CC BY
19Меденников В.И.
д.т.н., доцент, в.н.с., Вычислительный центр ФИЦ «Информатика и управление» РАН
dommed@mail.ru
КАК ПРЕОДОЛЕТЬ ЦИФРОВОЙ ФЕОДАЛИЗМ В АГРАРНОЙ НАУКЕ РОССИИ
Ключевые слова : цифровизация, сельское хозяйство, аграрная наука, цифровой феодализм, моделирование, информационные научные ресурсы, цифровые стандарты.
Keywords: digitalization, agriculture, agricultural science, digital feudalism, modeling, information scientific resources, digital standards.
Процесс цифровизации экономики по мере накопления положительного опыта в данной сфере в разных стр анах становится все более масштабным и динамичным. Аналогичные тенденции наблюдаются и в сельском хозяйстве, которое на наших глазах постепенно превращается в индустриальное производство. При этом инвестиции в совершенствование информационно -коммуникационных технологий (ИКТ), электронно -оптической съемочной аппаратуры, микроэлектроники, умных датчиков, механизмов и сельскохозяйственных машин, формирование глобальных систем позиционирования привели к существенному снижению их стоимости, что в свою очередь значительно расширило круг решаемых задач в интересах многих отраслей как в производстве, в науке, так и в управлении.
Рассмотрим, как такой процесс стимулирует развитие аграрной науки и ускоренный трансфер результатов ее в экономику. Так, давно известно, что растениеводство тесно связано с другими науками: физикой, химией, ботаникой, физиологией растений, геологией, почвоведением, метеорологией, земледелием, агрохимией, сельскохозяйственной мелиорацией, селекцией и семеноводством, энтомологией, фитопатологией, механизацией, экономикой, организацией и планированием сельскохозяйственного производства. Однако только сейчас эти дисциплины начинают активно проникать через научные исследования в агропромышленное производство. Например, если в недалеком прошлом были исследованы закономерности влияния на развитие растений в основном лишь азота, фосфора и калия, то в данный момент к ним присоединяются и другие питательные вещества: кальций, магний, сера, хлор, медь, марганец, железо, бор, молибден, цинк, углерод, водород, кислород и др. К тому же делаются попытки обнаружить закономерности получения питательных веществ не только в виде удобрений, но и за счет симбиоза высших растений с бактериями, симбиоза высших растений с грибами, обеспечения растением своих потребностей в питательных веществах за счет других организмов, самостоятельного обеспечения растением своих потребностей в питательных веществах. Также возникла возможность исследовать мобилизацию или иммобилизацию отдельных питательных веществ в почве за счет управления химическими, физико-химическими и микробиологическими процессами, биологическими свойствами самого растения, динамикой поглощения отдельных катионов и анионов в процессе вегетации. В р езультате у многих в последнее время на слуху такие термины, как биотехнологии, геномные исследования, геномика растений, биоинформатика, бионанотехнологии, генетическая инженерия и геномное редактирование растений и животных, кло-нальное микроразмножение растений, генетическая и фенотипическая стабильность, регуляция морфогенеза.
Наиболее активно и всесторонне исследования в этой сфере осуществляются в развитых странах Запада. Практические результаты лабораторных исследований влекут за собой появление новых, либо трансформацию действующих систем машин, технологий производства, средств защиты и питания растений, а также организацию работ в соответствии с теорией комплементарности Милгрома и Робертса1. Следование данной теории чрезвычайно важно в нашей стране, поскольку в настоящее время цифровые технологии становятся одним из основных затратных ресу рсов наравне с материальными, финансовыми, человеческими, что остро ставит проблему нахождения условий комплексного, системного сочетания этих ресурсов, способных обеспечить более высокую эффективность аграрного произво д-ства в условиях динамично меняющихся аппаратных, программных, информационных средств, технологий дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и точного земледелия (ТЧЗ). Вслед за развитыми странами и в нашей стране в ряде предприятий начали внедрять отдельные новые цифровые технологии, однако, некомплексный, бессистемный характер такого внедрения на фоне традиционного консерватизма сельского хозяйства, зачастую, не приводит к обещанным экономическим выгодам.
