АСИ организовало питч-сессию для региональных министерств и ведомств, во время которой прошли презентации лучших решений Агентства по оптимизации работы в сфере агропромышленного комплекса.
Команды лидерских проектов представили участникам сессии восемь инициатив по переработке отходов животноводства в органические удобрения, умные комплексы и экосистемы для точного земледелия и создания карт урожая, а также повышения эффективности сельхозпредприятий и сбыта агропродукции, в том числе:
«Тукос – технология для комплексной переработки отходов животноводства и других органических отходов с получением гранулированных органических удобрений»
Лидер – Михаил Меламед
Технология «Тукос» рассчитана на ускоренное компостирование органических отходов в закрытом помещении с искусственным микроклиматом, принудительной аэрацией и грануляцией. Таким образом можно перерабатывать отходы жизнедеятельности животных, растительные и пищевые отходы. Процесс переработки занимает 30–40 дней, полученные гранулированные удобрения можно перевозить в любой регион. Применение технологии позволяет снизить нагрузку на экологию, а также уменьшить количество выбросов парниковых газов. Удобрения уже используются в Белгородской и Новгородской области, это привело к повышению урожайности зерновых на 16%.
Программный комплекс для точного земледелия «Точные поля» (True Fields)
Лидер – Алексей Трубников
В комплекс входит информсистема с искусственным интеллектом (ИИ), которая позволяет вносить в почву то количество семян, удобрений и средств защиты растений, которое необходимо в данный момент. Благодаря True Fields сельхозпроизводители могут увеличить уровень урожайности, пользуясь полученными из системы данными о потенциале плодородия земель. Анализ полей проводится на основе комплексной почвенно-ландшафтной диагностики, с использованием спутниковых снимков, агрофизических обследований. Для фиксации результатов полевых работ и внесения комплексных итоговых данных используется приложение «Мобильный почвовед». Полученная информация используется для создания базовых карт-заданий, необходимых для построения стратегии обработки почвы и последующего севооборота.
«Cropmap – карта урожая»
Лидер – Александр Селезнев
Проект позволит решить проблемы сельхозпредприятий с планированием человеческих, технических и финансовых ресурсов. Решение представляет собой цифровую онлайн-карту полей с инструментами мониторинга и предиктивной аналитики, которые позволяют моделировать рост сельхозкультур, прогнозировать урожайность, оценивать продуктивность полей, сигнализировать о появлении вредителей. Для работы карты используются сведения о почве с геопривязкой, агрохимический анализ, метеорологические данные и информация о свойствах зерновых. Ещё до посева сельхозкультур Cropmap позволяет производить предварительный расчёт валового сбора урожая и фаз вегетации с помощью ИИ, а также следить за изменениями роста зерновых и прогнозировать количество урожая.
«Fortio – платформа для автоматизации экспорта российской сельхозпродукции»
Лидер – Илья Третьяков
Онлайн-платформа Fortio предназначена для участников рынка сельхозпродукции, она позволяет им проводить прозрачные сделки, продавая свои товары без посредников и наценок в России и других странах. На платформе пользователи размещают данные о своих возможностях и потребностях – предложения, заявки на поставку, сервисные услуги – и выбирают релевантные услуги. После нахождения партнёра пользователи переходят на этап согласования условий сделки в чат-бот, который снимает языковой барьер и формирует все необходимые пункты для согласования, а также фиксирует их в смарт-контракте. Контейнерные отгрузки можно будет отслеживать через мобильное приложение.
«Эрлаб – Роботы и IoT для сверхточного земледелия»
Лидер – Алексей Курасов
Проект направлен на создание автономных комплексов с использованием агроботов, интернета вещей (IoT) и ИИ для мониторинга растений в открытом грунте на фермах площадью до 30 га и теплицах от 2 га. Наземные роботы с помощью специальных сенсоров, созданных для агросферы, проводят сверхточный мониторинг посевов, механическую обработку растений, находят сорняки и паразитов, точечно используют удобрения и средства защиты. ИИ, управляющий роботами, проходит обучение в десять раз быстрее, чем у аналогов. Применение этих решений позволяет на 95% снизить применение пестицидов на сельхозпредприятиях, уменьшить на 30–75% количество потерянного урожая в зависимости от условий выращивания, а также увеличить прибыль агрокомпаний на 20% и более.
Источник материала:
