Современное сельское хозяйство сталкивается с необходимостью не только увеличения объёмов производства, но и гарантированного сохранения качества урожая после сбора. Значительные потери на этапах хранения могут достигать 20–30 % из‑за неправильного температурного и влажностного режима, недостаточного контроля микроклимата и технологического отставания. В связи с этим разработка эффективных систем хранения становится приоритетной задачей агрономии и инженерии агропромышленного комплекса. Инновации в области сенсорики, автоматизации и цифрового мониторинга позволяют минимизировать риски биологических и физиологических потерь продукции. Современные склады оборудуются системой IIoT и интеллектуальной диспетчеризацией, что повышает прозрачность процессов и оперативность принятия решений. Кроме того, развитие переработки позволяет интегрировать хранение и технологическую подготовку сырья, повышая ценность конечного продукта и снижая затраты на логистику. Введение автоматизированных линий сортировки и упаковки открывает новые возможности для малых и средних производителей. Наконец, глобальные вызовы климатических изменений требуют адаптивных решений, которые обеспечат стабильность продовольственных цепочек.
Исторически системы хранения сельскохозяйственной продукции развивались параллельно с ростом урожаев и усложнением социальных структур. Ещё в античности зернохранилища представляли собой полуподземные сооружения с естественной вентиляцией, защищавшие запасы от влаги и вредителей. В XIX–XX веках появление металлических силосов и бункеров позволило увеличить объёмы и внедрить механизированную загрузку‑разгрузку. Однако даже классические силосы требовали регулярного контроля и обслуживания. Массовое внедрение холодильных и термовакуумных камер дало новый толчок развитию плодоовощных хранилищ, но сильно зависело от стабильности энергоснабжения. К концу XX века акцент сместился на интеграцию IT‑решений, что привело к появлению «умных» хранилищ с удалённым контролем. Сегодня эта эволюция продолжается — от автономных датчиков до алгоритмов машинного обучения для прогнозирования дефектов.
Экономическая значимость современных систем хранения и переработки определяется непосредственным влиянием на себестоимость конечной продукции и конкурентоспособность производителей. Затраты на потери при хранении могут составлять значительную долю операционных расходов, особенно в регионах с резкими колебаниями климата. Внедрение энергоэффективных технологий позволяет сократить потребление электроэнергии на поддержание микроклимата до 30 %, а автоматизация логистических процессов — уменьшить трудозатраты на 40–50 %. Параллельно переработка сельхозсырья повышает добавленную стоимость продукта и открывает новые рынки сбыта. Интеграция хранения и переработки в единую систему снижает издержки на перевозку и технологические потери, гарантируя высочайшее качество конечного товара.
Современные вызовы в агропромышленности обуславливают возрастающую роль цифровых технологий и Интернета вещей. Развитие сенсоров температуры, влажности, концентрации газов и микроорганизмов позволяет в реальном времени получать данные о состоянии продукции и оперативно реагировать на отклонения. Системы прогнозного анализа на основе больших данных и искусственного интеллекта дают возможность заблаговременно выявлять риски порчи продуктов и планировать профилактические мероприятия. Важным направлением является создание модульных хранилищ, способных адаптироваться к разным типам сырья и объёмам поставок, что особенно актуально для небольших фермерских хозяйств и кооперативов.
В контексте устойчивого развития агропромышленного комплекса особое внимание уделяется энергоэффективности и минимизации углеродного следа. Использование термоаккумуляционных систем, солнечных коллекторов и тепловых насосов в хранилищах позволяет не только снизить затраты на климат-контроль, но и интегрировать процессы хранения в общую энергетическую инфраструктуру хозяйства. Применение биогазовых установок из отходов переработки открывает дополнительные источники энергии и способствует циркулярной экономике. Таким подход позволяет обеспечить экологическую безопасность и долгосрочное сохранение плодородия почв.
Автоматизация и роботизация технологических процессов переработки играют ключевую роль в повышении производительности и качестве продукции. Современные линии сортировки оснащаются машинным зрением и алгоритмами распознавания дефектов, что минимизирует человеческий фактор и обеспечивает единообразие качества. Роботизированные комплексы фасовки и упаковки позволяют гибко менять конфигурацию под разные типоразмеры продукции и упаковочных материалов. Интеграция ERP и MES-систем даёт возможность полной прослеживаемости сырья от поля до полки магазина, повышая доверие потребителей и соответствие международным стандартам безопасности.