Для того, чтобы оценить исходное положение и готовность к научно -обоснованному, комплексному подходу к цифровой трансформации сельского хозяйства в стране, рассмотрим тенденции и ход данного процесса в Великобритании, поставившей перед собой амбициозную цель «создавать новые цифровые технологии, в том числе в сельском хозяйстве и экспортировать их по всему миру» в соответствии с документом «Промышленная Стратегия: строительство Великобритании для будущего», принятой в 2018 г. В отношении перспектив развития сельского хозяйства в
1 Milgrom P., Roberts J. The Economics of Modern Manufacturing: Technology, Strategy and Organization // American Economic Review. 1990. - Vol. 80, N 3. - P. 511-528.
Стратегии пишется: «Правительство намерено «переместить» сельское хозяйство на позицию высокоэффективного и высокоиндустриального сектора экономики» \
Внедрение новых информационных технологий (ИТ), в том числе цифровых, в сельское хозяйство, как заявляют британские специалисты, позволяет оптимизировать деятельность всех занятых в отрасли, обеспечивает рост продуктивности полей и ферм, а также снижает затраты на производство единицы продукции. Внедрение ИТ позволяет владельцам ферм своевременно принимать верные решения по таким вопросам, как обработка почвы, посев, внесение удобрений, применение средств защиты и т.п., что создает условия для экономического роста растениеводческих и животноводческих ферм.
С этой целью в стране создана и финансируется государственная программа «Трансформация производства продовольствия: от с/х фермы до тарелки», реализация которой позволит вывести сельское хозяйство страны на самые передовые позиции в мире. Большое внимание в Великобритании уделяется созданию и финансированию Центров инновационных разработок, которые рассматриваются как новая модель сотрудничества между правительством, бизнесом, с одной стороны, и сельскохозяйственной наукой, с другой стороны. В задачи Центров инновационных разработок входят:
- создание инновационных разработок по запросам реального с/х сектора;
- внедрение инновационных разработок в практическое земледелие и животноводство;
- поиск новых подходов к вызовам в современном сельском хозяйстве;
- создание и внедрение новых цифровых моделей, гарантирующих трансформацию традиционных с/х технологий в инновационные.
Ожидается, что в течение ближайших 10 лет внедрение цифровых технологий на полях и фермах страны будет расти в геометрической прогрессии.
Так, Центр Инноваций «Агриметрикс» (Agrimetrics) является первым в своем роде Инновационным Центром, открытым в Великобритании в 2015 г. Его деятельность ориентирована на создание и внедрение на фермах страны информационных технологий и систем, обеспечивающих устойчивое развитие отрасли. «Agrimetrics» использует научные разработки и методы, в том числе моделирующие «построение и устойчивое развитие высокоэффективных и устойчивых систем производства с/х продукции». «Agrimetrics» поддерживает развитие инновационных бизнес -проектов, ориентированных на создание современных с/х технологий и разработок, востребованных как на национальном, так и на мировом рынках
Принимая во внимание перспективность цифровых технологий, британское правительство выделило 90 млн. ф.ст. на строительство и техническое оснащение Центра Инноваций в животноводстве (CIEL), который создается с целью разработки и внедрения цифровых технологий в животноводческую отрасль. Девиз работы специалистов CIEL: «От клетки к высокопродуктивному организму». CIEL имеет прямые научные связи с 12 НИИ мирового уровня, что позволяет ему обеспечить разработку востребованных производством высококлассных IT-разработок, провести их испытание на животноводческих фермах, а также внедрить инновации в реальное производство. CIEL пользуется финансовой поддержкой, оказываемой ему со стороны правительства Великобритании, поступающих в виде грантов, а также средствами от частных компаний и граждан. Британский Совет по исследованиям в области биотехнологии и биологическим наукам (Biotechnology and Biological Sciences Research Counsil - BBSRC) выделил 3,2 млн. фунтов на исследования по 10 проектам в растениеводстве и животноводстве.
Большую роль в применении IT -технологий в сельском хозяйстве, по утверждению британских специалистов, сыграла программа «Коперник» (Copernicus), созданная Европейским Космическим Агентством, стоимость разработки и внедрения которой оценивают в 270 млн. евро. 3 апреля 2014 г. в рамках реализации программы «Коперник» на околоземную орбиту был выведен искусственный спутник «Сентинел-1». В рамках программы «Коперник» была создана и продолжает «наполняться» интерактивная цифровая карта с/х угодий (ИЦК).
