Устойчивое развитие информационной сферы АПК. Учебное пособие для магистрантов ИСиТ аграрных вузов

Цифровое общество — это глобальный проект, целью

которого является построение принципиально нового общества,

управляемого посредством использования информационно-

коммуникационных технологий.

Реальность такова, что одни воспринимают

информационные трансформации процессы с восторгом, другие -

недопониманием и даже страхом.

Формируются принципиально новые требования к уровню

подготовки кадров. В соответствии с основными положениями

национального проекта «Цифровая экономика до 2024 года» и

согласно дорожной карте по направлению «Кадры и образование»,

в России к 2025 году планируется подготовить не менее 800 тыс.

выпускников системы среднего профессионального образования,

которые должны обладать компетенциями в области

информационных технологий на среднемировом уровне.

Одновременно в сфере высшего образования поставлена

задача подготовить не менее 120 тыс. выпускников по ИТспециальностям. Одновременно предполагается, что доля населения, обладающего цифровыми навыками к 2025 году, составит в стране не менее 40%.

Более 10 лет назад, начиная с 2009 г., в развитых странах мира были разработаны и реализуются программы по цифровизации экономики: «Облачная стратегия» – США, 2009 г.; «Стратегия национальной цифровизации экономики» – Австралия, 2010 г.; «Индустрия 4.0» – Германия, 2011 г.; «Большие ИТ» – Бразилия, 2012 г.; «Умная нация» – Сингапур, 2014 г.; «Цифровая Индия» – Индия, 2015 г.; «Интернет+» – Китай, 2015 г.; Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» – Россия, 2017 г. Эти важные документы имеют различные названия, но их суть от этого не меняется.

В настоящее время удельный вес цифровой экономики в ВВП

государств, занимает в среднем от 3 до 12 %. К 2025 г. данный показатель в России, по оценкам некоторых ученых, должен составить не менее 10–15%. Поэтому так важна и значима реализация документов по цифровизации экономики, а также по внедрению и развитию искусственного интеллекта.

2. В настоящее время финансовые обороты таких цифровых фирм, как «Гугл», «Эппл», «МайкроСофт» не меньше, чем оборотный капитал нефтяных компаний или

золотообрабатывающих предприятий. Можно привести примеры наиболее удачных проектов в области цифрового производства:

81

осуществляться на принципах нейронных коммуникаций. По

прогнозам, этот рынок должен заменить собою Web 3.0

приблизительно в 2030—2040 годах. Один из ключевых рынков,

выбранных для развития в рамках российской Национальной

технологической инициативы. Таким образом, НейроНет

олицетворяет собой искусственный интеллект, нейро-

коммуникации, нейро-образование, нейро-развлечения, нейро-

маркетинг, нейро-медтехнику.

Сейфнет — это рынок и одновременно - рабочая группа,

которая занимается безопасностью информационных и

киберфизических систем. Все, что связано с рынокм СейфНет –

это ИТ-системы безопасности, индустриальные интеграционные

Это рынок услуг, систем и современных транспортных средств на

основе интеллектуальных платформ, сетей и инфраструктуры в

логистике людей и вещей. В настоящее время рынок АвтоНет – телематические и транспортные ИС, интеллектуальная городская

рынок беспилотных авиационнокосмических систем, комплексных решений и услуг на их основе).

Это – перспективный рынок, в настоящее время еще формирующийся, глобальный сетевой рынок информационных, логистических и иных услуг, предоставляемых флотом постоянно находящихся в воздухе и на низких орбитах объектов, координируемых с помощью информационных технологий. АэроНет – дистанционное компьютерное зондирование земли и ИТ-мониторинг, перевозки, поиск и спасение, иногда и умное сельское хозяйство.

–MariNet – это платформаНТИ,рынокморского транспорта,

цифровой навигации и инновационного судостроения. Локомотивом дорожной карты MariNet является компания «Транзас», которая в ноябре 2020 года на форуме «Открытые инновации» в Сколково представила проекты беспилотного судовождения, разработанные в рамках реализации дорожной карты инновационного развития MariNet. Поэтому - МариНет – это цифровая навигация и ИТ-связь, инновационное судостроение, ИТ-освоения ресурсов океана.

продолжительности жизни, а такжеполучение новых эффективных

средств профилактики и лечения различных заболеваний.

Другими словами, ХелсНет – это превентивная медицина,

медицинская генетика, здоровое питание и спорт, биомедицина.

