Мир стремительно развивается, но процветание человека по-прежнему напрямую зависит от успехов в сельском хозяйстве. При этом агропромышленный комплекс нашей страны остается сегодня одной из самых нецифровизированных отраслей. Разнообразные высокотехнологичные инновации, призванные вывести на новый уровень уход за посадками и заботу о скоте, разрабатывают молодые исследователи в рамках федерального проекта Минобрнауки «Платформа университетского технологического предпринимательства». О том, как нейросеть учат находить болезни растений, а роботы следят за питанием коров, читайте в нашем материале.
Диагност зеленых пациентов
Робота для оперативного выявления болезней овощных и ягодных культур в крупных тепличных хозяйствах разработали выпускники РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева Егор Каинов и Павел Воронков. Работу над стартапом молодые люди начали на третьем курсе обучения в вузе. Технология призвана помочь повысить эффективность работы агрономов.
Изобретение получило символичное имя «Вавилов» в честь выдающегося отечественного ботаника и селекционера Николая Ивановича Вавилова. Автономная платформа может работать даже в темное время суток, при этом проводит мониторинг в пять раз быстрее, чем живой работник. А точность рободиагностики превышает 90% — все дело в исключении человеческого фактора.
Процесс осмотра посадок роботом прост: автономная платформа передвигается по теплице и с помощью «компьютерного зрения» выявляет у растений признаки заболеваний. Если внешний вид каких-то посадок вызывает тревогу, информация сразу передается во встроенную аналитическую систему робота для принятия решения. Эта система также поможет агрономам анализировать заболеваемость посадок по накопленным данным и готовить прогнозы на их основе.
Применение высоких технологий — перспективный способ повысить эффективность сельского хозяйства.
Источник изображения: macrovector / фотобанк Freepik
Робот уже научился диагностировать заболевания клубники, томатов и огурцов. В будущем этот перечень планируется пополнить другими культурами.
Чтобы разработка была максимально полезной, перед тем как запускать проект, молодые ученые встречались с агрономами из крупных тепличных комплексов и лично посетили один из них в Турове. В результате исследователи обнаружили три важнейшие проблемы агрохозяйств: позднее выявление заболеваний растений из-за большой площади и нехватки кадров, недостаточно частый и точный мониторинг, а также отсутствие информационной системы, приводящее к замедлению принятия решений по лечению посадок.
Проект одержал победу в конкурсе «Студенческий стартап», проводимом в рамках проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства», и получил грант в размере 1 млн рублей. Завершается работа над промышленным образцом робота.
«Цифровой глаз» на службе у селекционера
Программу с использованием «компьютерного зрения» и ИИ для анализа семян разработала пятерка студентов из Воронежского государственного технического университета и Воронежского государственного аграрного университета. Фенотипирование семян — важный этап труда селекционеров, во время которого специалисты осматривают семена, оценивая по внешнему виду их жизнеспособность и посевные качества. Это позволяет отбирать растения, лучше адаптированные к определенным условиям окружающей среды.
Разработка воронежских студентов позволяет упростить и ускорить процесс фенотипирования семян.
Фото: freepik / фотобанк Freepik
Технология позволяет упростить и ускорить процесс фенотипирования семян. Разработка окажется полезной для селекционно-семеноводческих компаний и компаний по переработке сельхозкультур. Подход также поможет снизить стоимость производства социально значимых продуктов, включенных в корзину гражданина нашей страны.
Первоначальная минимально жизнеспособная версия разработки уже готова, есть планы по дальнейшему улучшению технологии. Проект стал финалистом конкурса «Студенческий стартап» и получил грант в размере 1 млн рублей от Фонда содействия инновациям.
В дальнейшем участники стартапа хотят объединить систему с технологией беспилотных летательных аппаратов, чтобы иметь возможность анализировать качество семян прямо на полях.
«Кормоконструктор» накормит коров
Автоматизированную систему для приготовления зерновых кормов для скота создал студент магистратуры Алтайского государственного аграрного университета Иван Лопатин под руководством заместителя декана инженерного факультета вуза Виктора Викторовича Садова. Молодой человек живет в сельской местности и с детства интересовался технологиями, способными повысить эффективность ведения домашнего хозяйства.
Разработка, получившая название «Кормоконструктор», включает несколько измельчителей. В отличие от аналогов они режут траву и зерно вместо того, чтобы их дробить, что позволяет экономить энергию. В зависимости от ингредиентов корма измельчители можно менять.
Система «Кормоконструктор» призвана ускорить процесс приготовления натуральных кормов для скота.
Фото: fabrikasimf / фотобанк Freepik
Важное преимущество инновации — возможность одновременной работы установок для разных видов сырья, позволяющая сэкономить время на смене насадок и ручном смешивании компонентов.