Для более эффективного использования потенциала цифровых технологий в АПК правительство страны приняло решение о создании специализированной платформы (сайта) по сбору, обработке и хранению «Больших Данных» сельскохозяйственной направленности. «Большие Данные» эффективно обрабатываются существующими программными инструментами и служат для решения большого количества задач, в том числе в области использования машин с искусственным интеллектом на полях и фермах страны. В настоящее время платформа по хранению «Больших Данных» активно используется британскими фермерами для получения нужной информации непосредственно в полях, в кабине трактора и на с/х ферме в режиме реального времени. Британская с/х платформа «Больших Данных» находи тся в свободном доступе и включает в себя обширную информацию по метеорологии, удобрениям, свойствам почв, сортам и гибридам с/х культур, показателям урожайности, параметрам животных, способам и средствам ухода за ними и т.д. Агропромышленные компании, перерабатывающие предприятия и торговые сети также использует информацию платформы «Больших Данных» в своих практических целях, при этом они активно размещают на ней информацию о своих компаниях, об оказываемых ими услугах, продаваемых/закупаемых товарах и тем самым продвигают свою продукцию на рынок и осуществляют поиск потенциальных партнеров по бизнесу.
В результате интеграции научных разработок под контролем сотрудников британского университета Харпера Адамса в 2018 г. впервые в мире на площади 1 га выращен сорт озимой пшеницы без участия человека. Все операции по обработке опытного участка, посеву, уходу за посевом и обмолоту озимой пшеницы были проведены роботизиро-
1 Меденников В.И., Райков А.Н. Анализ опыта цифровой трансформации в мире для сельского хозяйства России // Тенденции развития Интернет и цифровой экономики / Труды III Всероссийской c международным участием научно -практической конференции. - Симферополь: ИП Зуева Т.В, 2020. - С. 57-62.
ванными самоходными машинами и механизмами с урожайностью зерна около 70 ц/га. Специальные роботизированные самоходные машины внесли полный комплекс минеральных удобрений на опытном поле, провели обработку почвы и посев семян, а также осуществили защиту растений пшеницы от вредителей и болезней. Ученые университета добились того, что самоходные машины и механизмы двигались по полю согласно запланированной схеме перемещения, при этом их отклонение от «плановых» линий движения не превышало 5 см. Также отмечается, что вариабельность глубины посева семян культуры при закладке опыта осенью 2017г. не превышала 0,35%, в то время как данный показатель в аналогичном опыте годом ранее был намного выше и составлял 2,5%.
Стоит отметить, что правительство не только финансирует научные исследования, но и стимулирует инновационную деятельность фермеров. Так, Министерство окружающей среды, продовольствия и сельского хозяйства Великобритании (ДЕФРА) выделило 15 млн. англ. ф. ст. на поддержку внедрения инновационных технологий и разработок на фермах страны в рамках государственной программы «Малые гранты для развития продуктивности полей и ферм». Данные средства фермеры могут использовать для закупки и установки на фермах механизмов и оборудования, программных средств, входящих в перечень «инновационных механизмов и технологий».
Аналогично в Германии для поиска и отработки наиболее пригодных технологий точного земледелия (ТЧЗ) на базе ДЗЗ сформирован междисциплинарный проект «Preagro», финансируемый Министерством образования и науки, в соответствии с согласованной концепцией ТЧЗ. Исходя из комплексного подхода, для выполнения проекта было проведено соответствующее техническое и программное оснащение сельскохозяйственной техники. Проект задуман с целью разработки прецизионных технологий в растениеводстве с учетом микроусловий участков полей размером 20 на 20 метров с использованием данных ДЗЗ. К проекту с целью повышения экономической эффективности новых аг-ротехнологий привлечено несколько промышленных, научных и финансовых предприятий для обеспечения его необходимыми средствами и ресурсами. По прогнозам, в результате эксперимента ожидается увеличение урожайности культур до 30% и экономия всех ресурсов в размере 100-150 евро/га. Поскольку большинство фермеров в Германии хорошо оснащены передовой сельскохозяйственной и вычислительной техникой, то исследования и различные эксперименты предназначены для скорейшего внедрения отработанных цифровых технологий дифференцированного внесения химикатов, в частности, удобрений с учетом характеристик небольших участков посевов с использованием всего арсенала данных ДЗЗ, ТЧЗ, GPS, ГИС - технологий. Большинство фермерских хозяйств Германии имеют передовую сельскохозяйственную технику, вычислительную технику, дающую возможность доступа к базам данных почвенных карт, цифровым данным и снимкам ДЗЗ. Проблем с широким распространением отработанных технологий по всей Германии не должно возникнуть, поскольку, как уже отмечалось, хозяйства хорошо оснащены и вычислительной техникой, позволяющей обращаться к базам данных различных цифровых сервисов (почвенные карты, снимки ДЗЗ и пр.), также эффективно функционирует сервисная и информационно-консультационная служба для оказания помощи во внедрении отработанных агротехнологий, по забору и анализу образцов почвы, картированию полей, по приобретению необходимого оборудования ТЧЗ.
