другие проблемы здоровья культурных растений, с которыми могут столкнуться фермеры.

Технология со способностью сканировать в среднем 20 гектаров менее чем за 30 минут дает фермерам важное представление о будущей урожайности, а также какие шаги необходимо предпринять для улучшения здоровья выращиваемых культур.

Интеллектуальный анализ: спутники. Спутниковая визуализация имеет десятки применений, в сельскохозяйственной промышленности эта технология теперь используется для того, чтобы лучше прогнозировать погоду и анализировать устойчивость культур к различным факторам влияния. Алгоритмы машинного обучения с использованием ИИ уже применяются в ежедневном анализе прогноза погоды для новостных станций, и эти же системы смогут стать достаточно точным источником данных, чтобы на раннем этапе информировать фермеров о грядущих проблемах.

Фермерские хозяйства теперь могут прогнозировать:

- температуры;

- атмосферные осадки;

- скорость ветра;

-солнечную радиацию;

- циклоны;

- засухи.

В то же время спутниковая визуализация используется для анализа состояния здоровья сельскохозяйственных культур и отслеживания распространения различных заболеваний, которым подвержены растения. Фермеры, использующие эту технологию, могут точно определить, где может понадобиться удобрение или какие части их угодий подвержены нападению вредителей прямо с экранов своих смартфонов.

Спутниковая визуализация позволит сельскохозяйственной промышленности каждый год экономить значительные средства, которые могли бы быть напрасно потрачены на использование пестицидов и удобрений. Пока эта технология по-прежнему совершенно инновационная и практически не реализована, она обладает невероятным потенциалом для сельского хозяйства и экономики страны.

Нейронные датчики: борьба с насекомыми. Нейронное сенсорное земледелие - это то, на что можно обратить внимание в ближайшие годы, т.к. технология может радикально изменить воздействия вредителей и болезней сельскохозяйственных культур в агропромышленном комплексе. Нейронный имплантат помещается в мозг представителя насекомых, чтобы отслеживать поведенческие закономерности или даже влиять на них.

В настоящее время эти нейронные датчики используются для медицинских исследований и исследований животного мира. Но в последнее время актуально изучение поведения насекомых, которое даст перспективную возможность контролировать их поведение в пользу человека. Это может быть реализовано одним из двух способов.

Первый из них предполагает внедрение этих датчиков на известных вредителях, чтобы сдерживать их поведение, отводя их как можно дальше от территорий, где они могут испортить сельскохозяйственные культуры. Поскольку нейронные датчики управляются по радиочастоте, появляется возможность корректировки направления движения некоторого числа вредителей при помощи нажатия кнопки, что вполне может избавить поле сельскохозяйственных культур от направляющихся к нему насекомых.

Второй вариант - использовать эти датчики для тех видов животного мира, которые уничтожают вредителей. Это позволило бы фермерам предотвратить вредоносные влияния, скорректировав поведение безопасных для фермерских хозяйств обитателей.

Важно отметить, что оба эти решения по-прежнему являются теоретическими. Военные в настоящее время тестируют использование нейронных датчиков для различных насекомых и акул с целью обследования потенциально опасных зон, что показывает потенциал для широкого круга применений. Например, эта концепция была использована в компьютерной игре WARFRAME, где игроки могут контролировать рои насекомых.

Отслеживание животных: «Умные коровы». Другая инновация с использованием искусственного интеллекта в сельском хозяйстве использует технологию распознавания лица; то же самое используется в приложении Snapchat для создания собственных фильтров. До сих пор фермеры полагались на физические устройства слежения, чтобы отслеживать поголовье. Распознавание лица позволяет полностью исключить этот процесс.

С помощью одного устройства фермеры смогут не только следить за своим скотом, а

также:

- проводить мониторинг поведения стада;

- следить за кормовыми привычками животных;

- выявлять и лечить заболевания животных на самом раннем этапе.