«На аналогичных установках эти действия занимают 60 минут для приготовления 50 кг корма. На нашей установке мы готовим тот же объем за пять минут. При одинаковой мощности с аналогами в 2,2 кВт производительность нашей установки больше в четыре с половиной раза и составляет 2,3 тыс. кг/ч», — передает слова Ивана Лопатина пресс-служба Платформы университетского технологического предпринимательства.
Технология поможет малым и средним крестьянско-фермерским хозяйствам начать использовать натуральные корма вместо того, чтобы закупать химические продукты, негативно влияющие на качество мяса животных.
Система успешно прошла испытания на двух фермах Косихинского района и в собственном хозяйстве Ивана. Производимый на опытном образце «Кормоконструктора» корм уже поставляется в магазины. Готовятся документы для производства установок на Барнаульском станкостроительном заводе.
«АгроСпектр»: растениеводство нового поколения
Высокотехнологичную систему для обработки данных агрономических исследований с применением ИИ разрабатывают в рамках стартапа «АгроСпектр» молодые исследователи Александр Колмачевский из Новосибирского государственного университета и Матвей Четвергов из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.
Проект представляет собой платформу с функцией цифровой селекции, предназначенную для фенологических и генетических исследований растений. Разрабатываемая система может хранить, обрабатывать и анализировать информацию, а также автоматически распознавать и обрабатывать загружаемые в нее исследовательские данные.
Подробнее о технологии корреспонденту «Научной России» рассказал сам Александр Колмачевский.
«Система выполняет различные функции, — объяснил молодой исследователь. — В их число входят:
- внесение данных: пользователи могут легко добавлять новые записи, редактировать и удалять существующие данные, структурировать создаваемые сорта и семена, группировать их по полевым исследованиям;
- визуализация данных: платформа предоставляет инструменты для графической визуализации данных, позволяя пользователям анализировать и интерпретировать полученные результаты, что помогает в проведении селекционных и растениеводческих исследований;
- мобильное приложение с офлайн-режимом: пользователи могут вводить данные без интернет-соединения в полевых условиях с последующей синхронизацией после восстановления доступа к сети;
- синхронизация данных: платформа автоматически синхронизирует данные между мобильным приложением и веб-сервисом, что обеспечивает актуальность информации;
- обработка и анализ данных: инструменты для обработки данных позволяют выполнять статистический анализ и находить закономерности между различными параметрами сортов и семян, повышать качество проводимых исследований;
- инструменты для внесения данных из открытых источников и рукописных заметок: позволяют удобно вносить существующие данные и пополнять каталог сортов».
В настоящее время на российском рынке нет систем с аналогичным разнообразием функций. Как правило, учет результатов агрономических исследований проводится вручную или с помощью непрофильных программ, что ограничивает возможности специализированной обработки информации.
Цифровая платформа стартапа «АгроСпектр» с применением ИИ предназначена для обработки данных фенологических и генетических исследований сельскохозяйственных растений.
Фото: freepik / фотобанк Freepik
«На текущий момент фокус направлен на сбор исследовательских данных, фенологических, лабораторных и прочих параметров, которые позволят анализировать данные по сортам и посевам и проводить подробные полевые исследования. Все это позволит оптимизировать селекционные и семеноводческие программы, удобно хранить и обрабатывать данные», — отметил Александр Колмачевский.
Исследователь также поделился деталями технологии разрабатываемого в рамках проекта мобильного приложения, обратив внимание на его важнейшие функции: «Мобильное приложение частично дублирует функционал полноценного веб-сервиса с целью создания, актуализации и просмотра данных в полевых условиях, где нет подключения к интернету. Оно представляет собой удобный адаптированный вариант сервиса, где пользователи имеют доступ к данным каталога сортов и собственных семян, с которыми они работают в настоящий момент, а также к каталогу полевых исследований. Каталоги сортов и семян позволяют накапливать такую информацию, как фенологические признаки, пораженность болезнями, устойчивость к абиотическим факторам, оценка состояния посевов перед уборкой, уборка урожая, лабораторный анализ, метеорология. Каталог полевых исследований, в свою очередь, позволяет группировать высаженные семена в отдельные исследования, отслеживать результаты изменения условий проведения испытаний, климатических факторов и свойств семян».
Разработка станет ценным подспорьем для научных институтов, лабораторий и селекционно-семеноводческих компаний. Проект победил в конкурсе «СТАРТ-ЦТ» и получил грант на проведение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) от Фонда содействия инновациям. Стартап стал резидентом Академпарка в Новосибирске и получил поддержку ведущих научных центров страны. В планах разработчиков — расширить возможности базы данных и выйти на международный рынок.
Электрическое устройство для массового сбора плодов и ягод спроектировали в Ставропольском государственном аграрном университете.