Китай также начал проводить первые эксперименты по использованию технологий ТЧЗ возле Шанхая. Целью также является отработка технологий сбалансированного питания посевов для их индустриализации. В экспериментах на 460 участках участвуют до 11 типов питательных элементов. Первые результаты показывают, что урожайность арбузов повысилась в диапазоне с 14 до 27%, а сахаристость арбузов выросла в три раза, урожай риса вырос на 9-13% и пшеницы на 18%1.
Анализ данного опыта, а также множества других экспериментов применения ТЧЗ в мире, с одной стороны, показывает, что цифровые технологии позволяют решить множество различных задач по выращиванию растений и животных, но их применение требует привлечения значительного объема дополнительной информации как накопленной в течение длительного времени, так и оперативной с соответствующей интеграцией ее с датчиками, оборудованием и исполнительными механизмами, устанавливаемыми на сельскохозяйственную технику. В этой ситуации центры инновационных разработок вынуждены брать на себя роль интегратора информационных ресурсов (ИР) и информационных систем (ИС), используемых наукой, т.е. роль, в некотором смысле, генерального конструктора системы с онтологическим моделированием предметных областей. Тогда взаимоотношения научных организаций, инновационных центров и ферм можно представить в виде схемы на рис. 1. При этом инновационные центры могут придерживаться отличных друг от друга цифровых стандартов на ИР, приложений (решаемых задач в ИС) и общесистемного программного обеспечения. Однако, как обычно бывает при достаточном количестве рыночных агентов, конкурентная борьба заставит данные центры гармонизировать указанные цифровые стандарты.
При этом на основе анализа опыта цифровой трансформации сельского хозяйства в мире можно выделить о с-новные тенденции и принципы цифровой трансформации отрасли, которые можно свести к следующим2:
- создание системы управления информацией, т.е. сбор, обработка, хранение и распространение необходимых данных в форме, адаптированной к повседневной эксплуатации хозяйства, на основе повсеместной интеграции разрозненных данных в единую систему;
1 Бутрова Е.В., Меденников В.И., Скляров А.Е. Особенности применения результатов ДЗЗ для решения различных отраслевых задач и проблемы оценки его экономического эффекта // Инновационная экономика. 2019. № 2 (19). - С. 4-11.
2 Меденников В.И., Райков А.Н. Анализ опыта цифровой трансформации в мире для сельского хозяйства России // Тенденции развития Интернет и цифровой экономики: Труды III Всероссийской с международным участием научно -практической конференции. - Симферополь: ИП Зуева Т.В., 2020. - С. 57-62.
Наука НИИ-1
НИИ-...
НИИ-Ы
Университет-1
Университет-...
Университет-К
Рисунок 1.
Схема взаимоотношений научных организаций, инновационных центров и ферм
- прецизионное сельское хозяйство, т.е. выверенное по времени и месту управление процессом производства, что улучшает его экономические характеристики, оптимизирует внесение удобрений и пестицидов и, как следствие, снижает нагрузку на окружающую среду,
- использование систем спутниковой навигации, снимки полей, получаемых с помощью ДЗЗ, позволяющие создать картотеку данных об особенностях почвы, урожайности культур, влажности, содержания азота и т.п.;
- активное внедрение систем автоматизации и роботов на всех уровнях ведения сельскохозяйственных работ;
- пересмотр идеологии, технологии и организации управления предприятиями, оформленных в виде стандартов, в результате срастания информационных технологий и технологий управления людьми;
- подготовка и переподготовка профессиональных кадров.
Как видно, современное аграрное производство сильно отличается от того, которое было еще полвека назад. Предприятия используют не только новейшие технологические достижения, но и новые организационные формы. Серьезные изменения произошли как в самом производстве, так и в стратегиях и политиках управления персон алом.
