В России разработана нейросеть для точного земледелия, которая рассчитывает урожайность, анализирует схемы внесения удобрений и предлагает их корректировку. Технология проходит финальные агрономические испытания на Кубани и уже демонстрирует ощутимый экономический эффект.
Об этом на выставке «Югагро» сообщил доктор технических наук, заведующий кафедрой эксплуатации и технического сервиса КубГАУ Евгений Труфляк. По его словам, модель проходит дообучение непосредственно на полях Краснодарского края. Испытания рассчитаны минимум на три года. После завершения цикла будет принято решение о масштабировании технологии на другие регионы.
Разработка ориентируется на фактические параметры поля, а не только на зоны продуктивности или показатели вегетации, что используется в стандартных программах дифференцированного внесения удобрений. Сейчас проект находится на завершающей стадии тестирования. Во время испытаний учёные расширяли охваченные площади и спектр культур. В предстоящем третьем сезоне нейросеть протестируют на сахарной свекле, сое, подсолнечнике и кукурузе.
Результаты испытаний: рост урожайности и экономия удобрений
По итогам двух лет испытаний на 17 сельхозполях нейросеть дала прирост урожайности до 6,3%. Средняя экономия удобрений составила 24 кг на гектар, а общая экономия на тестовых участках достигла 1,86 млн рублей. «Дальнейшее развитие включает расширение баз данных, адаптацию технологий для разных культур и регионов, создание комплексных систем для управления агротехническими операциями и разработку ПО для широкого внедрения ИИ в сельском хозяйстве», — отметил Евгений Труфляк.
Кто стоит за разработкой
Нейросеть создана группой компаний «Прогресс агро» и «Проф агро» совместно с Кубанским государственным аграрным университетом.
Надежда Тимофеева, sfera.fm
