Нет ни одной отрасли, где не стремились бы снизить издержки, работать более эффективно, сохраняя при этом окружающую среду. Волшебное слово – цифровизация! Она идет и в молочном скотоводстве.
Цифровизация в животноводстве
В Германии вопросами диджитализации занимается множество министерств – от МВД дел до министерства транспорта, правда, координация их действий затруднительна. Не осталось в стороне и сельскохозяйственное ведомство.
До 200 баксов на корову
Немецкий крестьянский союз еще в 2017 / 2018 году провел опрос 850 фермеров, из которых 67 % признали, что компетенции в сфере цифровых технологий будут столь же важны, сколь и профессиональная и социальная компетенции: новые возможности, более гибкое планирование трудового дня, повышение производительности труда и лучшая «переносимость» окружающей средой и благополучие животных могут стать следствием диджитализации. Среди молодежи младше 36 лет так считают 84 %. При этом 51 % опрошенных признались, что цифровые компетенции недостаточно освещаются в образовательных программах.
Работу фермера в значительной степени облегчили современные технологии, повысилась и производительность труда: сегодня один крестьянин кормит 145 человек, в то время как в 1949 году – всего десять.
Здесь свою роль сыграли разные инновации: от разработки методики производства аммиака и моторизации сельского хозяйства до доильных роботов и точного земледелия. На 2‑й Международной конференции министров сельского хозяйства в рамках выставки «Зеленая неделя» в Берлине в январе 2019 года цифровизация описана как сфера деятельности, охватывающая цифровые технологии, инновации, информационные и коммуникационные технологии, а также искусственный интеллект. Большие корпорации, такие как Cargill или DuPont, инвестируют в эту сферу, поддерживая стартапы, делающие возможным мониторинг здоровья и самочувствия животных.
Для этого используются визуализации и пользовательские алгоритмы, превратившиеся в инструкции по пользованию. Оцениваемая польза – от 100 до 200 долларов на корову за лактацию. Уже скоро компьютера и экселевских таблиц будет недостаточно – потребуется отдельный элемент управления данными на ферме.
Лапша из 3D-принтера?
Существенная проблема – уже сейчас сложно объяснить обывателю, как функционирует современное сельское хозяйство, и под огнем критики со стороны активистов «зеленого» направления выстоять непросто. Тем важнее постоянно подчеркивать, что технический прогресс, в том числе и в производстве продуктов питания, не остановить. Реалистичное представление о современном сельском хозяйстве должно войти в школьные учебники, чтобы не казалось, что лапшу печатают в 3D‑принтере. Идиллическая картинка о зеленых лугах, коровах, жующих цветы, и вилах в стоге сена совершенно не соответствует текущему состоянию отрасли. Что такое сельское хозяйство 4.0? Точное земледелие и животноводство, автоматизация и роботизация, удаленный доступ – все это компоненты сельского хозяйства предыдущего поколения – сельского хозяйства 3.0. Но только связывание этих технологий воедино – это уже четвертое поколение цифровых технологий (табл. 1).
Бигдата требует правил
Очень быстро становится очевидным, что собираемые с помощью спутников данные и их оценка имеют большой потенциал для технических и агрономических инноваций в сельском хозяйстве. Но сбор этих данных (bigdata) требует ясных правил – нужно предупредить их неправомерное использование третьими лицами. Здесь активную роль должно играть государство – в первую очередь оно должно разработать законодательные акты по обращению с данными. В Рейнланд‑Пфальце разрабатывают концепцию GeoBox – с децентрализованным хранением данных и региональным объединением в сеть. Централизованное хранение данных в облаке таит существенные риски, в том числе с точки зрения защиты от выхода из строя и нарушения первичных процессов на ферме.
Для работы в новом формате требуется квалифицированный персонал, но готовы ли к обучению такового система образования и консультационные службы? Техническая инфраструктура школ, общественных учреждений, системы повышения квалификации, а также подготовка обучающего персонала существенно отстает от потребностей времени. Потребуются разработка образовательных платформ и поддержка предприятий в процессе их перехода на «цифру».
И все это необходимо делать с ошеломительной скоростью. Тем более что существенная экономия затрат будет мотивировать к такому развитию (табл. 2). Возможности цифровизации животноводства в значительной степени зависят от вида животных и формы содержания. В то время как в свиноводстве и птицеводстве технологии в первую очередь направлены на управление поголовьем и технику, работающую в помещении, в молочном скотоводстве роль «передовиков» играют сенсоры и индивидуальные системы‑ассистенты, помогающие принимать решения.
Умеренная стоимость делает сенсоры и роботы общедоступными. Камеры наблюдения за животноводческими помещениями или для контроля родовой деятельности отдельных животных входят в число примеров новых технологий. Биосенсоры способны улавливать множество биологических параметров и оценивать их – температура тела, давление крови, частота сердечных сокращений или активность (подвижность).
Особое преимущество здесь дает постоянное документирование этих параметров, что облегчает наблюдение за животными. Большие объемы данных и рассчитанные на их основе показатели содействуют поддержанию здоровья стада, а вместе с этим и благополучию животных, поскольку раннее улавливание зарождающейся проблемы делает возможным и своевременное вмешательство.
Потребность в стандартизации
Но все ли собираемые данные могут быть использованы в животноводстве, насколько значимы они для практики? Потенциал, безусловно, высок, но множество показателей, улавливаемых сенсорами, требуют стандартизации, что непросто. Данные недостаточно связаны между собой, поэтому потребуется еще и приведение к единым стандартам в международном аспекте. Взять, к примеру, геномную селекцию, которая в молочном скотоводстве внедряется с 2010 года: огромное количество информации может быть использовано для повышения эффективности селекции по функциональным признакам в реальных производственных условиях.
Удачные примеры практического использования данных в точном животноводстве – индивидуальное кормление, регулярные контрольные дойки, измерение активности (педометрия), электропроводности молока, автоматическое выявление охоты, определение живой массы или упитанности, а также температуры тела. В ближайшее время будут доступны функции оценки поведения во время отдыха, рН содержимого рубца, частоты сердечных сокращений, определение положения в пространстве (позиционирование), частоты дыхания и т. п. Но самое важное – помнить, что все – программисты, биостатистики, этологи, экономисты, заводчики, «кормленцы», технологи, инженеры и зоотехники – сидят в одной лодке, поэтому все данные должны учитываться в комплексе.