Таким образом, развитие и внедрение современных систем хранения и переработки сельскохозяйственной продукции представляет собой комплексный междисциплинарный вопрос, требующий координации технологий сенсорики, автоматизации, энергетики и логистики. Дальнейшие исследования должны быть направлены на создание адаптивных, масштабируемых решений, способных удовлетворять запросы как крупных агрохолдингов, так и мелких предприятий, обеспечивая продовольственную безопасность и устойчивое развитие отрасли.
Современные системы хранения сельскохозяйственной продукции предъявляют высокие требования к сохранению физико‑химических свойств сырья на всех этапах технологического процесса. В частности, поддержание оптимальных температурных и влажностных режимов является ключевым фактором, гарантирующим минимизацию биохимических реакций, приводящих к порче. На этапе конструкционного проектирования важно учитывать теплопроводность материалов стен и перекрытий, эффективность вентиляционных каналов, а также возможность интеграции системы аварийного охлаждения или подогрева. Одним из критичных параметров является однородность микроклимата внутри помещения, что достигается за счёт распределённой системы датчиков и вентиляционных решеток. Кроме того, резервирование энергоисточников позволяет поддерживать критические показатели в условиях отключения основного питания. Переход к модульным панельным конструкциям облегчает масштабирование хранилищ под разные объёмы и типы продукции, сохраняя при этом унификацию технологических узлов и упрощая техническое обслуживание.
Важным аспектом является прочность и герметичность покрытия внутренних поверхностей, особенно в хранилищах овощей и фруктов, где кислоты и эфирные масла могут вызывать коррозию металлических элементов. Применение полимерных и композитных материалов с антибактериальным покрытием обеспечивает снижение риска развития патогенных микроорганизмов. При этом необходимо учитывать возможность механической очистки поверхностей и простоту замены модульных компонентов в случае износа. Для зерновых продуктов актуальны силосные ёмкости, выполненные из оцинкованной стали с внутренним антикоррозийным покрытием и усиленным днищем, способным выдерживать многотонные нагрузки без деформаций. Резервуары должны иметь встроенные датчики уровня заполнения и системы авторазгрузки, позволяющие избежать ручного вмешательства и снизить трудозатраты персонала.
Проектирование систем влажностного контроля предполагает не только измерение относительной влажности воздуха, но и анализ влажности продукта внутри носителей. Для этого применяются зондовые датчики, погружаемые в массы зерна или овощей, а также неинвазивные методы с применением микроволновой или инфракрасной спектроскопии. Сочетание интегральных и точечных показателей позволяет выстроить многомерную модель влажностно‑температурного состояния, уменьшающую «глухие зоны» наблюдения. Специальное программное обеспечение обрабатывает данные в реальном времени и управляет системами осушения или распыления водяного тумана для корректировки режима. Такой подход снижает перерасход энергии и минимизирует избыточное перемещение воздуха.
Равномерное распределение груза в силосах и бункерах снижает локальные точки напряжения и уменьшает риск мостообразования, создающего «мертвые зоны» и препятствующего эффективному вытеканию продукта. Для предотвращения застреваний применяются специальные вибрационные и аэрационные устройства, обеспечивающие регулярное расслоение массы. Контроль работы этих устройств осуществляется через программируемые логические контроллеры (ПЛК), интегрированные в единую SCADA-систему. В случае отклонений опорные сценарии автоматически активируют резервные механизмы и отправляют сигналы оператору.
Таким образом, технологические требования к современным хранилищам охватывают широкий спектр инженерных решений: от выбора материалов и конструкционных особенностей до сложных систем мониторинга и автоматизированного управления. Только комплексный подход обеспечивает достижение максимальной сохранности продукции и эффективности эксплуатационных расходов.
При разработке систем хранения важно учитывать специфику региона и климатические условия. В зонах с резкими перепадами температур системы должны быть рассчитаны на экстремальные нагрузки, включая защиту от обледенения и перегрева. В жарком климате центральную роль играет охлаждение с помощью чиллeрных блоков и испарительных охладителей, в холодном — подогрев и изоляция наружных конструкций. Оптимизация изоляционных панелей и применение вакуумных систем снижает теплопотери до 50 %, позволяя экономить электроэнергию.
