ИНФОРМАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКАЯ БАЗА ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ АГРОТЕХНОЛОГИЯМИ

И. М. Михайленко; В. П. Якушев

doi:10.30850/vrsn/2022/2/4-11

И. М. Михайленко, доктор технических наук Агрофизический научно-исследовательский институт
В. П. Якушев, академик РАН Агрофизический научно-исследовательский институт

DOI: https://doi.org/10.30850/vrsn/2022/2/4-11

Аннотация

Цифровизация и интеллектуализация в настоящее время стали факторами ускоренного развития современного сельского хозяйства. При этом ведущий фактор – интеллектуализация управления, которая всегда направлена на замену человека в контуре управления сложными объектами, в том числе агротехнологиями. Это влечет за собой существенное усложнение самих интеллектуальных систем управления (ИСУ). В работе представлено одно из направлений интеллектуализации, основанное на облачных информационных технологиях. Особое внимание уделяется практической реализуемости ИСУ с учетом недостаточной квалификации кадров, эксплуатирующих эти системы в производственных условиях. Предлагается повсеместное применение экспертных ИСУ, в которых базы знаний (БЗ) формируются посредством аналитических систем управления, используемых в качестве «идеального учителя», в региональных центрах обработки данных хранятся в облачных информационных системах и передаются локальным ИСУ по их запросам. Цель работы – обоснование структуры информационно-технической базы интеллектуализации управления агротехнологиями, обеспечивающей наибольшую эффективность ИСУ, при минимальных затратах средств на их реализацию. Представлен эскиз проекта Регионального центра информационного обслуживания экспертных систем управления агротехнологиями (РЦИО ЭСУА).

Литература

1. Аверьянов, М.А. Цифровое общество: Новые вызовы /М.А. Аверьянов, С.Н. Евтушенко Е.Ю. Кочеткова//Экономические стратегии. – 2016. – №7 (141). – C.90-91.
2. Добрынин, А.П. «Цифровая экономика – различные пути к эффективному применению технологий»/А.П. Добрынин, К.Ю. Черних, В.П. Куприяновский // International Journal of Open Information Technologies. – 2016. – №1 (4). – С. 4-10.
3. Михайленко, И.М. Интеллектуализация управления агротехнологиями /И.М. Михайленко// Вестник российской сельскохозяйственной науки. – 2019. – №2. – С. 24-31.
4. Михайленко, И.М. Экспертные системы управления агротехнологиями в облачных информационных системах /И.М. Михайленко, В.Н. Тимошин// Вестник российской сельскохозяйственной науки. – 2019. – №3. – С. 12-18.
5. Михайленко, И.М. Экспертные системы стратегического управления в точном земледелии /И.М. Михайленко, В.Н. Тимошин//Вестник российской сельскохозяйственной науки. – 2019. – №5. – С. 4-7.
6. Михайленко, И.М. Экспертные системы программного управления в точном земледелии /И.М. Михайленко, В.Н. Тимошин// Вестник российской сельскохозяйственной науки. – 2020. – №2. – С. 11-16.
7. Небольсин, А.Н. Известкование почв /А.Н. Небольсин, З.П. Небольсина. – СПб.: РАСХН, ГНУ ЛенНИИСХ, 2010. – 254 с.
8. Разумников, С.В. Моделирование оценки рисков при использовании облачных ИТ-сервисов/С.В. Разумников// Фундаментальные исследования. – 2014. – №. 5-1. – C. 39-43.
9. Точное сельское хозяйство (PrecisionAgriculture) / под ред. Д. Шпаара, А.В. Захаренко, В.П.Якушева. – СПб.: ВИЗР, 2009. – 397 с.
10. Указ Президента РФ от 01.12.2016 № 642 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» // Консультант Плюс. [Электронный ресурс URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_207967/].
11. Якушев, В.В. Интеллектуальные системы управления для ресурсосберегающих технологий точного земледелия/В.В. Якушев // Экологические системы и приборы. – 2010. – №7. – С. 26-33.
12. Якушев, В.П. Информационно обеспечение точного земледелия /В.П. Якушев, В.В. Якушев. – СПб.: Изд-во ПИЯФРАН, 2007. – 384 с.
13. Derby, N. E. Comparison of nitrogen management zone delineation methods for corn grain yield /N.E. Derby, F. X. M. Casey, D. E. Franzen // Agronomy Journal. – 2007. – Vol. 99. – P. 405-414.
14. Heatherly, L.G. Managing inputs for peak production. In J. E. Specht & H.R. Boerma (Eds.) / L. G. Heatherly, T.W. Elmore// Soybeans: Improvement, production and uses. – 2004. – P. 451-536. Madison: ASA-CSSA-SSSA.
15. Jones, D. Fuzzy composite programming to combine remote sensing and crop models for decision support in precision crop management / D. Jones, E. M. Barnes // Agricultural Systems. – 2000. – vol. – 65(3). – P. 137-158.
16. Mikhailenko, I.M. Intelligent real time management of agrotechnologies. Springer. Advances in Intelligent Systems and Computing / I.M. Mikhailenko, V.N. Timoshin// The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2020 R. Silhavy et al. (Eds.): CoMeSySo. – 2020. – AISC 1295. – P. 491–504. .
17. Mikhailenko, I.M. The Concept of Intellectualized Control in Precision Farming. Informatics and Cybernetics in Intelligent Systems / I.M. Mikhailenko, V.N. Timoshin// Springer Nature Switzerland AG 2021. R. Silhavy (Ed.): CSOC 2021. – LNNS 228. – P. 1–11.