Помимо экономии на стоимости физических трекеров, устройства распознавания лиц потенциально имеют более значительную ценность для фермерских хозяйств, обладая вышеперечисленными преимуществами. Животноводство становится более здоровым, в то же самое время риск хаотичного и неконтролируемого передвижения стада сводится к минимуму.

Искусственный интеллект в сельском хозяйстве - это не только новая тенденция, но и возможность изменить будущее аграрной промышленности. С помощью технологии ИИ ежегодно можно производить большее количество культур, чтобы обеспечить продовольствием постоянно растущее население земли [4].

Использование распознавания лиц, беспилотных или нейронных датчиков - у фермерских хозяйств в скором времени появятся инструменты, необходимые для удовлетворения сегодняшних растущих проблем в отрасли. Благодаря мониторингу здоровья сельскохозяйственных культур и борьбе с вредителями экономика только выиграет от повышения урожайности и качества сырья.

Внедрение рассмотренных технологий является относительно новым, и для обеспечения их успеха необходимы дополнительные исследования и испытания. Однако трудно отрицать, насколько эффективным и выгодным может быть использование искусственного интеллекта для этой жизненно важной отрасли.

Помимо технологий с использованием искусственного интеллекта в агропродовольственной сфере не менее актуальной выступает концепция вычислительной сети физических предметов, оснащённых встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой под названием «интернет вещей».

Internet of Things (IoT), или интернет вещей - это сеть связанных через интернет объектов, способных собирать данные и обмениваться данными, поступающими со встроенных сервисов.

Внедрение интернета вещей стало возможным за счет широкого распространения интернета, смартфонов, беспроводных сетей, удешевления электронных компонентов и обработки данных. На практике IoT-системы обычно состоят из сети умных устройств и облачной платформы, к которой они подключены. К ним примыкают системы хранения, обработки и защиты собранных датчиками данных [8].

Данная технология позволяет напрямую взаимодействовать между собой различным устройствам и оборудованию, в которое внедрен интерфейс IoT. Для сельского хозяйства это, прежде всего, управление парком техники, менеджмент стада, умное производство, точное земледелие, агрономия и управление севооборотом и пр. [7].

Исследования в области обеспечения продовольственной безопасности выявили необходимость значительного увеличения производства продуктов питания в мире к 2050 году. При этом выделяются и такие глобальные проблемы, как сокращение количества плодородных пахотных земель и снижение уровня чистой воды. И хотя современные технологии смогут помочь фермерским хозяйствам, принятие, усвоение и применение этих технологий весьма ограничено. Причина этого в том, что фермерские хозяйства не имеют элементарной возможности подключения к Интернету, что не дает возможности фермерам использовать современные технологии для повышения эффективности производства. Различные мировые компании, такие как Intel, Google, Apple, Microsoft, Samsung, Cisco и Huawei, разрабатывают и внедряют технологии и подходы к их освоению в тех сферах, где ранее эти технологии не применялись [2].

Таблица 1. Российский рынок интернета вещей в цифрах [5]

Количество подключенных устройств в 2015 году Объем рынка в 2015 году Объем рынка в 2020 году Выгода от внедрения в ближайшие 10 лет

> 16 млн $527 млн $980 млн $200 млрд

Основной задачей, которая стоит перед российским сельским хозяйством и аграрным сектором в целом, - это повышение производительности. Производительность труда (т.е. количество продукции, произведенной работником в единицу времени или количество времени, затраченное на производство единицы продукции) является, по сути, основным показателем эффективности труда и источником повышения ВВП. Рост производительности

труда является определяющим фактором в оценке дополнительного количества произведенной продукции при одновременной экономии затрат на производство единицы продукции.

Фермерские хозяйства становятся все более связанными (в плане подключения к внешним и внутренним сетям), поскольку фермеры реализуют потенциал 1оТ-технологий, помогающий им минимизировать эксплуатационные расходы, обеспечивая при этом наилучшие результаты производства. Примером могут быть более высокий урожай, сокращение потерь домашнего скота и снижение уровня потребления воды. Чтобы повысить производительность фермерского хозяйства, поставщики 1оТ-технологий продолжают разрабатывать системы и платформы, которые могут воспринимать, обрабатывать и передавать точные и актуальные данные обо всей окружающей среде. За этими 1оТ-платформами стоит целый ряд технологий, которые включают в себя датчики, микроконтроллеры, передатчики, системы накопления энергии, светодиодные лампы, дроны и многое другое [3].

В настоящее время фермерские хозяйства имеют возможность использовать системы мониторинга для сбора и анализа информации для принятия более обоснованных решений в процессе производства, переработки и реализации собственной продукции, сделав этот процесс максимально эффективным.

По факту одним из основных показателей эффективности в аграрном производстве является объем произведенной продукции (валовая стоимость с-х продукции) в расчете на 1 работника. Этот показатель при сопоставлении с другими странами определяет уровень затрат живого труда в производстве, трудоемкость продукции и, в конечном счете, ее конкурентоспособность. Рост производительности труда выражается в уменьшении затрат живого труда, высвобождении человека из производственных процессов, работа которого заменяется автоматизированными системами. При этом высокопроизводительной является та деятельность, где выигранное от снижения трудоемкости время используется для создания дополнительного количества продукции (то есть, уменьшение трудоемкости единицы работы и обработки 1 га должно сопровождаться общим повышением производства продукции в единицу времени). Таким образом достигается сокращение трудоемкости, которая определяется как затраченное работниками время на объем произведенной продукции. Снижение трудоемкости обеспечивает общее сокращение издержек, что является одним из условий повышения конкурентоспособности. Конкурентоспособность продукции представляет собой совокупность потребительских, стоимостных и трудовых характеристик, которые определяют ее успех на рынке в сравнении с аналогичным продуктом других производителей.

Уровень производительности труда в сельском хозяйстве определяют: состояние сельскохозяйственной науки, исследований, разработок (НИОКР), внедрение инноваций, передача передового опыта в способах обработки, защиты и выращивания растений, мелиоративные достижения; состояние смежных поддерживающих отраслей -промышленности, биохимии (новые материалы, добавки, удобрения, химические средства защиты), биотехнологии (новые высокоурожайные сорта, устойчивые к стрессовым факторам), социально-экономические факторы (уровень образования, техническая квалификация, мотивация, дисциплина, бытовые условия жизни и деятельности, распространение лучших достижений) и др.

Итоговым показателем производительности является продуктивность животноводства (или урожайность выращивания культур), а также максимальная утилизация ресурсов (каждого га площади, каждой единицы техники, кг удобрений, агрохимии, вложенного рубля и т.д.).

Учитывая, что развитые страны в настоящий момент ставят своей целью максимально увеличить производительность сельского хозяйства и отдачу на единицу площади за счет применения технологий точного земледелия, инструментов сбора и анализа данных и средств автоматизации сельскохозяйственных процессов, для России актуальна задача ускоренного сокращения технологического отставания.

Повышение уровня механизации, автоматизации, мелиорации, методов культивации земель, сельскохозяйственной науки, внедрения агроинноваций в отрасли способно повысить производительность труда, увеличить КПД используемой площади сельскохозяйственных земель и сократить отставание в производительности от уровня развитых стран.

Потребители

__._4.____

Автоматизация торговой точки

Виртуальные колл-центры и АТС 1 г

— — CRM

E-Commerce

I

Управление запасами, складом, цепочками поставок, логистикой

Электронные платежи

ЭДО и EDI

I

Финансовая аналитика и бюджетирование Бухгалтерский, кадровый и налоговый учет и отчетность Управление эффективного персонала

Офисные приложения (Microsoft Office и аналоги) Организация работы территориально-распределенного персонала

Предсказания спроса, предиктивное управление запасами, закупками, логистикой,

финансами, персоналом

АСУ АСУ АСУ поставщиков АСУ поставщиков

производителей производителей удобрений и ингредиентов

средств семян химикатов и кормов

механизации

т е

н р

е

етн

S

о р

ф и

Л

й е

3

е в

я ицаз

ази

в

о т в а

Рис. Средства автоматизации / цифровизации в сквозной автоматизированной производственно-сбытовой цепочке, охватывающей сбытовые компании, сельхозпроизводителя и его поставщиков

В связи с трансформирующим (disruptive) характером технологий интернета вещей наибольший эффект внедрение интернета вещей в сельском хозяйстве (IoTAg) способно оказать тогда, когда «связанными» оказываются не только процессы внутри сельскохозяйственного производственного цикла, но и охватываются как можно больше звеньев цепочки добавленной стоимости, а в ряде случаев исключают ранее существовавшие

связи, заменяя их автоматизированными решениями, превращая сельское хозяйство в «цифровую» отрасль.

Процессы цифровизации сельского хозяйства и экономики России в целом будут вовлекать в развитие совместных IoT решений всех игроков в цепочке создания стоимости агросектора в той или иной комбинации во взаимодействии друг с другом. Универсальным правилом в технологиях интернета вещей и сопутствующих процессах агрегации больших данных является то, что чем больше данных собирается в одном месте, тем умнее становится система и тем ценнее информация может быть получена для потребителей. При условии, что применяются самые современные модели их обработки.

IoT и цифровизация (автоматизация) в сельском хозяйстве - это также возможность создавать сложные высоко автоматизированные производственно-логистические цепочки, охватывающие оптово-розничные торговые компании, логистику, сельхозпроизводителей и их поставщиков в единый процесс с адаптивным управлением. Такие цепочки позволяют значительно снизить себестоимость и розничные цены на продукты питания, увеличив, таким образом, их доступность для потребителей и, как следствие, объемы производства и продаж (рис.).

Соседствующие с производством сегменты забирают на себя до 75% прибыли, а по данным ЕС, маржинальность фермерского бизнеса составляла в 2011 году не более 21%, с тенденцией к понижению.

Во взаимоотношениях между сельхозпроизводителями и участниками сбытовой цепочки (оптовые компании, логистика, розничные сети) перспективным является переход на модель прямых продаж, при которой производитель «видит» конечного потребителя, его объем и структуру спроса, и за счет использования моделей предиктивной аналитики производит ровно то, что и когда нужно потребителю, а управление поставками продукции осуществляется на принципах автоматического обмена информацией между участниками цепочки поставок и минимальным использованием складской и логистической инфраструктуры посредников оптового звена.

Реализация такой модели взаимоотношений в цепочке создания добавленной стоимости сельхозпродукции, базирующейся на технологиях интернета вещей и сквозной автоматизации производственных и бизнес-процессов, позволит:

- Снизить уровень цен на основные продукты питания в России примерно в два раза при одновременном улучшении их качества за счет реализации модели dropshipping и, как следствие, снижения наценки в оптово-розничном звене, а также за счет 3-5-кратного роста производительности труда в сельском хозяйстве, что позволит увеличить объем потребления в денежном выражении не менее чем в три раза; таким образом, объем рынка продуктов питания и сельскохозяйственной продукции может вырасти в 1,5 раза - на 4 трлн. рублей в годовом выражении, а прирост чистой прибыли сельхозпроизводителей может составить до 200 млрд руб. в годовом выражении.

- Кардинально повысить уровень автоматизации основных производственных и бизнес-процессов сельских хозяйств, включая малые, что даст прирост потребления информационных технологий сельхозпредприятиями на 156 млрд. руб. (+22% к существующему объему рынка ИТ в России) и услуг передачи данных на 11 млрд. руб. в год (+19% к существующему объему потребления услуг передачи данных корпоративным секторам в России).

- Переход на сквозные высоко автоматизированные цепочки производства и поставок сельхозпродукции сделает этот процесс прозрачным для банков и позволит им минимизировать риски кредитования сельхозпроизводителей. Это создаст предпосылки для увеличения объемов кредитования сельхозпроизводителей на 500 млрд. руб.

Решение задачи повышения производительности труда в сельском хозяйстве в 3-5 раз, не решаемая в рамках традиционных моделей взаимоотношений поставщика средств механизации и автоматизации, но решаемая в рамках моделей, базирующихся на IoT, потребует:

- Создать в сельской местности квалифицированные рабочие места с высоким уровнем оплаты и высоким мультипликатором (одно высококвалифицированное рабочее место создает еще 10-15 новых рабочих мест).

- В девять раз (на 85 млрд. руб. в годовом выражении) увеличить объем потребления минеральных удобрений.

- Резко повысить уровень механизации основных операций в сельском хозяйстве, что сформирует рынок «цифровой аренды» средств механизации (тракторов, комбайнов) и создаст дополнительный спрос на трактора сельскохозяйственного назначения в России в размере 600 тыс. шт. (60 годовых объемов производства в России) и комбайнов в 200 тыс. шт.

Таким образом, суммарный экономический эффект от перехода сельских хозяйств на бизнес-модели, базирующиеся на IoT и цифровизации, может составить более 4,8 трлн. руб. в годовом выражении, или 5,6% прироста ВВП РФ (относительно показателей за 2016 год), а возможный прирост объема потребления информационных технологий в России может составить +22%, причем за счет цифровизации только одной отрасли - сельского хозяйства.

Крупные вертикально интегрированные агрохолдинги создают максимальную добавленную стоимость и будут являться главной «индустриальной средой» для внедрения 1оТ-инноваций в сельском хозяйстве. В ближайшей перспективе крупный бизнес и передовые средние хозяйства станут основным потребителем технологий AIoT в России в связи с возможностью привлекать инвестиции и готовностью к технологическим новациям. Крупные АПК могут выступить пионерами во внедрении автоматизированных систем управления фермой на базе IoT, автономных агроботов, освоении методов инновационной математики, необходимых для обработки больших сельскохозяйственных данных. А также занять активную позицию в организации обучения, повышении квалификации, проведения тренингов и введении системы наставничества, организации бизнес-командировок для знакомства с передовыми зарубежными компаниями и их достижениями, ежедневными практиками.

Еще одним перспективным сегментом по применению AIoT-решений, а возможно, и лидером по эффекту от их внедрения в отечественном агросекторе могут выступать средние частные сельскохозяйственные предприятия. Они обладают достаточной гибкостью в вопросе выбора, апробации и активного использования новых технологий в производственном процессе, замотивированы на результат и имеют достаточные финансовые ресурсы для вложения в ИТ инфраструктуру.

В России существует значительный задел по увеличению внутреннего производства основной продукции, освоению новых видов производств с экспортным потенциалом, повышению механизации, автоматизации, производительности сельского хозяйства и смежных отраслей. Задачей экспортного рынка является развитие проектов, увеличивающих локализацию всей цепочки экономических переделов на территории России, что обеспечит повышение валовой добавленной стоимости сельского хозяйства и переход к вывозу не сырья, а переработанного продукта. Возможным барьером является устаревшее оборудование, отсутствие технологий, нехватка инвестиций.

Для максимальной реализации потенциала проектов интернета вещей в России необходимо решить целый комплекс задач, связанных с развитием экосистемы IoT; принятием и распространением модели облачных технологий; убеждением в экономической целесообразности объединения и обмена данными о показателях своей деятельности; повышением образования и квалификации не только в сфере инновационного сельского хозяйства, но и в таких направлениях, как «ИТ в сельском хозяйстве», «математика, анализ больших данных, ИИ в сельском хозяйстве», «робототехника в сельском хозяйстве», «автоматизация и управление бизнес-процессами». Стратегическое значение для отрасли имеют: развитие отечественной сельскохозяйственной науки, восстановление и развитие собственного семенного фонда, генетика и биотехнология растений, развитие отечественного сектора агрохимии, рост механизации сельского хозяйства (комбайны, тракторы, дроны, робототехника, малая самоходная и другая сельхозтехника).

Результаты проведенного исследования позволили сделать ряд выводов о том, что комплексная реализация рассматриваемых технологий и мероприятий, связанных с ними, а также устранение сдерживающих факторов и внедрение проектов цифровой автоматизации и интернета вещей будут способствовать:

- сокращению отставания производительности сельского хозяйства от уровня развитых стран;

- повышению привлекательности отрасли для инвесторов, предпринимателей, работников;

- улучшению условий жизни в сельской местности;

- повышению уровня квалификации, конкурентоспособности, заработной платы работников;

- развитию отечественной экосистемы разработчиков с экспортным потенциалом;

- развитию внутри России новых высококонкурентных специальностей: Big Data, Data Science, Machine learning, Artificial Intelligence;

- повышению запроса на продукцию отечественного машиностроения;

- повышению запроса на НИОКР и отечественные инновации;

- развитию сельскохозяйственной и биотехнологической науки;

- развитию новых видов страховых сервисов;

- развитию новых площадок электронной коммерции в сельском хозяйстве (как для реализации продуктов питания, так и исходного сырья для сельскохозяйственного производства);

- появлению большого количества аналитических компаний, компаний-разработчиков инновационных сервисов для сельского [6].

Решение таких проблем, как грядущий глобальный дефицит продовольствия, потребует согласованных усилий разных стран, организаций и сообществ по всему миру. Инициализация рассмотренных инновационных методов в целях повышения урожайности, снижения потерь и повышения эффективности процесса сельскохозяйственного производства будет иметь большое значение для повышения уровня продовольственной безопасности как региона в частности, так и страны в целом.

Таким образом, при объединении усилий государства, науки и бизнеса, результатом станет возможность создать одну из самых инновационных отраслей не только в России, но и во всем мире.

Литература

1. Москалев С.М. Интернет-технологии и реклама в бизнесе: учебное пособие. - СПб: СПбГАУ, 2018. - 99 с.

2. FarmBeats: AI & IoT for Agriculture Established: May 14, 2015 [Электронный ресурс]. - URL: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/farmbeats-iot-agriculture (дата обращения: 15.06.2018).

3. Guerra M. 3 Ways the IoT Revolutionizes Farming, 2017 // Electronic Design [Электронный ресурс]. - URL: http://www.electronicdesign.com/analog/3-ways-iot-revolutionizes-farming_(дата обращения: 22.06.2018).

4. Is Artificial Intelligence Agriculture the Way of the Future? // Synthetic Smarts (Apr 30, 2018) [Электронный ресурс]. - URL: http://syntheticsmarts.com/artificial-inteШgence-agriculture/_(дата обращения: 29.06.2018).

5. Интернет вещей - что это такое и как применять IoT в реальном бизнесе // Rubase - деловой портал [Электронный ресурс]. - URL: https://rb.ru/longread/iot-cards/ (дата обращения: 15.06.2018).

6. Интернет вещей в сельском хозяйстве (Agriculture IoT / AIoT): мировой опыт, кейсы применения и экономический эффект от внедрения в РФ // Аналитический отчет. - J'son & Partners Consulting, 2017 [Электронный ресурс]. - URL: http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/internet-veschey-v-selskom-hozyaystve-agriculture-iot-

aiot-mirovoy-opyt-keysy-primeneniya-i-ekonomicheskiy-effekt-ot-vnedreniya-v-rf-20170621045316 (дата обращения: 22.06.2018).