Планирование технического обслуживания и модернизации также является частью технологических требований. Системы должны быть спроектированы с учётом простоты доступа к узлам обслуживания, возможности замены фильтров, модулей управления и сенсоров без остановки хранилища. Применение модульных архитектур упрощает периодические проверки и снижает время простоя объектов.
Интеграция с ERP и системами управления запасами позволяет синхронизировать информацию о поступлении, текущем статусе и отгрузках продукции, создавая единый источник правды и повышая прозрачность операций на всех этапах логистической цепочки.
Организация эффективной инфраструктуры вокруг хранилищ включает в себя создание подъездных путей, площадок для разгрузки и погрузки, складов упакованных изделий и пунктов контроля качества. Количество и расположение рамп должны соответствовать прогнозируемым объёмам транспортации продукции в пиковые сезоны, чтобы избежать скопления автотранспорта и простоев. На уровне проектирования важно предусмотреть разгрузочно-погрузочные терминалы с регулируемыми платформами, оснащёнными весовыми системами и сканерами штрих‑ и QR‑кодирования партий. Это помогает автоматизировать операцию приёма и отпусков, минимизируя вероятность ошибок в документации.
Логистические коридоры внутри и вокруг склада должны быть оптимизированы для беспрепятственного передвижения погрузочно-разгрузочной техники, включая вилочные погрузчики и конвейерные системы. Для повышения скорости обработки партий применяются автоматические конвейерные линии и роботизированные сортировщики, способные обрабатывать до 500 контейнеров в час. Транспортировочные ленты интегрируются с системами контроля качества, оборудованными камерами и датчиками веса, что позволяет в режиме реального времени обнаруживать брак и перенаправлять продукцию на доработку.
Особое внимание уделяется хранению готовой продукции на складах готовой продукции (WMS-системах), где контроль условий микроклимата и защитных газов (например, азота или углекислого газа) позволяет продлевать сроки хранения без потери вкусовых и питательных качеств. В зерновом сегменте практикуются складские ячейки с возможностью вентиляции через днище силоса, а в плодоовощном — камеры с регламентируемым газовым составом атмосферы для задержки процессов дыхания и дозревания. Такое сквозное деление операций на зоны хранения позволяет эффективно управлять товарным потоком.
Точность учёта запасов обеспечивается внедрением RFID-меток и GPS‑трекеров на контейнерах и автотранспорте, что позволяет отслеживать перемещение партий в реальном времени. WMS и TMS-системы обмениваются данными через API-интерфейсы, поддерживая актуальность информации в ERP и аналитических платформах. Это критично для планирования загрузки, оптимизации маршрутов и сокращения издержек на транспортировку.
Планирование логистических процессов включает разработку сценариев реагирования на форс-мажорные ситуации: задержки на пограничных пунктах, погодные аномалии, аварийные ремонты дорог. Автоматизированные системы резервирования маршрутов и переназначения транспорта сокращают простои и обеспечивают непрерывность доставки. Сервисные платформы отслеживают пробки, ремонтные участки и предупреждают диспетчеров о необходимости корректировки графика.
Интеграция с локальными портовыми терминалами и железнодорожными сортировочными станциями позволяет организовать мультимодальные перевозки, снижая себестоимость международных операций. Сочетание морского, речного и железнодорожного транспорта делает возможным гибкое распределение грузопотоков и сокращение перевозочных расстояний.
В инфраструктурном обеспечении необходимо учитывать перспективы расширения и адаптации под новые виды продукции. Универсальные погрузочно-разгрузочные комплексы и складские модули позволяют легко перенастраивать линии под разные упаковочные решения и форматы паллетирования.
Логистические стратегии ориентированы на минимизацию «мертвого» времени хранения и ускорение оборачиваемости капитала, что напрямую влияет на финансовую устойчивость предприятий и качество сервиса для конечных потребителей.
Современные системы хранения невозможны без постоянного сбора данных о состоянии продукции и окружающей среды. Для этого применяются мультипараметрические датчики, измеряющие температуру, влажность, концентрацию газов (CO₂, O₂), скорость движения воздуха и уровень шума. Датчики интегрируются в беспроводные сети LPWAN (LoRaWAN, NB-IoT) или работают по промышленным протоколам (Modbus, Profibus), что обеспечивает надёжность передачи данных на удалённые серверы. Центральный узел сбора информации обрабатывает сигналы в режиме реального времени, активируя алгоритмы коррекции микроклимата или формируя уведомления для операторов.
