Проверять крупные партии кормового сырья еще до их закупки предлагают с помощью искусственного интеллекта. Российские компании «МегаМикс» и Сбер разработали систему, которой требуется около двух минут, чтобы оценить характеристики образца и указать на нетипичные показатели.
В основе решения лежит спектральный NIR-анализ. Образец исследуют в ближнем инфракрасном диапазоне, после чего полученный спектр сравнивается с калибровочными моделями. Если характеристики сырья заметно отличаются от известных системе образцов, оно получает соответствующий статус для дополнительной проверки.
К обработке информации подключен GigaChat. Модель сопоставляет полученные показатели, в том числе данные об аминокислотном составе, с доступными отраслевыми сведениями и помогает выявлять аномалии, которые могут указывать на несоответствие заявленных характеристик. Разработчики подчеркивают, что такой экспресс-контроль не заменяет полноценные лабораторные исследования, а предназначен прежде всего для принятия быстрых решений при приемке и закупке сырья.
Экономический эффект может быть значительным из-за структуры затрат животноводческих предприятий. На кормление приходится до 70% себестоимости животноводческой продукции, поэтому ошибки в оценке питательности сырья напрямую отражаются на расходах хозяйств и продуктивности животных.
По расчетам разработчиков, применение системы способно уменьшить итоговую стоимость комбикорма примерно на 10%, а экономия отдельного предприятия может достигать 50 млн. рублей. Однако это пока заявленные показатели, которые предстоит подтвердить в условиях промышленной эксплуатации.
Первым полигоном для технологии стала Чувашия, где проект реализуют совместно с агрохолдингом CHUVA и региональными властями. Если пилот подтвердит ожидаемый результат, решение планируют масштабировать.
Для аграрного сектора технология интересна не столько самим использованием ИИ, сколько скоростью контроля сырья. Возможность обнаружить сомнительную партию до того, как она попадет в производство, потенциально позволяет сократить потери и точнее рассчитывать рацион животных. А снижение кормовых затрат в перспективе может отразиться и на себестоимости мяса, молока и яиц – хотя прямого автоматического снижения розничных цен внедрение системы, разумеется, не гарантирует.
