Применение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве: мировая практика

Статья посвящена анализу современных тенденций и практик применения искусственного интеллекта (ИИ) в сельском хозяйстве на основе рецензируемых научных источников 2022–2026 гг. Целью работы выступает комплексное исследование проблематики и ключевых трендов развития ИИ в аграрном секторе, а также систематизация количественных данных, подтверждающих эффективность внедряемых технологий. В статье рассматриваются основные направления использования ИИ: прогнозирование урожайности на базе нейросетевых алгоритмов (LSTM, CNN), мониторинг здоровья растений и точное внесение ресурсов с применением компьютерного зрения (ResNet, YOLO), роботизация производственных процессов, а также внедрение интеллектуальных систем в экономику и управление агропромышленным комплексом. На основе анализа эмпирических исследований систематизированы показатели эффективности: точность диагностики заболеваний растений достигает 99,2%, снижение использования пестицидов — до 90%, экономия водных ресурсов — до 46%, рост доходов хозяйств — на 15–20%. Особое внимание уделено сравнительному анализу барьеров внедрения ИИ в различных группах стран. В развитых государствах преобладают проблемы технологической фрагментации и дефицита квалифицированных кадров. Для стран БРИКС характерны инфраструктурные ограничения и разрыв между наукой и производством. В развивающихся странах ключевыми препятствиями выступают отсутствие базовой инфраструктуры, низкая платежеспособность мелких хозяйств и недостаточный уровень цифровой грамотности. В заключительной части определены слабоизученные аспекты, требующие дальнейших исследований: социально-психологические барьеры восприятия технологий, экологический след самих ИИ-решений, вопросы суверенитета и монетизации данных, экономическая эффективность для мелких хозяйств, кибербезопасность и этические дилеммы в селекции.

1. Bayrak T., Olu M. Applications of artificial intelligence in smart agriculture: Plant health, drone technology, and digital communication. Journal of Agricultural Production. 2025;6(3):157-166. URL: https://doi.org/10.56430/japro.1767174

2. Ashe G., Mengistu D. Review on future farming using AI. Asian Science Bulletin. 2025;3(1):82-91. URL: https://doi.org/10.3923/asb.2025.82.91

3. Wildan J. F. A review: Artificial intelligence related to agricultural equipment integrated with the internet of things. Journal of Advanced Technology and Multidisciplinary. 2023;02(02):47-60. URL: https://doi.org/10.20473/jatm.v2i2.51440

4. Rozhkova A. V., et al. Prospects for the use of artificial intelligence in agriculture. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022;1076(1):012051. URL: https://doi.org/10.1088/1755-1315/1076/1/012051

5. Kali S. Artificial intelligence in plant modelling and simulation. In: Plant Digital Twins: The Fusion of Biology and Artificial Intelligence; 2025. URL: https://doi.org/10.55938/wlp.v2i7.310

6. Шайтура С. В., Семичевская Н. П., Шайтура Н. С. Прогнозирование урожайности в регионах юга России с использованием инструментов искусственного интеллекта. Цифровые решения и технологии искусственного интеллекта. 2025;1(4):76-85. URL: https://doi.org/10.26794/3033-7097-2025-1-4-76-85

7. Shebanina O., Tyshchenko S., Parkhomenko O., Khylko I., Krainii V. Application of artificial intelligence to improve the economic efficiency of land use management in the agricultural sector. Ekonomika APK. 2025;32(1):82-90. URL: https://doi.org/10.32317/ekon.apk/1.2025.82

8. Monsalve-Castro C., Ramirez Molina R. I., Fajardo Ortiz E. J., Soto Polo G. P. Artificial intelligence as a driver in adopting green innovation in the agricultural sector: evidence from an emerging economy. Cogent Business & Management. 2025;12(1):2575261. URL: https://doi.org/10.1080/23311975.2025.2575261

9. Zhang Q., Wang Q., Liang Y., Zhang K., Hu H. Artificial intelligence and the sustainable development of agricultural enterprises: a total factor productivity perspective. Frontiers in Sustainable Food Systems. 2026;10:1768115. URL: https://doi.org/10.3389/fsufs.2026.1768115

10. Saravanan P., Suguna Dr.M. A study on problems and prospects of agricultural marketing in the era of artificial intelligence and smart farming with special reference to Tamil Nadu. International Journal of Accounting and Economics Studies. 2025;12(4):554-561. URL: https://doi.org/10.14419/jf9cjx58

11. Caglar E. The impact of sectors on agriculture based on artificial intelligence data: a case study on G7 countries and Turkiye. International Journal of Agriculture, Environment and Food Sciences. 2024;8(3):486-494. URL: https://doi.org/10.31015/jaefs.2024.3.1

12. Slavova G., Todorova M. Opportunities for the application of artificial intelligence in the agricultural sector of Bulgaria. In: The interdisciplinary approach in economic and social sciences. 2024:323-333. URL: https://doi.org/10.3897/ap.10.e0323

13. Vedapathak D. M.D. Artificial intelligence (AI) and agricultural biotechnology. The International Journal of Commerce Management and Business Law in International Research. 2025;2(2):13-16. URL: https://doi.org/10.5281/zenodo.15709415

14. Harfouche Z., Benattallah A. Evaluating the efforts of utilizing artificial intelligence to enhance agricultural entrepreneurship: A case study of Tunisia. Current Perspectives in Social Sciences. 2025;29(4):732-753. URL: https://doi.org/10.53487/atasobed.1734836

15. Aladejebi O., Amao-Taiwo B., Oshinowo B. How artificial intelligence is revolutionizing agriculture in Nigeria? Archives of Business Research. 2026;14(02):139-157. URL: https://doi.org/10.14738/abr.1402.20078

16. Raihan A. A review of artificial intelligence for sustainable agriculture. Proceedings of the International Conference on Climate-Aware Agriculture. 2024. URL: https://www.researchgate.net/publication/386989366

17. Wahyuni R., Utomo S. W.A., Ghifari Z. Artificial neural network prediction model for agricultural commodity production using backpropagation algorithm. Knowbase: International Journal of Knowledge in Databases. 2025;5(01):52-68. URL: https://doi.org/10.30983/knowbase.v5i1.9530

18. Singh V., Choudhary S., Kumar H. Utilizing artificial intelligence technologies in the Indian agriculture sector. 2024. URL: https://doi.org/10.13140/RG.2.2.24666.56001

19. Yadav S. Introduction to plant digital twins: Concept and evolution. In: Plant Digital Twins: The Fusion of Biology and Artificial Intelligence. Wisdom Leaf Press; 2025:1-25. URL: https://doi.org/10.55938/wlp.v2i7.308

20. Kumar A., et al. Role of artificial intelligence in vegetable production: A review. Journal of Scientific Research and Reports. 2024;30(9):950-963. URL: https://doi.org/10.9734/jsrr/2024/v30i92423

21. González-Rodríguez V. E., Izquierdo-Bueno I., Cantoral J. M. et al. Artificial intelligence: A promising tool for application in phytopathology. Horticulturae. 2024;10:197. URL: https://doi.org/10.3390/horticulturae10030197

22. Istudor N., Ignat R., Deaconu M., Constantin M. Risk-management in the era of artificial intelligence in agriculture. Proceedings of the International Conference on Agriculture and Food Engineering. 2023. URL: https://doi.org/10.24818/CAFEE/2023/12/08