Рынок ФэшнНет – это глобальный сетевой рынок модной

одежды, обуви и аксессуаров, который формируется в процессе

комплексной трансформации мирового рынка моды. Это - сегмент

мирового рынка моды положительной динамикой роста (выше, чем

среднеотраслевая) и большим потенциалом роста. Это - сотни

тысяч больших, малых и средних компаний во всем мире,

реализующих вертикально-интегрированную бизнес-модель.

Основу успеха этой компании составляют: консолидация внутри

компании нематериальных ресурсов и активов с наибольшей

добавленной стоимостью; креатив, дизайн, бренд; минимизация

числа и роли посредников за счет автоматизации процессов и

внедрения новых технологий; аутсорсинг наиболее капиталоемких

и наименее маржинальных функций, включая серийное производство.

Очередной рынок - ФэшнНет представляет собой: роботизированные фабрики, распределенные автоматизированные производства с единой системой заказа и логистики, проектирование и дизайн одежды и обуви.

Энерджинет — это рынок оборудования, программного обес печения, инжиниринговых и сервисных услуг для разномасштабн ых комплексных систем и сервисов интеллектуальной энергетики. Синонимом для его описания является «Интернет энергии» (Internet of Energy) — то есть экосистема производителей и потребителей энергии, которые беспрепятственно интегрируются в общую инфраструктуру и обмениваются энергией. ЭнерджиНет

– это интеллектуальная распределенная энергетика, гибкие потребительские сервисы.

Рынок Технет – это план мероприятий («дорожная карта») Национальной технологической инициативы по развитию кроссрыночного / кросс-отраслевого направления «Передовые производственные технологии». Рынок ТехНет в дальнейшем обеспечит конкурентоспособность отечественных компаний на рынках НТИ и в высокотехнологичных отраслях промышленности. ТехНет– это цифровое проектирование и моделирование материальных объектов, суперкомпьютерный инжиниринг,

цифровое и аддитивное производство и др.

84

Рынок Фуднет — это рынок производства и реализации

питательных веществ и конечных видов пищевых продуктов

(персонализированных и общих, на основе традиционного сырья и

его заменителей). Это рынок сопутствующих IT-решений

(например, обеспечивающих сервисы по логистике и подбору

индивидуального питания). ФудНет – это умное сельское

хозяйство, ускоренная селекция и генная инженерия,

персонализированное питание, новые источники сырья.

Рынок ЭдуНет - рынок цифровых образовательных услуг,

рынок образовательных продуктов и сервисов, формирующий

вовлеченность и увлеченность человека в развитии и реализации

своего потенциала. ЭдуНет – доступ к электронным сообществам,

сетевые образовательные услуги, цифровое обучение, цифровые

университеты.

В настоящее время именно рынок цифровых

образовательных услуг ЭдуНет будет занимает особое место в

архитектуре цифровизации экономики.

Особое место в рамках развития этого рынка отведено цифровым вузам. В цифровых вузах будут задействованы различные инновационные возможности цифровых образовательных платформ вузов: персональные образовательные траектории с применением искусственного интеллекта, «точки кипения», фабрики пилотирования, проектнообразовательные интенсивы, форматы цифрового следа. Усилятся требования к цифровой академической мобильности студентов и преподавателей.

В перспективе ставится вопрос о создании при крупных вузах онлайн-кампусов и кванториумов в виде интернет-площадок для воплощения в жизнь высокотехнологичных проектов при широком коллективном обсуждении, связанных с цифровым развитием. Это будет способствовать постепенному превращению

университетов в центры интеллектуального цифрового капитала. Наряду с положительными драйверами цифровой экономики могут проявлять себя и отрицательные эффекты цифровой экономики: снижается занятость рабочей силы и повышается напряженность рынка труда, что приводит к увеличению масштабов безработицы; данные не всегда будут отвечать качественным требованиям, может возрасти число экономических преступлений в киберпространстве, будет иметь место

спланированная дезинформация. Кроме того, в настоящее время

85

отсутствуют четкие критерии уровня и качества цифровизации

экономики.

Таким образом, цифровой сектор экономики базируется на

инновационных технологиях, создаваемых прежде всего

электронной промышленностью. Очевидно, что цифровизация

экономики – постоянно развивающийся процесс. В настоящее

время устойчивое развитие и конкурентоспособность

предприятия, отрасли или страны в целом определяется уровнем

цифровизации и предполагает рост инвестиций в цифровой сектор

экономики.

