惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
IT之家
IT之家
博客园_首页
Schneier on Security
Schneier on Security
T
Threatpost
NISL@THU
NISL@THU
Project Zero
Project Zero
V
Visual Studio Blog
T
Tenable Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
雷峰网
雷峰网
T
Threat Research - Cisco Blogs
S
Schneier on Security
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
月光博客
月光博客
B
Blog
Webroot Blog
Webroot Blog
K
Kaspersky official blog
美团技术团队
MyScale Blog
MyScale Blog
G
GRAHAM CLULEY
宝玉的分享
宝玉的分享
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
有赞技术团队
有赞技术团队
Google DeepMind News
Google DeepMind News
量子位
S
SegmentFault 最新的问题
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
P
Proofpoint News Feed
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
GbyAI
GbyAI
小众软件
小众软件
T
The Blog of Author Tim Ferriss
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
M
MIT News - Artificial intelligence
D
Docker
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
SecWiki News
SecWiki News
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
V2EX - 技术
V2EX - 技术
I
InfoQ
B
Blog RSS Feed
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
博客园 - 司徒正美
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Y
Y Combinator Blog
Last Week in AI
Last Week in AI

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Удобрения с программируемым высвобождением: как они работают
РСХБ.Цифра · 2026-06-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Удобрения с программируемым высвобождением: как они работают

Простой

6 мин

2

Привет, Хабр! Я Наталья, занимаюсь технологическим развитием агропромышленного комплекса в Россельхозбанке. Наша команда активно помогает инновационным компаниям расти, а агрохолдингам внедрять новые решения первыми. Кажется, тренд на эффективность и экологию дошёл и до удобрений, и теперь фермеры не готовы бесконтрольно вносить в землю обычные минеральные удобрения, повышающие урожайность. В этой статье хочу рассказать вам об одной из самых обсуждаемых тем в агро — удобрениях с программируемым высвобождением и биоудобрениях. Что это такое и с чем это едят?

Мы переходим от эпохи грубой силы к эпохе умного управления и комплексной работы с живой системой. Удобрения становятся операционной системой на почвенном компьютере. И мы только начинаем понимать, как ей грамотно управлять.

Удобрения с программируемым высвобождением: умная доставка

Почва для выращивания культурных растений — это не просто земля, а сложная экосистема с множеством участников. Если раньше фермеры и агрохолдинги по всему миру заливали в почву химию, не думая о долгосрочных последствиях, то сейчас мы переходим к эпохе точного земледелия, главные герои которой — удобрения нового поколения.

Традиционный подход к удобрению почв работает, как грубая сила. Берём анализ почвы, смотрим на состояние растения, видим, что не хватает азота (или калия, или фосфора), вносим это вещество в почву. Надеемся, что количество прикинули правильно. Но есть одна проблема: не всегда можно вылечить болезнь, выпивая целую бутылку лекарства за раз. Часть питательных веществ вымывается грунтовыми водами, часть остаётся в почве и накапливается, растение получает избыток, а эффективность от такого сельского хозяйства в долгосрочном горизонте падает.

За сто лет массового применения минеральных удобрений агропредприятия по всему миру столкнулись с серьёзными последствиями. Почвы истощаются, микробиом деградирует. Загрязняются грунтовые воды, и нитраты просачиваются в подземные источники.  

Удобрения с программируемым высвобождением — совсем другая история. Это как контролируемый приём лекарства. Традиционное удобрение вносим сразу в почву, в процессе могут быть потери. Программируемое удобрение вносим в почву, они высвобождаются по триггерам и работают эффективнее. 

Какими могут быть триггеры высвобождения? Например, температура: питательные вещества выходят, когда почва прогревается. Или влажность: высвобождение активируется при определённой влажности. Можно сделать триггером pH почвы, тогда удобрение будет реагировать на кислотность. Ну и, конечно, программируется время, чтобы вещества разлагались за заданный период.

Технология программируемых удобрений появилась не сегодня. Первые разработки в этом технологическом направлении начались в 1960-х сразу в нескольких странах: СССР, США, Япония. В нашей стране эти работы велись во ВНИИ агрохимии им. Д.Н. Прянишникова (Москва) и НИИ удобрений и инсектофунгицидов им. Л.Я. Карпова (Дзержинск). Ведущие научные центры, такие как Японский международный центр исследований сельского хозяйства (Japan International Research Center for Agricultural Sciences), Университет Вагенингена в Нидерландах (Wageningen University & Research), активно проводят исследования, подтверждающие эффективность программируемых удобрений: фиксируется прирост урожайности до 20% и коэффициента использования питательных веществ до 30% по сравнению с традиционными удобрениями. 

Производство гранул с оболочкой или медленно растворимых форм минеральных удобрений обходится значительно дороже традиционных форм. Работа с такими удобрениями требует более высокой квалификации от агронома: необходимо точно рассчитать норму внесения с учетом графика высвобождения.

Кроме того, фактическая скорость высвобождения очень сильно зависит от температуры, влажности, типа почвы. В одном климате удобрение «работает по паспорту», в другом — слишком быстро или слишком медленно, фермеру трудно быть уверенным, что кривая высвобождения совпадёт с потребностью культуры именно в его условиях. Да и разрабатываемые покрытия часто оставляют желать лучшего: нестабильны, наносятся с разной толщиной, истираются при хранении и транспортировке.