Применение машинного зрения на базе сетей глубокого обучения позволяет выявлять дефекты и включать в аналитику характеристики внешнего вида продукции: цвет, форма, наличие пятен и механических повреждений. Камеры высокого разрешения устанавливаются на конвейерных линиях и внутри силосов, а системы нейронного распознавания в реальном времени формируют отчёты о браке и прогнозируют возможные отклонения качества. Такой подход снижает число ручных проверок и повышает единообразие контроля.
Системы прогнозного анализа на основе машинного обучения и больших данных позволяют предсказывать изменение параметров микроклимата и состояния продукта с учётом погодных условий, интенсивности загрузки и истории технического обслуживания. Алгоритмы обучаются на исторических данных и создают математические модели, оптимизирующие работу холодильных агрегатов, вентиляторов и осушителей, минимизируя энергозатраты и сохраняя требуемые условия.
Для контроля биологических рисков применяются сенсоры, способные определять концентрацию патогенных микроорганизмов и спор плесени в воздухе. Биосенсорные микромодули анализируют образцы воздуха и грунта в специальных фильтрах, а результаты передаются в центральную систему мониторинга с указанием зоны риска. При превышении пороговых значений активируется система фильтрации воздуха и запускается процедура дезинфекции.
Пакет программного обеспечения для централизованного мониторинга объединяет данные с полевых станций, климатических условий и внутренних датчиков, создавая единую визуализацию текущего состояния хранилищ. Дашборды отображают критические параметры, тренды и прогнозы, а мобильные приложения уведомляют ответственных лиц о необходимости вмешательства.
Интеграция IoT‑устройств с ERP-системами обеспечивает синхронизацию учёта запасов и планирование отгрузок в соответствии с фактическим состоянием продукции. Автоматизированные отчёты по SLA позволяют оценивать эффективность работы оборудования и принимать решения о модернизации или замене узлов.
Накопление big data даёт возможность проводить ретроспективный анализ с целью улучшения алгоритмов прогнозирования и выявления закономерностей порчи продукции в зависимости от погодных и технологических параметров. Постепенно система самообучается и повышает точность рекомендаций по настройке режимов хранения.
Таким образом, сенсорные и мониторинговые решения являются фундаментом «умных» хранилищ, обеспечивая прозрачность процессов и своевременное реагирование на любые отклонения.
Эффективность работы хранилищ во многом зависит от систем климат-контроля и энергоснабжения. Основными задачами являются поддержание температурно-влажностных параметров и минимизация энергозатрат. Для этого применяются высокоэффективные холодильные агрегаты с инверторным управлением, обеспечивающие плавную регулировку мощности и снижение пусковых токов. Использование рекуперационных теплообменников позволяет улавливать избыточное тепло, генерируемое компрессорами, и направлять его на подогрев технической воды или помещений, сокращая общий энергетический баланс.
В зонах с нестабильным энергоснабжением применяются дизель-генераторные установки в качестве резервных источников, а также системы хранения электроэнергии на основе литий‑ионных батарей или суперконденсаторов. Накопленная энергия позволяет поддерживать критические системы жизнеобеспечения хранилища до восстановления основного питания. Автоматическое переключение между источниками осуществляется по заданным приоритетам с минимальными временными задержками.
Климатические камеры для фруктов и овощей оборудуются многоступенчатыми осушителями воздуха, способными снижать влажность до оптимальных 85–90 % без пересушивания продукта. Системы кондиционирования работают по принципу термоэлектрического или компрессорного охлаждения, а в качестве теплоносителя могут использоваться экологически безопасные фреоны или аммиак. Для стабилизации технологий хранения ягодных культур и зелёных овощей применяют регенеративные осушающие матрицы и мембранные установки, которые изменяют влажность атмосферы внутри камер по заданным сценариям.
Применение возобновляемых источников энергии (солнечные панели, ветроустановки, биогазовые котельные) интегрируется с системами климат-контроля, обеспечивая автономное энергоснабжение и снижая углеродный след объектов. Избыточная энергия направляется в сеть или используется для зарядки аккумуляторов, а интеллектуальные контроллеры распределяют нагрузку между разными источниками в зависимости от прогноза выработки и потребления.
Управление микроклиматом проводится через SCADA-интерфейсы, где оператор может настроить до 20 сценариев работы холодильных и нагревательных установок. Алгоритмы системы автоматически переключаются между режимами «доставка», «дозревание», «хранение» и «отгрузка», соблюдая температурные и газовые параметры для каждого типа продукции.
Специфические решения для хранения зерна включают пульсационную аэрацию через днище силоса, при которой холодный наружный воздух прогоняется крылатыми распылителями, снижая температуру массы без резких перепадов. Такой метод экономит до 25 % электроэнергии по сравнению с классическим способам вентиляции и исключает образование горячих точек внутри груза.
Для круглогодичного функционирования хранилищ в климатически экстремальных регионах проектируются теплонакопительные системы на основе фазовых переходов и геотермальных теплообменников, стабилизирующих температуру внутренней среды при резких перепадах наружных показателей.
Интеграция энергетических и климатических систем с общей платформой управления позволяет снизить операционные расходы, повысить надёжность работы оборудования и обеспечить оптимальные условия хранения на протяжении всего срок службы продукции.
Современные комплексы первичной переработки интегрируются непосредственно с хранилищами, минимизируя время между выгрузкой и обработкой сырья. Автоматизированные линии включают в себя приёмный бункер, очистные сепараторы, системы калибровки и сортировки по размеру, цвету и форме. На ключевых этапах устанавливаются датчики влажности и температуры сырья, что позволяет корректировать режимы сушки или бланширования в режиме реального времени. Линии оснащаются ПЛК и роботизированными манипуляторами, обеспечивающими бесперебойную работу до 24 часов в сутки с минимальным участием оператора.
Процесс сушки сельхозпродукции автоматизирован с помощью рециркуляционных сушилок с программным управлением температурными режимами и скоростью воздушного потока. Алгоритмы оптимизируют расход топлива или электрической энергии, а встроенные датчики влажности контролируют окончание процесса с точностью до 0,5 %. Это гарантирует сохранность питательных веществ и структуральных особенностей продукта.
В секции сортировки используются визуальные системы машинного зрения, анализирующие десяки тысяч изображений в секунду. Нейронные сети обучаются на миллионах примеров дефектов для мгновенного выявления проблемных единиц и их перенаправления в отдельные контейнеры. Сортировочные роботы способны обрабатывать до 30 тонн продукции в час без снижения точности распознавания.
Для продуктов, требующих мойки и калибровки, установлены многоступенчатые мойки с регулируемым давлением воды и системой очистки фильтров. После промывки продукция проходит через вибрационный калибратор, где по амплитуде колебаний и параметрам частоты осуществляется разбраковка мелких фракций и мусора. Все этапы контролируются единым ПО и отображаются на дисплеях операторских панелей.
Интеграция линий фасовки и упаковки осуществляется с использованием модульных автоматов, способных менять формат и объём упаковки по цифровым рецептурам. Операторы задают параметры упаковки, а система автоматически выбирает соответствующие модули, перенастраивая оборудование за 2–3 минуты. Это существенно сокращает время переналадки при смене продукции.
Системы очистки воздуха и утилизации отходов переработки интегрированы в общую концепцию «нулевого сброса»: отработанные воды проходят через фильтрационные и биологических очистные сооружения, а органические остатки направляются в биогазовые установки для выработки энергии.
Все автоматизированные линии объединены в единую MES-систему, которая управляет технологическими процессами, отслеживает ключевые показатели эффективности (OEE) и формирует отчёты для ERP. Это обеспечивает полную прослеживаемость сырья и упрощает аудит процессов.
В итоге автоматизация переработки и сортировки значительно повышает производительность, сокращает трудозатраты и обеспечивает высокое качество продукции, соответствующее международным стандартам.
Центральным элементом «умного» хранилища является цифровая платформа, объединяющая IoT-устройства, SCADA, MES и ERP. API-интерфейсы обеспечивают обмен данными между разными уровнями управления, а единая база данных гарантирует целостность и актуальность информации. Системы аналитики в реальном времени формируют отчёты по ключевым показателям: загрузке мощностей, потреблению энергии, показателям качества и отклонениям от нормативов.
В облачных решениях используется микросервисная архитектура, что позволяет масштабировать вычислительные ресурсы под нагрузку и быстро добавлять новые модули для анализа нестандартных параметров. Предусмотрены механизмы автоматизированного обновления ПО и резервного копирования, а также системы обнаружения аномалий в данных с уведомлением администраторов о возможных сбоях в работе оборудования.
