Практическая значимость исследования заключается в возможности применения его результатов в агропромышленном комплексе России, США и Европы для повышения производительности, улучшения качества и сокращения затрат на рабочую силу. Разработанные в исследовании методики и рекомендации ориентированы на применение аграрными предприятиями, желающими автоматизировать процессы сбора и обработки урожая с целью минимизации затрат на сезонную рабочую силу и повышения рентабельности производства. Исследование предлагает конкретные экономические и технические параметры, на основе которых можно принимать обоснованные решения о внедрении роботизированных систем для каждого типа культур и климатического региона, что позволяет адаптировать рекомендованные системы для локальных условий.
Кроме того, результаты исследования могут использоваться российскими производителями агротехнологического оборудования и разработчиками программного обеспечения, что способствует расширению инновационного потенциала отечественного агросектора и развитию новых высокотехнологичных решений. Практическая значимость также выражается в создании базы для образовательных программ, ориентированных на подготовку специалистов в области агроинженерии, робототехники и информационных технологий, которые смогут эффективно работать с интеллектуальными системами в сельском хозяйстве.
Обзор методов исследования
Обзор методов исследования представляет собой ключевой раздел, включающий описание и обоснование методов, которые использовались для достижения целей и решения поставленных задач в рамках данной работы. Исследование по теме роботизации в сельском хозяйстве, основанное на анализе интеллектуальных систем для сбора, сортировки и обработки сельхозпродукции, требует комплексного подхода, включающего методы теоретического анализа, моделирования, сравнительно-аналитические и экспериментальные методы, а также методы количественной и качественной оценки.
Первым этапом исследования является теоретический анализ существующей научной литературы, отчетов о применении роботизированных систем и аналитических данных по рынку робототехники в сельском хозяйстве. Этот метод позволяет изучить текущие научные достижения, раскрыть основные подходы к применению технологий искусственного интеллекта и роботизированных систем в агропромышленном секторе. Для анализа были использованы отчеты Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО), Министерства сельского хозяйства РФ, а также публикации международных организаций, занимающихся изучением технологических решений в агросфере. Этот метод позволил выделить основные направления развития роботизированных систем и технологий машинного зрения, применяемых в разных странах, и выявить тенденции, которые могут быть полезными для внедрения в России.