ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ В СЕЛЕКЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

УДК 631.9

Выпуск № 5, Май 2025 г., статья № 10, стр. 113-120

Рубрика: Инфраструктура агропродовольственного рынка и материально-техническая база АПК

Ключевые слова: АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МАТЕМАТИЧЕСКИЙ МЕТОД, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ПРОДОВОЛЬСТВЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ, СЕЛЕКЦИЯ

Аннотация: В статье рассматриваются перспективы использования нейронных сетей в селекции сельскохозяйственных культур для пищевой промышленности. Подчеркивается роль агропромышленного комплекса (АПК) в экономике России, особенно в обеспечении продовольственной безопасности. Определены особенности использования нейронных сетей в селекции, при создании и улучшении сортов сельскохозяйственных культур с заданными признаками, такими как повышение урожайности, улучшение качества продукции и создание устойчивых сортов. Статья подчеркивает, что процесс выведения нового сорта может занять значительное время и требует финансирования экспериментальных площадок и исследователей. В связи с этим рассматривается возможность использования математических методов и нейронных сетей для ускорения селекционного процесса. Рассмотрены исторический опыт использования математических моделей в селекции и их недостаток, как инструмента. Сложностей использования. Нейронные сети, в отличие от математических моделей, не требуют явного определения математических уравнений и способны аппроксимировать сложные функции. В статье приведены краткое описание возможностей нейронных сетей, и в какой из областей селекции они могут быть полезны. Подчёркнуты сложности внедрения подходов использования нейронных сетей для широкого применения. Таких как, создание современной инфраструктуры для сбора и обработки данных, а также подготовка специалистов с опытом в области машинного обучения, генетики и сельского хозяйства. Описаны трудности внедрения инструментария нейронных сетей, в связи с недоверием или отсутствием понимания у аграриев новых инструментов и методик. Отмечается, что, несмотря на распространенность нейронных сетей в коммерческой деятельности, их применение в сфере агрокомплекса и пищевой промышленности пока остается редким.

Авторы:
Наумова Ольга Александровна, СГЭУ, г. Самара, Россия
Наумов Денис Валерьевич, ООО «Волга ИТ», г. Самара, Россия

Библиографическая запись:

На бумажную версию:

Наумова, О. А. ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ В СЕЛЕКЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР / О. А. Наумова, Д. В. Наумов. – DOI 10.33938/255-113. – Текст : непосредственный // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2025. – № 5. – (Инфраструктура агропродовольственного рынка и материально-техническая база АПК). – С. 113-120.

PROSPECTS FOR THE USE OF NEURAL NETWORKS IN CROP BREEDING

DOI 10.33938/255-113

Issue № 5, 2025, article № 10, pages 113-120

Section:

Keywords: SELECTION, FOOD INDUSTRY, FOOD SECURITY, NEURAL NETWORKS, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MATHEMATICAL METHOD

Abstract: The article discusses the prospects of using neural networks in the selection of crops for the food industry. The important role of the agro-industrial complex (AIC) in the Russian economy, especially in ensuring food security, is emphasized. It is noted that breeding is a key branch of the agro-industrial complex, aimed at creating and improving crop varieties with specified traits, such as increasing yields, improving product quality and creating resistant varieties. The article emphasizes that the process of developing a new variety can take considerable time and requires funding for experimental sites and researchers. Therefore, the possibility of using mathematical methods and neural networks to speed up the breeding process is discussed. The historical experience of using mathematical models in breeding and their disadvantage as a tool are considered. Difficulties of use. Neural networks, unlike mathematical models, do not require explicit definition of mathematical equations and are able to approximate complex functions. The paper summarizes the capabilities of neural networks, and in which of the areas of selection they can be useful. The difficulties of implementation of neural networks approaches for wide application are emphasized. Such as, creation of modern infrastructure for data collection and processing, as well as training of specialists with experience in machine learning, genetics and agriculture. Difficulties in implementing neural network tools are described, due to mistrust or lack of understanding of new tools and techniques among agrarians. It is noted that, despite the prevalence of neural networks in commercial activities, their application in the field of agrocomplex and food industry is still rare.

Authors: Naumova Olga Alexandrovna, Naumov Denis Valerievich