В настоящее время ставится задача по подготовке

специалистов по следующим основным ИТ-направлениям:

специалист в области медиа-образования; биоинформатик;

клинический биоинформатик; ИТ-психолог, ИТ-медик; ИТ-

консультант; модератор сообществ; проектировщик

нейрокомпьютерных систем; программист в среде андроид,

архитектор медиаоборудования; архитектор интеллектуальных систем управления; дизайнер и проектировщик интерфейсов; дизайнер виртуальных миров и робототехник; архитектор умных домов и городов; архитектор трансмедийных продуктов.

Сформулируем основные выводы:

-Цифровая экономика характеризуется интенсивным внедрением цифровых вычислительных и коммуникационных технологий во всех сферах;

-Цифровизация экономики и образования – не революционный, а эволюционный путь и является драйвером устойчивого развития и цифровой устойчивости предприятий, их конкурентоспособности;

-Основной фактор диджитализации – это качественная подготовка высококвалифицированных ИТ-кадров, в том числе: блогеров, специалистов по ИТ-рекламе, спичрайтеров, креаторов,

лайф-коучеров, системных интеграторов, ИТ-евагелистов, трендвотчеров, комьюнити-менеджеров, сайт-менеджеров, постеров, онлайн-рекрутеров, программистов в среде андроид;

-Следует стремиться к оптимальному соотношению традиционной занятости и дистанционной формы и занятости и обучения;

-для современного уровня развития цифровой экономики характерно: постоянное совершенствование ИТ-инструментов по

защите информации, мониторинг цифровых рисков и цифровой

86

устойчивости и безопасности производственных процессов,

противодействие кибератакам, киберугрозы, кибертерроризм;

- необходимо сфокусировать внимание на развитии

образовательного контента в цифровом варианте и постоянном

совершенствовании цифровых навыков, умений, компетенций.

5.2. Развитие аграрного сектора в условиях информатизации

АПК

По мнению большинства ученых и практиков особое

внимание придается изучению и исследованию проблем,

связанных с цифровизацией различных процессов, а также с

ролью, значением и обоснованием необходимости использования

элементов искусственного интеллекта в современных отраслях и

сферах человеческой деятельности. Это напрямую относится к

любому деятельности, прежде всего к занятости населения,

связанной с интеллектуальным трудом. Сюда же относятся отрасли образования, финансов, ИТ-сфера, промышленность, строительство, сельское хозяйство.

Другими словами, именно сфера искусственного интеллекта занимает в настоящее время определяющее место среди кластеров народного хозяйства. По обобщенному мнению большинства авторов и исследователей, понятие искусственный интеллект по отношению к большинству подотраслей – это всеобъемлющий термин, используемый для описания использования алгоритмов машинного обучения и программного обеспечения, или искусственного интеллекта (ИИ), для имитации человеческого познания при анализе, представлении и понимании сложных производственных данных.

В частности, ИИ – это способность компьютерных алгоритмов делать приблизительные выводы, основанные исключительно на

входных данных. Это означает, что основной целью приложений искусственного интеллекта, связанных с занятостью в сфере ИТ, является анализ взаимосвязи между методами, ИТ-способами и результатами инновационной деятельности. Программы искусственного интеллекта применяются к различным объектам производственной и непроизводственной деятельности. Что отличает технологию ИИ от традиционных технологий в отраслях и на производствах, так это способность собирать данные,

обрабатывать их и выдавать конечному пользователю четко определенный результат.

87

ИИ делает это с помощью алгоритмов машинного обучения и

глубокого обучения. Именно обозначенные и указанные процессы

могут распознавать закономерности в поведении и создавать свою

собственную логику. Чтобы получить полезную информацию и

прогнозы, модели машинного обучения должны быть обучены с

использованием большого количества входных

данных. Алгоритмы ИИ ведут себя иначе, чем люди. Это

проявляется в следующем:

–во-первых, определенные алгоритмы могут предсказывать

события с экстремальной точностью. Экстремально точный

алгоритм это тот, который практически не дает понятного

объяснения логике своих решений, кроме данных и типа

используемого алгоритма.

–во-вторых, соблюдается принцип так называемой

буквальности алгоритмов; он означает: как только цель

поставлена, искусственный алгоритм учится исключительно на

основе входных данных и может понять только то, на что он был запрограммирован;

–в-третьих, учитывается также тот аспект, что некоторые машинные алгоритмы глубокого обучения являются своего рода черным ящиком.

Исследования 1960-х и 1970-х годов привели к созданию первой программы решения проблем, или экспертной системы, известной как древовидная система. Первоначально эта система была разработана для применения в органической химии. Она

послужила основой для последующей новой системы, считающейся одним из наиболее значительных ранних применений искусственного интеллекта в большинстве отраслей.