Рассмотрим теперь тенденции и ход цифровизации производства в АПК России в сравнении с приведенными аналогичными процессами в развитых странах.
Первые опыты применения цифровых технологий (ЦТ) в стране указывают на их некомплексное, бессистемное применение, отсутствие на уровне Минсельхоза попыток интеграции разрозненных данных в единую систему, что удивительно на фоне попыток повторить западный опыт. Как следствие, базы данных (БД) хозяйств наполняются гетерогенной информацией. Отсутствие понимания Минсельхозом необходимости интеграции как ИР, так и ИС предприятий АПК, приводит к расточительному использованию и так ограниченных ресурсов. В результате появляются работы, в которых утверждается, что «попытки решения управленческих задач за счет ЭВМ приводили к огромным затратам труда и средств, и все это кануло в "лету", информатизация сельского хозяйства принесла только вред и никакого эффекта в ВВП страны не принесла»1.
Как видно из анализа тенденций цифровизации сельского хозяйства развитых стран, наука играет значительную роль в этом процессе, а благодаря инновационным центрам сформирована эффективная система трансфера знаний в э кономику.
Что самое удивительное в цифровизации России - ни в одном документе ни слова нет как на федеральном уровне, так и в концепции цифровизации сельского хозяйства, разработанной в декабре 2019 г. Минсельхозом, о формировании единой интегрированной научно -образовательной среды страны и АПК. Точно также в концепции ни слова не говорится об интеграции научных и технологических ИР для управления сельским хозяйством.
Рассмотрим причины такого положения.
Во -первых, цифровая экономика (ЦЭ) пожинает плоды отказа от реализации проекта общегосударственной автоматизированной системы сбора и обработки информации для учета, планирования и управления народным хозяйством (ОГАС), предложенного выдающимися советскими учеными А.И. Китовым и В.М. Глушковым, что сказалось в дальнейшем на всех ИТ в стране, в результате чего наука была исключена из процесса цифровизации общества 2. Отказ от реализации ОГАС руководством страны привел к появлению огромного количества разработанных на основе оригинального проектирования онтологически и функционально несовместимых ИС как в министерствах, региональных органах, так и на предприятиях страны. Идеи же ОГАС обеспечивали формирование единой системы сбора и анализа первичной учетной и статистической информации, разработку типовых ИС на основе выработанных стандартов.
Во-вторых, такое положение вытекает из цифрового феодализма России, когда из двух полярных подходов к цифровизации: планового (Китай) и рыночного (США), не обладая достаточными ресурсами для реализации китайского сценария и достаточным числом рыночных экономических субъектов в области ИТ -технологий для выработки стандартов ЦЭ рыночным путем, было принято решение сделать ставку в этой сфере на ряд госкорпораций. Данный
1 Ушачев И.Г. Система управления - основа реализации модели инновационного развития агропромышленного комплекса
России // Материалы Всероссийской научно-практической конференции. - М.: ГНУ ВНИИЭСХ, 2013.
2
Глушков В.М. Макроэкономические модели и принципы построения ОГАС. - М.: Статистика, 1975.
подход наблюдается и при цифровизации АПК, отданной на откуп крупным агрохолдингам, что порождает сомнения в том, что формирование технологических платформ ЦЭ госкорпорациями и агрохолдингам и без единой концепции, архитектуры, стандартов, генерального конструктора со своей научной и опытно -производственной базой (инновационными центрами) приведет к их интеграции в дальнейшем.
По истечении уже достаточного периода времени после принятия Прогр аммы цифровой экономики в стране мы видим негативные последствия такого решения. Цифровой феодализм породил иллюзию о ненужности интегратора научных знаний организаций, который бы комплексно с системных позиций занимался цифровизацией общества, экономики и науки, а, порой, и НИИ в силу отсутствия, в частности, эффективного механизма трансфера знаний в производство.
Прежде, чем приступать к рассмотрению необходимости интеграции научных и технологических ИР для управления сельским хозяйством, напомним механизм разработки концептуальной или онтологической информационной модели (рис. 2), описывающий предметную область в целях ее информатизации. Инфологическая модель - это описание структуры и динамики предметной области, характера информационных потребностей пользователей системы в терминах, понятных пользователю и независимых от особенностей реализации системы в среде конкретной СУБД. Допустим, в задачах № 1 и № 2 концептуальные (онтологические) модели на интуитивном, жизненном опыте уже разработаны в виде множества А-левого овала для задачи № 1 и В-правого овала для задачи № 2. При интеграции задач возникает потребность их объединения. Поэтому новое онтологическое моделирование возникает лишь по множеству их пересечения А1ЛЗ. И для инженера по онтологиям, порой, это серьезная задача.
Рисунок 2.
Иллюстрация потребности в онтологическом моделировании
Конечно, при внедрении разработок НИИ в производство можно было бы пойти по пути сведения напрямую научных организаций и предприятий АПК (рис. 3). Но это будет слишком дорого и, практически, невозможно в силу позадачного проектирования и разработки ИС. Во -первых, на предприятиях эксплуатируются в большинстве своем оригинальные ИС, несовместимые друг с другом. Во -вторых, научные организации редко используют СУБД и инструментальные программные средства, если вообще используют, совместимые онтологически и функционально с пр о-граммным обеспечением, применяемым фирмами -разработчиками для внедрения коммерческих ИС на предприятиях АПК как, впрочем, и между собой. В-третьих, научные организации не имеют квалифицированных кадров в силу маленькой зарплаты и пренебрежительного отношения к себе для интеграции своих разработок в коммерческие ИС. В такой ситуации на предприятиях потенциально, при 100% -й информатизации только в растениеводстве в стране окажется 4 800 000 ИС. Это еще не учитывая различные технологии, применяемые при этом и научные цифровизиро-ванные разработки1. Страна такого бремени не выдержит. Кроме того, такой тупиковый подход делает невозможным межотраслевую интеграцию и ИР и ИС, которая повсеместно начинает развиваться в развитых странах.
Рисунок 3.
Схема взаимоотношений научных организаций и вузов с предприятиями АПК
1 Меденников В.И., Райков А.Н. Анализ опыта цифровой трансформации в мире для сельского хозяйства России // Тенденции развития Интернет и цифровой экономики: Труды III Всероссийской с международным участием научно-практической конференции. - Симферополь: ИП Зуева Т.В., 2020. - С. 57-62.
На рис. 4 представлена потребность в онтологическом моделировании научных (множество А) и технологических, производственных (множество В) ИР при формировании единой цифровой платформы АПК на принципах их интеграции, для чего необходимо проделать большую работу по онтологическому моделированию всех НИИ (множества НИИ-^ 1=1,,,№), вузов, производственных предприятий (считаем, что имеется единая онтологическая модель, рассмотренная далее) с выделением общих пересекающихся частей на базе соответствующего инструментария1.
Рисунок 4.
Потребность в интеграции аграрных информационных ресурсов на основе онтологического моделирования
Экономическая целесообразность такого интеграционного подхода наглядно объясняется представленным на рис. 5 так называемым квадратом Брукса2.
хз
Программа Программный комплекс
(интерфейсы,
системная интеграция)
' ХЗ
Программный
продукт Системный
программный
(обобщение, продукт
тестирование,
документирование,
сопровождение)
Рисунок 5. Квадрат Брукса
В квадрате Брукса приведены данные по увеличению затрат при переходе от разработки программного обеспечения (ПО) на основе оригинального проектирования к программному продукту и интеграции его в программный комплекс. Из рис. 5 следует, что затраты на программный продукт, тиражируемый и интегрированный в некоторую ИС, даже при переходе на единую цифровую платформу, на порядок выше затрат на разработку оригинального ПО. Следовательно, инвестиции в комплексные ИС обеспечат уровень самоокупаемости разработки при внедрении, начиная со второго десятка предприятий, огромный экономический эффект которых наиболее очевиден для АПК в силу имеющихся нескольких десятков тысяч предприятий.
1 Меденников В.И. Математическое моделирование цифровых платформ и стандартов для управления экономикой стр аны //
Информатизация образования и науки. 2020. - № 3(47). - С. 57-72.
2
Брукс Ф. Мифический человеко-месяц или как создаются программные системы. - СПб.: Символ-Плюс, 2001. - 304 с.
Таким образом, многообразие используемых ИТ, в большинстве своем онтологически и функционально несовместимых, превратили в основном теоретическую проблему интеграции ИР, приложений и инструментария в чрезвычайно актуальную в экономическом и практическом плане задачу интеграции их в единую информационно -управленческую среду при переходе к цифровой эпохг.