Мобильные приложения и веб-панели дают возможность удалённого мониторинга и управления объектами. Операторы и руководители могут получать push‑уведомления о критических ситуациях, просматривать графики и отчёты, а также изменять сценарии работы оборудования через защищённые каналы связи с многофакторной аутентификацией.
Алгоритмы бизнес-аналитики строят прогнозы по спросу и оптимизируют параметры хранения и переработки в соответствии с сезонными колебаниями и рыночными трендами. Интеграция с внешними источниками данных (погодными сервисами, биржевыми котировками, аналитическими отчётами) позволяет своевременно корректировать планы производства и логистики.
Для координации работы между подразделениями предприятия внедряются системы корпоративных порталов с мессенджером, форумами и базой знаний. Это ускоряет обмен информацией о проблемах, лучших практиках и регламентных процедурах, повышая скорость принятия решений.
Важным направлением является использование блокчейн-технологий для обеспечения прозрачности цепочек поставок и защиты от фальсификаций. Каждая партия продукции получает уникальный цифровой идентификатор, записываемый в распределённом реестре, что упрощает сертификацию и подтверждение происхождения товара.
Платформы ИИ и машинного обучения анализируют исторические данные и предлагают рекомендации по модернизации оборудования, оптимизации режимов хранения и обновлению программных алгоритмов управления, повышая общую эффективность предприятия.
Интеграция цифровых платформ создаёт экосистему «умного» агробизнеса, где данные становятся основным активом для стратегических решений, а автоматизация управления обеспечивает устойчивый рост и конкурентоспособность на мировых рынках.
В итоге, современные системы хранения и переработки сельскохозяйственной продукции позволяют существенно сократить потери урожая и повысить качество конечных продуктов. Применение автоматизированных модулей, интеллектуальных сенсорных сетей и алгоритмов прогнозного анализа создаёт новые возможности для оптимизации процессов на всех этапах агропромышленной цепочки. Интеграция энергоэффективных и экологичных технологий обеспечивает снижение затрат и минимальный углеродный след, что важно для устойчивого развития рынка.
Использование цифровых платформ и облачных сервисов для мониторинга состояния хранилищ обеспечивает прозрачность операций и возможность централизованного управления распределёнными объектами. Логистика «умных» хранилищ позволяет гибко реагировать на изменения спроса и сезонные колебания поставок, поддерживая баланс между предложением и потребительским спросом. Развитие блокчейн‑технологий в агропроме способствует повышению доверия и отслеживаемости каждой стадии жизненного цикла продукции.
Ключевым фактором успешной реализации подобных проектов является взаимодействие науки, бизнеса и государственных органов. Инвестиции в научные исследования и пилотные испытания новых решений должны сочетаться с поддержкой фермеров и агрохолдингов через гранты, субсидии и обучение персонала. Только комплексный подход позволит покрыть все технологические, экономические и социальные аспекты отрасли.
Разработка стандартов и нормативных документов, регулирующих требования к системам хранения и переработки, создаст основу для широкого тиражирования лучших практик и защиты интересов всех участников рынка. Международное сотрудничество и обмен опытом между странами с разным климатом и агротехнологическими традициями ещё более расширят возможности для внедрения инноваций.
Интеграция переработки на месте хранения позволяет минимизировать логистические издержки и потери качества при транспортировке. Создание многофункциональных агрокомплексов, объединяющих поля, хранилища и первичные перерабатывающие мощности, станет стратегическим решением для ряда регионов со сложной инфраструктурой.
Повышение квалификации кадров, внедрение программ дистанционного обучения и симуляторов виртуальной реальности создадут условия для быстрого освоения новых технологий и поддержания высокой компетенции специалистов. Обратная связь от конечных потребителей и мониторинг удовлетворённости качеством продукции станут драйвером непрерывного улучшения процессов.
Заключение опирается на современные исследования и практические примеры внедрения «умных» хранилищ и перерабатывающих комплексов. Перспективы дальнейшего развития связаны с расширением применения машинного обучения, робототехники и возобновляемых источников энергии, что позволит обеспечить продовольственную безопасность и конкурентоспособность сельского хозяйства в долгосрочной перспективе.