7. Нейросетевая инициатива для АПК // Сетевое издание Международного независимого института аграрной политики, 18 Апреля 2018 [Электронный ресурс]. - URL: http://xn--80aplem.xn--p1ai/analytics/Nejrosetevaa-iniciativa-dla-APK/ (дата обращения: 29.06.2018).

8. Соколова А. Интернет вещей - что это такое и как применять IoT в реальном бизнесе // Rubase.com [Электронный ресурс]. - URL: https://rb.ru/longread/iot-cards/ (дата обращения: 06.07.2018).

Literaturа

1. Moskalev S.M. Internet-tekhnologii i reklama v biznese: uchebnoye posobiye. - SPb: SPbGAU, 2018. - 99 s.

2. FarmBeats: AI & IoT for Agriculture Established: May 14, 2015 [Elektronnyy resurs]. - URL: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/farmbeats-iot-agriculture (data obrashcheniya: 15.06.2018).

3. Guerra M. 3 Ways the IoT Revolutionizes Farming, 2017 // Electronic Design [Elektronnyy resurs]. - URL: http://www.electronicdesign.com/analog/3-ways-iot-revolutionizes-farming (data obrashcheniya: 22.06.2018).

4. Is Artificial Intelligence Agriculture the Way of the Future? // Synthetic Smarts (Apr 30, 2018) [Elektronnyy resurs]. - URL: http://syntheticsmarts.com/artificial-intelligence-agriculture/ (data obrashcheniya: 29.06.2018).

5. Internet veshchey - chto eto takoye i kak primenyat' IoT v real'nom biznese // Rubase - delovoy portal [Elektronnyy resurs]. - URL: https://rb.ru/longread/iot-cards/ (data obrashcheniya: 15.06.2018).

6. Internet veshchey v sel'skom khozyaystve (Agriculture IoT / AIoT): mirovoy opyt, keysy primeneniya i ekonomicheskiy effekt ot vnedreniya v RF // Analiticheskiy otchet. - J'son & Partners Consulting, 2017 [Elektronnyy resurs]. - URL: http://json.tv/ict_telecom_analytics_view/internet-veschey-v-selskom-hozyaystve-agriculture-iot-aiot-mirovoy-opyt-keysy-primeneniya-i-ekonomicheskiy-effekt-ot-vnedreniya-v-rf-20170621045316 (data obrashcheniya: 22.06.2018).

7. Neyrosetevaya initsiativa dlya APK // Setevoye izdaniye Mezhdunarodnogo nezavisimogo instituta agrarnoy politiki, 18 Aprelya 2018 [Elektronnyy resurs]. - URL: http://xn--80aplem.xn--p1ai/analytics/Nejrosetevaa-iniciativa-dla-APK/(data obrashcheniya: 29.06.2018).

8. Sokolova A. Internet veshchey - chto eto takoye i kak primenyat' IoT v real'nom biznese // Rubase.com [Elektronnyy resurs]. - URL: https://rb.ru/longread/iot-cards/_(data obrashcheniya: 06.07.2018).

УДК 339.138

Аспирант И.А. БОРОДОВСКИЙ

Аспирант А.А. ШАХБАНОВ Аспирант С.А. ВЕРХОРУБОВ

ЭФФЕКТИВНЫЙ МАРКЕТИНГ НЕ ТОЛЬКО В ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОМ СЕКТОРЕ

Маркетинговая деятельность развивается не только в предпринимательском секторе, но активно осваивается и некоммерческими организациям, имея большую экономическую и социальную значимость, играя заметную роль в обеспечении взаимодействия всех функционирующих субъектов общественного сектора страны. Тем не менее вопросам маркетинга здесь уделяется недостаточно внимания, и лишь отдельные некоммерческие структуры определяют необходимость использования маркетингового подхода, как одного из важных факторов своей успешной деятельности. В связи с этим исследования этого