Проанализируем опыт формирования центров инноваций в сфере АПК в нашей стране в рамках подпрограммы электронизации АПК Комплексной программы (КП) НТП стран -членов СЭВ еще в 1985 г. Огромный интерес, вызванный принятием программы цифровой экономики в 2017 г., напоминает аналогичный ажиотаж при утверждении указанной программы. Как и сейчас правительство страны тогда возлагало большие надежды на электронизацию народного хозяйства. К моменту принятия КП НТП самой большой проблемой страны было неэффективное сельское хозяйство, поэтому считая электронизацию одним из драйверов роста, по договоренности двух академиков Н.Н. Моисеева и А.А. Никонова с М.С. Горбачевым был создан НИИ кибернетики АПК (ВНИИК), в который привлекли мощную команду специалистов в области информатизации (около 50 выпускников факультета управления и прикладной математики МФТИ). ВНИИК стал головной организацией по выполнению задания «Электронизация сельского хозяйства» в СЭВ.
В свете предстоящего появления большого количества персональных компьютеров в стране перед специалистами в области разработки информационно -управляющих систем (ИУС) встала важная научно -техническая проблема -выбрать стратегию информатизации на ближайшие десятилетия. Если пойти по рыночному пути, то включение стихийных механизмов регуляции процесса информатизации позволит сгладить остроту восприятия изменений, связанных с информатизацией, но сделает сам процесс более длительным и приведет к значительному перерасходу ресурсов (по Бруксу). При этом будет исключено из данного процесса большинство (например, в АПК свыше 80%) предпри-
В качестве реального ресурсосберегающего осуществления процесса информатизации сельского хозяйства ВНИИК избрал путь комплексной информатизации эталонных объектов с разработкой типовых модулей ИУС с последующим тиражированием как отдельных модулей, так и конфигурированием их в конкретные ИС. Такой подход позволил бы перевести существующий стихийный процесс информатизации в режим наблюдаемого и регулируемого, вовлечь в данный процесс многие сельскохозяйственные предприятия, которые не участвовали в нем в тот момент на единой методологической основе, исходя из единых требований к составу используемых аппаратных и программных средств. Практика подтвердила правильность такого подхода внедрением отдельных подсистем в короткие сроки примерно в 1000 предприятий.
Теоретической основой такого подхода явились рассмотренные выше идеи ОГАС. В этой ситуации рис. 1 будет выглядеть следующим образом (рис. 6).
Наука НИИ-1
НИИ-.
НИИ-N
ВУЗ-1
ВУЗ-
ВУЗ-К
Рисунок 6.
Схема взаимоотношений научных организаций, вузов, интегратора (ВНИИК) и предприятий АПК
Поскольку в данной ситуации интегратор оказался один, то можно было ставить задачу разработки онтологических (концептуальных) и логических моделей технологических БД в растениеводстве, животноводстве, механизации и т.д., единых для всех товарных сельскохозяйственных предприятий России. Аналогичным образом была проведена интеграция на основе онтологического моделирования технологических БД в 19 типах предприятий других отраслей. Например, на рис. 7 приведена укрупненная концептуальная информационная модель растениеводства, разработанная силами творческого коллектива из различных ведущих отраслевых растениеводческих НИИ и ВНИИК на единой м е-тодической основе.
1 Ерешко Ф.И., Меденников В.И., Богатырева Л.В. Системный анализ проблем цифровой экономики и формирования цифровых платформ // Труды двенадцатой международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» MLSD'2019. - М.: ИПУ РАН, 2019. - С. 245-254.
КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РАСТЕНИЕВОДСТВА
Рисунок 7.
Укрупненная концептуальная информационная модель растениеводства
Кроме того, этим коллективом были выделены 240 задач онтологическим моделированием функций управления с едиными согласованными алгоритмами для всех сельскохозяйственных предприятий России. В скобках указано количество атрибутов в соответствующем информационном блоке. Результаты расчетов были получены на основе модели синтеза оптимальных ИС1. Конечно, в научных исследованиях в виду наличия дополнительных, более углубленных, показателей могли использоваться и другие концептуальные и логические модели данных, но на выходе в практику они должны были конвертироваться в единые БД. Также был разработан прообраз еще одного цифрового стандарта, так называемый базовый программный комплекс (БИПК), включающий набор инструментальных программных средств: генератор отчетных документов, СУБД, статистический пакет, пакет линейного программирования, оптимизационный пакет, интегрированные между собой на основе пакета «Мастер». Данный БИПК был протестирован и утвержден комиссией Госагропрома и рекомендован в качестве основного инструмента (стандарта) в АПК. Такой подход позволил довольно быстро внедрить отдельные подсистемы, как уже отмечалось, примерно в 1000 предприятий с созданием центров обучения и внедрения по всей стране.
