ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ФАКТОР КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ МОЛОЧНОЙ ОТРАСЛИ: ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ И ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ В НОВОСИБИРСКОЙ ОБЛАСТИ

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в повышении конкурентоспособности молочной промышленности и агропромышленного комплекса в целом. Цель исследования — выявить мировых лидеров в области ИИ, которые успешно внедрили его в своей деятельности и повысили конкурентоспособность молочной промышленности. Основная задача — определить ключевые направления для применения ценного опыта и адаптировать его к условиям молочной промышленности в Новосибирской области. Для достижения этой цели были выполнены следующие задачи. Во-первых, был проведен анализ научных работ зарубежных и отечественных ученых и специалистов в области ИИ, применяемых в агропромышленном комплексе и молочной промышленности. Во-вторых, автор составил подробный SWOT-анализ, который позволил выявить сильные и слабые стороны применения ИИ в молочной промышленности. В процессе исследования использовались общие научные методы, такие как анализ, синтез, индукция и дедукция. В результате были определены мировые лидеры в области ИИ и ключевые направления его внедрения в молочное производство, которые показали наибольшую эффективность и могут быть адаптированы к условиям Новосибирской области. На основе проведенного анализа были разработаны рекомендации по повышению конкурентоспособности молочной промышленности с использованием ИИ.

1. Алтухов А. И., Дудин М. Н., Анищенко А. Н. Цифровая трансформация как технологический прорыв и переход на новый уровень развития агропромышленного сектора России // Продовольственная политика и безопасность. 2020. Т. 7. № 2. С. 81–96.

2. Семин А. Н., Скворцов Е. А., Скворцова Е. Г. Анализ исследований в области применения систем искусственного интеллекта при борьбе с сорняками // Экономика сельского хозяйства России. 2023. №8. 49–54.

3. Скворцов Е. А. Организационно-экономические основы применения систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве: дис. … д-ра экон. наук. Екатеринбург, 2024. 301 c.

4. Статистика искусственного интеллекта // Инклиент. URL: https://inclient.ru/ai-stats/ (дата обращения: 27.04.2025).

5. Тимофеев М. Г., Бабайцев А. В., Никонорова Л. И. Искусственный интеллект в сельском хозяйстве // Наука и Образование. 2020. Т. 3. № 4. С. 71.

6. Artificial Intelligence Stocks: The 10 Best AI Companies // U.S. News. URL: https://money.usnews.com/investing/articles/artificial-intelligence-stocks-the-10-best-ai-companies (дата обращения: 26.04.2025).

7. Bharath C. V. S., Gunashree G. N., Dkhar D., Battu P. K. Artificial intelligence in agriculture and dairy sector: Transforming potential into reality. New Delhi: Leaves and Dew Publication, 2025. 9–12 p.

8. Cabrera V. E. Artificial intelligence applied to dairy science: insights from the Dairy Brain Initiative // Animal Frontiers. 2024. Vol. 14, № 6. P. 60–63. DOI: https://doi.org/10.1093/af/vfae040.

9. EU’s InvestAI Initiative: Can €200 Billion Close the AI Gap with the U.S. and China? // FinTech Weekly. URL: https://www.fintechweekly.com/magazine/articles/eu-investai-initiative-can-200-billion-close-the-ai-gap-with-us-and-china (дата обращения: 26.04.2025).

10. Mahato S., Neethirajan S. Integrating Artificial Intelligence in dairy farm management: biometric facial recognition for cows // Information Processing in Agriculture. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.inpa.2024.10.001.

11. Precision Ag Technology // John Deere. URL: https://www.deere.com/en/technology-products/precision-ag-technology/ (дата обращения: 27.04.2025).

12. Siachos N., Neary J. M., Smith R. F., Oikonomou G. Automated dairy cattle lameness detection utilizing the power of artificial intelligence: current status quo and future research opportunities // The Veterinary Journal. 2024. Vol. 304. P. 106091. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tvjl.2024.106091.

13. The Golden Opportunity for American AI // Microsoft. URL: https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2025/01/03/the-golden-opportunity-for-american-ai/ (дата обращения: 26.04.2025).

14. U.S.’s AI lead over China rapidly shrinking: Stanford report // Axios. URL: https://www.axios.com/2025/04/07/china-ai-race-stanford-report (дата обращения: 26.04.2025).

15. Zhang F., Weigel K. A., Cabrera V. E. Predicting daily milk yield for primiparous cows using data of within-herd relatives to capture genotype-by-environment interactions // Journal of Dairy Science. 2022. Vol. 105, № 8. P. 6739–6748. DOI: https://doi.org/10.3168/jds.2021-21559.