После этого, прослеживая историю развития искусственного алгоритма, можем отметить, что 1980-е и 1990-е годы он привел к распространению микрокомпьютеров и новым уровням сетевых

подключений. В это время исследователи и разработчики признали, что системы искусственного интеллекта в некоторых отраслях должны быть спроектированы с учетом отсутствия точных данных и опираться на опыт практиков. Это известные математические и кибернетические подходы, включающие теорию нечетких множеств, байесовские сети, искусственные нейронные сети. Они были применены к интеллектуальным вычислительным системам и формированию цифрового контента.

Широкое применение ИИ является относительно новым, инновационным прорывом в цифровой экономике и образовании –

88

именно в настоящее время продолжаются исследования его

применения в различных областях промышленности,

строительства, финансовой сфере, сфере информационной

безопасности.

Инновационные ИТ-достижения, произошедшие за это

время, позволили устойчивого развиваться приложениям ИИ,

связанным с применением его в основных отраслях экономики.

Это включает в себя:

–быстро развивающуюся роботизацию отраслей и

производств;

–абсолютное улучшение вычислительных мощностей,

приводящее к более быстрому качественному сбору и обработке

производственных и финансовых данных;

–рост масштабов компьютерных баз данных геномного

контента, продуктивной селекции и секвенирования;

–лингвистические улучшения и ИТ-преобразования в

обработке естественного языка;

–широкое внедрение всевозможных электронных систем анализа оперативной производственной документации;

–наблюдаемое улучшение в методах компьютерного глубокого обучения и регистрации данных в сфере инновационных технологий;

–совершенствование компьютерного машинного «зрения». В настоящее время, большинство крупных предприятий ищут

программное качественное обеспечение с искусственным интеллектом для полной или частичной поддержки финансовых и производственных инициатив, которые увеличивают финансовую экономию средств, повышают удовлетворенность ИТ-сервисами клиентов и удовлетворяют их насущные потребности в современном компьютерном обслуживании. Алгоритмы искусственного интеллекта показывают многообещающие

интересные результаты в точной ИТ-диагностике и прогнозированииустойчивогоразвитияпроцессовипроизводств.

Известные электронные устройства, такие, как смартфоны или современные интернет-технологии также продемонстрировали способность оперативно отслеживать показания различных структур и объектов. При использовании ИИ заметно расширяется объем данных и используются различные настройки, которые могут широко продемонстрировать модели

искусственного интеллекта. Это же потенциально дает

89

возможность более раннее ИТ-диагностирование различных

производственных и непроизводственных процессов.

В последнее время новейшей областью исследований

является демонстрация полезности ИИ для диагностирование

ранней заболеваемости у растений и животных. Очевидно, что

проблемы развития ИИ в различных отраслях аграрного сектора

включают специфические данные, доступные также и для

освоения моделей машинного обучения. Сейчас – это наиболее

перспективное направление процессов цифровизации в

нейротехнологиях, предполагаемых к реализации в АПК.

С другой стороны, наблюдается и рост популярности так

называемой ветеринарной телемедицины, дистанционного

диагностирования. Все это показывает возрастание возможностей

более качественного и совершенного применения ИИ. Теперь уже

известно, что ИИ может помогать в уходе за растениями,

животными и специалистами АПК и удаленно, путем отслеживания

информации с помощью «умных» датчиков. Переносное устройство (и в принципе, даже сотовый телефон) может обеспечить постоянный мониторинг исследуемого производственного процесса и способность замечать те качественные изменения, которые могут быть даже менее различимы не только обычными работниками, но и практиками, специалистами.

Показателен тот факт, что именно ИИ экономит затраты труда на диагностику и прогнозирования результатов деятельности. Полученную таким образом от искусственного интеллекта информацию, можно весьма оперативно сравнивать с другими данными, которые уже были собраны с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, либо сравнивать в цифровом режиме с неким эталоном.

ИТ-мониторинг данных на основе нейросетевых вычислений

позволяет своевременно предупредить проблему, выдать обоснованный прогноз продуктивной деятельности. Другой возможностью применения современного искусственного интеллекта является использование так называемого чат-бот- прогнозирования. В то же время, некоторые исследователи утверждают, что зависимость от чат-ботов в некоторых сферах (например, в ветеринарной медицине) не обеспечивает должной взаимности и подотчетности в уходе и обслуживании, которые

должны существовать в отношениях между потребителем помощи

90