Архив статей журнала
В статье рассматривается актуальность прогнозирования площадей сельскохозяйственных угодий в России и в регионах как объективного фактора, влияющего на объемы сельскохозяйственного производства и как элемента системы эффективного использования сельскохозяйственных угодий. Уточнены ролевые функции элементов системы использования сельскохозяйственных угодий в условиях возрастающих внешних и внутренних вызовов. Среди влияющих факторов актуализирована значимость климатической повестки, которая создает сложности в виде низкой предсказуемости прогнозных результатов.
Рассмотрены объективные основы составления прогнозов площадей сельскохозяйственных угодий - анализ динамики и структуры посевных площадей, угодий, урожайности сельскохозяйственных культур - на уровне РФ и Удмуртской Республики. Обобщены важнейшие современные методы прогнозирования площадей сельскохозяйственных угодий.
Методом экстраполяции составлен прогноз наиболее изменяющихся площадей пашни, сенокосов, пастбищ на примере Удмуртской Республики, который показал снижение площадей данных угодий до 2030 г.
Сделаны рекомендации о необходимости интенсификации сельскохозяйственного производства за счет внедрения агротехнических и управленческих инноваций в сельскохозяйственную деятельность, основанных, в том числе, на искусственном интеллекте, поддержка которых становится главной заботой государства.
В статье сформулированы долгосрочные эффекты внедрения цифровых технологий в соответствии с положениями национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Обоснована значимость цифровой трансформации деятельности научных коллективов, а также актуальность исследования вопросов повышения результативности научных исследований посредством внедрения перспективных цифровых технологий. Приводятся результаты прогнозирования динамики внедрения цифровых технологий научно-исследовательскими организациями с использованием экспоненциального многофакторного уравнения регрессии, позволяющего исследовать зависимость между результирующим показателем (общим числом научно-исследовательских организаций, использующих цифровые технологии) и специальными вводными переменными, в качестве которых используются показатели числа сотрудников научных организаций, осуществляющих исследовательскую деятельность с применением цифровых сервисов и технологий, а также показатель внутренних затрат организаций научно-исследовательского сектора, приходящихся на их внедрение. Обозначены ключевые тенденции внедрения технологий искусственного интеллекта организациями, относящимися к научно-исследовательской сфере. Проводится анализ целей внедрения технологий искусственного интеллекта в научно-исследо-вательской деятельности. Разработан перечень управленческих рекомендаций, способствующих эффективному внедрению цифровых технологий в деятельность научных организаций.