УМНОЕ ФЕРМЕРСТВО: ПЕРСПЕКТИВЫ, ТЕХНОЛОГИИ И ВЫЗОВЫ РАЗВИТИЯ
DOI:
https://doi.org/10.52754/16948610_2026_1(8)_3%20Ключевые слова:
умное фермерство, Интернет вещей (IoT), датчики, дроны, спутниковый мониторингАннотация
В статье рассматриваются основные концепции и направления развития "умного фермерства" как ключевого фактора технологической трансформации современного сельского хозяйства. Анализируются принципы точного земледелия, роль цифровых данных, автоматизации и экологической устойчивости. Также представлены ключевые технологические решения, включая датчики Интернета вещей, беспилотные летательные аппараты, спутниковый мониторинг, искусственный интеллект, системы роботизации и облачные платформы. Также освещаются экономические и экологические преимущества внедрения цифровых сельскохозяйственных технологий, такие как повышение урожайности сельскохозяйственных культур, сокращение потребления ресурсов и снижение воздействия на окружающую среду. Особое внимание уделяется текущему состоянию и перспективам развития интеллектуального фермерства в Кыргызстане, а также существующим барьерам, таким как высокие затраты, нехватка специалистов, проблемы с интернет-инфраструктурой и кибер-риски. В работе подчеркивается, что интеллектуальное фермерство является важным инструментом для обеспечения.
Библиографические ссылки
Абдыкадыров, С. К. (2023). Перспективы цифровой трансформации экономики регионов Кыргызстана. Экономика и бизнес: теория и практика, (5).
Газибаев, Ю.К., Молдалиев, Ж.Т. (2025). Айыл-чарба өсүмдүктөрүнө жер семирткичтердин жана жаныбарлардын кыгынын биргелешкен таасири. Евразия изилдөөлөрү ачык журналы, 3( 3), бб. 68-80. https://doi.org/10.65469/eijournal.2025.3.
Иванов, А. А. (Ред.). (2022). Blockchain в агропромышленном комплексе: концепции и перспективы. Наука.
Министерство сельского хозяйства Кыргызской Республики. (2024). Отчет о внедрении инновационных технологий в сельское хозяйство за 2023 год.
Министерство цифрового развития Кыргызской Республики. (2023). Статистический сборник «Цифровой Кыргызстан».
ПРООН в Кыргызстане. (2022). Обзор рынка агротехнологий и цифровых решений для малых фермеров.
Сафонова, Т. В., Муленко, М. Д., Лескова, Д. О., Мокряк, А. В., & Прахов, Р. Л. (2025). Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. 1(53), 131–138.
Убайдуллаев, М., Акунова, А., & Тыныбекова, Н. (2022а). Эффективное орошение как основа результативной деятельности сельского хозяйства в Кыргызстане. Вестник Ошского государственного университета. Экономика, (1(1), 73–82.
Убайдуллаев, М., Кенжеева, М., Асанов, Б., Абдрасулова, Ж. (2022б). Агропромышленный комплекс кыргызстана – проблемы и современные реалии. Вестник Ошского государственного университета, (2), 140–147. https://doi.org/10.52754/16947452_2022_2_140
Узбекистан: Дроны на службе агросектора. (б. д.). Получено 10 января 2026 г. с https://stat.uz
ФАО. (2023). Содействие инклюзивной автоматизации сельского хозяйства (Аналитический документ).
AgroMap Кыргызстан. (б. д.). Цифровое картирование земель: методология и результаты. Получено 12 декабря 2025 г. с https://agromap.kg
Bacco, M., Berton, A., Cassará, E., et al. (2019). IoT, transition to Smart Agriculture: The role of unmanned aerial vehicles. Computer Networks, 162.
European Environment Agency (EEA). (2020). Precision Agriculture and the future of farming in Europe. Получено 12 января 2026 г. с https://www.eea.europa.eu
FAO Kyrgyzstan. (2022–2024). Smart Farming projects and initiatives. Получено с https://www.fao.org/kyrgyzstan
FAO. (2022). The State of Food and Agriculture 2022. Leveraging automation in agriculture for transforming agrifood systems. Получено 14 января 2026 г. с https://www.fao.org
IPCC. (2019). Special Report on Climate Change and Land. Получено 12 февраля 2026 г. с https://www.ipcc.ch/srccl
Kamilaris, A., Fonts, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2019). The rise of blockchain technology in agriculture and food supply chains. Trends in Food Science & Technology, 91, 640–652.
Statista. (2023). Economic impact of precision farming worldwide 2023. Получено 24 декабря 2025 г. с https://www.statista.com
Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M. J. (2017). Big Data in Smart Farming – A review. Agricultural Systems, 153, 69–80.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2026 Вестник Ошского государственного университета. Экономика
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