В некоторых технологиях используются полимерные покрытия гранул, которые долго разлагаются, что убивает экологический смысл внесения такого рода удобрений. Сегодня такие удобрения нашли применение в высокодоходных культурах: цветоводство, рассада, питомники, теплицы, газоны, садовые культуры, рис в ряде стран. 

Но технологии не стоят на месте: появляются биоразлагаемые полимеры из дешёвого сырья, разрабатываются новые комбинированные более дешевые оболочки, цифровые технологии и искусственный интеллект упрощают контроль за нанесением оболочек и удешевляют производственные процессы, создают модели, точно рассчитывающие кривые высвобождения и дозировки под конкретное поле в конкретном году. Удобрения становятся дешевле и эффективнее, что способствует росту их массового распространения. 

Биоудобрения — тоже программа

А теперь о биоудобрениях. В одном грамме плодородной почвы живёт один миллиард бактерий,  100 млн грибов, а ещё простейшие, нематоды и членистоногие. На урожаи влияет целая цивилизация. Если минеральные удобрения — это прямая инъекция питательных веществ, то биоудобрения — это программирование микробиома. Вы вносите специально подобранные консорции микроорганизмов, которые мобилизуют питательные вещества, уже присутствующие в почве, синтезируют новые полезные соединения, защищают растение от патогенов, улучшают структуру почвы. 

Пробиотики и биологически активные вещества (БАВ) — ещё одна концепция обогащения почв для улучшения урожайности. Если пробиотики помогают вашему организму, почему бы им не помочь почве? Биологически активные вещества — это не удобрения в классическом смысле, это сигнальные молекулы для растения и почвы, которые позволяют программировать почвенный микробиом. 

Современные исследования (Fierer N., Jackson R.B. (2006) The diversity and biogeography of soil bacterial communities,  Lauber C.L. et al. (2009) Soil pH as a predictor of soil bacterial community structure at the continental scale Applied and Environmental Microbiology или Delgado-Baquerizo M. et al. (2018) A global atlas of the dominant bacteria found in soil Science) показывают, что почва функционирует как сложная информационная система. Сигнальные молекулы — микробы — общаются друг с другом и с растением. Изменяется один вид и влияет на всю экосистему. 

Например, фитогормоны — ауксины, гиббереллины, цитокинины — стимулируют рост растений, полисахариды улучшают структуру почвы. Рецепторы растений воспринимают фитогормон и передают сигнал внутрь клетки, запуская цепь биохимических реакций. Конечной мишенью фитогормонов в клетке являются гены: они меняют свою активность, и меняется количество соответствующих ферментов. 

Также к таким биоудобрениям относят органические кислоты, мобилизующие минералы, и  антиоксиданты, защищающие от стресса (да, у растений тоже бывает стресс).  

Что лучше?

Практика говорит о том, что в краткосрочной логике минеральные удобрения дешевле, а результат достигается быстрее. Но в долгосрочной логике (десятилетия лет) почва от них истощается: нужны большие дозы минеральных удобрений, стоимость на них растёт, а урожайность падает. С биоудобрениями и программируемыми удобрениями почва восстанавливается, потребность в минеральных удобрениях снижается, урожайность стабилизируется на высоком уровне.

Россия — один из крупнейших производителей минеральных удобрений в мире. По данным Росстата, в 2025 году выпуск минеральных удобрений в России вырос на 3,5% и достиг 65,4 млн тонн. В 2025 году экспорт российских удобрений установил рекорд, поднявшись на 7% по сравнению с 2024 годом, и достиг 45 млн тонн. Доля России в общем объёме мировой торговли удобрениями в 2025 году составила 19%. 

В США и Европе активно переходят к точному земледелию, инвестируют в агротех-стартапы, регуляторно ограничивают использование нитратов в качестве удобрений из-за их проникновения в грунтовые воды. В развивающихся странах растёт интерес к биоудобрениям как к доступной альтернативе, так как проблемы с истощением почв в Индии, африканских странах довольно высоки. 

В России другая ситуация. Минеральные удобрения (у нас их много) у нас стоят дёшево, их дефицита нет. Программируемых удобрений в России пока не так много, они стоят на 30-50% дороже традиционных, требуются в меньших объёмах, а эффект от их использования проявляется в долгосрочной перспективе. Биоудобрения сопоставимы по цене с минеральными, требуют правильного применения (не просто внести и забыть), эффект от использования проявляется через 2-3 сезона.

Готовы ли российские агропредприятия использовать новый подход, проводя анализ микробиома почвы, выбирая консорции микроорганизмов, внося программируемые удобрения и постоянно мониторя состояния почвы с датчиками влажности и pH для возможной корректировки? Обычно такое практикуют органические хозяйства, убеждённые в том, что биоудобрения не альтернатива, а единственный возможный вариант. 

Полной замены минеральных удобрений в России ожидать не приходится. Тем не менее крупнейшие гиганты в производстве минеральных удобрений начнут активно развивать промышленное производство программируемых удобрений, а агропредприятия придут к тому, чтобы вводить IoT-системы мониторинга почвы, создавать персонализированные удобрения на основе анализа микробиома конкретного поля, использовать генетически модифицированные микроорганизмы для улучшения микробиома почвы и интегрировать системы управления урожаем.