Если в развитых странах активно создают центры инноваций, то у нас, наоборот, закрывают в связи с курсом на цифровой феодализм. В результате, с молчаливого согласия РАН, Минсельхоза в свое время был ликвидирован ВНИИК, а накануне принятия Программы и с согласия ФАНО в Институте аграрных проблем и информатики (ВИАПИ) с подачи директора была закрыта и тематика исследований по ЦЭ АПК. Будучи ярым противником цифр о-визации, директор ВИАПИ Петриков А.В. при ликвидации ВНИИК распорядился вывезти на свалку два грузовика технорабочих проектов по информатизации на основе типизации основных видов предприятий АПК, что при нынешнем положении с цифровизацией отрасли Минсельхоз не в состоянии, в принципе, повторить. Будучи заместителем министра сельского хозяйства и участвуя в изготовлении поделок в области информатизации на основе оригинального проектирования, выполненных организациями, далекими от науки, от системного подхода, он утверждает, что исследования и разработки в сфере цифровой экономики не нужны в АПК, этим должны заниматься внедренческие, рыночные организации, соответственно, и ¡Т -кафедры в сельскохозяйственных вузах необходимо закрыть. Тем самым наносится ощутимый удар по одному из основных комплементарных активов - человеческому капиталу, социально -образовательному уровню будущих исполнителей и потребителей цифрового сельского хозяйства, не говоря уже о трансформации технологий процессов управления сельским хозяйством. Цифровой, как и всякий феодализм, несовместим с инновациями и в целом с технологическим прогрессом, поэтому в скором времени мы вновь услышим голоса, что цифровизация АПК ничего, кроме вреда не принесла.
Для преодоления цифрового феодализма в аграрной науке России необходимо учитывать, что совершенствование цифровых технологий происходит в мире во многом методом проб и ошибок столь стремительно, что экономика не успевает отработать наиболее эффективные, устоявшиеся производственные технологии, понятные и приемлемые для товаропроизводителя. Последний на практике должен оценить эффективность их применения на некотором отрезке времени в понятном ему диапазоне различных условий производства продукции. Для того чтобы получить достоверные как количественные, так и качественные показатели эффективности цифровых технологий Минсельхозу Ро с-
1 Меденников В.И. Теоретические аспекты синтеза структур компьютерного управления агропромышленным производством // Аграрная наука. 1993. - № 2.
сии необходимо направить усилия на комплексную отработку самых совершенных цифровых технологий, подобно развитым странам, на нескольких эталонных объектах — песочницах на разных территориальных уровнях с оснащением их современными ИКТ, датчиками, приборами, технологическим оборудованием и машинно -тракторным парком, совместимыми как друг с другом, так и приспособленными к различным цифровым технологиям, охватывающим всевозможные направления их развития в мире, с последующим массовым внедрением наиболее эффективных из них по всей стране. В том случае, если результаты моделирования степени готовности АПК1 к цифровой трансформации покажут недостаточный уровень развития комплементарных активов для массового внедрения готовых цифровых технологий, то на эталонных объектах должны проводиться исследования по опережающей разработке в этой области, чтобы быть на уровне ведущих стран мира с выдачей необходимых рекомендаций и нормативно -правовых ограничений для тех предприятий, которые имеют возможности для внедрения комплексных цифровых технологий2.
1 Кульба В.В., Меденников В.И. Оценка уровня цифровой трансформации сельского хозяйства России // Управление развитием крупномасштабных систем MLSD'2020. Труды тринадцатой международной конференции. - М.: ИПУ РАН, 2020. - С. 400408.
2
Меденников В.И. Единое информационное Интернет-пространство АПК на основе идей А.И. Китова и В.М. Глушкова об ОГАС // Цифровая экономика. 2018. - № 3. - С. 69-74.