Фото: aleksandarlittlewolf / фотобанк Freepik
Плоды прогресса
Электрическое устройство для массового сбора плодов и ягод спроектировали аспирантка Ставропольского государственного аграрного университета Линара Мазинова и ее научный руководитель кандидат технических наук, доцент Сергей Николаевич Антонов.
В настоящее время технология автоматического сбора плодов мало распространена из-за громоздкости и невысокой надежности существующих разработок. В России ситуация осложняется тем, что в стране пока нет удобных отечественных разработок в этой области, а стоимость высококачественных устройств из Беларуси и Японии чересчур высока.
В основе ставропольской технологии лежит линейный электродвигатель. Эта установка отличается высокой энергоэффективностью, надежностью и невысокой стоимостью, при этом компактна и обладает небольшой массой. Потребляемая мощность устройства в полтора-два раза меньше, чем у существующих аналогов, при этом его КПД выше на 10–20%, а энергозатраты на 10–30% ниже. Еще одна выгодная черта разработки — увеличенный срок эксплуатации.
В ноябре 2023 г. проект победил в конкурсе «Студенческий стартап» и получил грант на 1 млн рублей, что позволило авторам закупить материалы и приступить к созданию опытного образца прибора. Когда он будет готов, разработчики планируют испытать технологию в полевых условиях и перейти к промышленному производству устройства.
Систему автоматизации гидропонных установок разработал студенческий стартап «АгроГидроАвтоматика».
Фото: freepik / фотобанк Freepik
Сити-ферма на автомате
Систему автоматизации гидропонных установок создал стартап «АгроГидроАвтоматика», объединяющий студентов Астраханского государственного университета им. В.Н. Татищева.
Гидропонные установки — удобная технология, позволяющая выращивать сельхозкультуры без земли и теплицы в небольшом помещении, например в квартире. Разработанная молодыми людьми система призвана помочь городским фермерам снизить затраты на заработную плату персонала и минимизировать человеческий фактор при уходе за посадками. Умная технология самостоятельно наблюдает за состоянием растений и в зависимости от ситуации регулирует подачу в установку питательных растворов. Перед началом работы стартаперы провели 25 интервью с сити-фермерами, определив наиболее актуальные для них проблемы.
Автоматика для гидропонных установок задействует технологии интернета вещей. При этом она стоит дешевле зарубежных аналогов. Проект получил грант в размере 1,2 млн рублей от стартап-студии 2F, созданной на базе Астраханского государственного университета в рамках Платформы университетского технологического предпринимательства. В мае 2024 г. разработка стала финалистом конкурса стартапов на Всероссийском форуме молодых ученых и предпринимателей U-NOVUS в Томске. Благодаря той же студии 2F молодые люди нашли своего первого заказчика, уже получившего установку и оставшегося довольным разработкой.
Наука коровьей диеты
Удои молока в хозяйствах напрямую зависят от рациона коров. Высокотехнологичное решение для наблюдения за кормлением крупного рогатого скота — умную систему CowDiet — разработал стартап «АгроКлик», объединяющий студентов и выпускников Санкт-Петербургского государственного университета ветеринарной медицины.
Технология поможет поддерживать здоровье животных и оптимизировать расходы на корм, позволяя человеку более эффективно следить за правильностью кормления коров и состоянием скота в целом.
Для контроля над составом корма к кормосмесителю подключается модуль с Wi-Fi, считывающий информацию об объеме загружаемых питательных ингредиентов и затем передающий ее в приложение и облачный сервис. Получив и проанализировав эти данные, специальный работник определяет задачи по кормлению и передает их механизатору. В дальнейшем сервис также формирует отчет: какой корм и в каком объеме получили разные группы животных.
Система может и сама предлагать специалистам рекомендации по кормлению скота. Эта функция важна для экономии затрат на питание животных. Например, в жару или при повышенной влажности коровы потребляют меньше еды, чем обычно, и ее излишки портятся. Разработка петербургских исследователей позволяет этого избежать: анализируя микроклимат в коровнике, система дает рекомендации по изменению плана кормления.
Главный инвестор проекта — стартап-студия СПбГУВМ, созданная в рамках Платформы университетского технологического предпринимательства. Запланированы испытания технологии на фермах Ленинградской области. В планах разработчиков — усовершенствовать систему и приступить к контрактному производству.
Подробнее о технологии корреспонденту «Научной России» рассказал генеральный директор стартапа «АгроКлик» Антон Сергеевич Максимов.
«На текущий момент успешно разработаны и протестированы основные модули системы мониторинга микроклимата и управления процессами в коровнике, — сообщил А.С. Максимов. — В процессе тестирования каждый из модулей показал свою работоспособность и способность выполнять ключевые функции:
• мобильное приложение обеспечивает пользователей заданиями и поддерживает связь с системой, успешно получая данные и выполняя переданные задачи; однако на данном этапе требуется доработка REST API (технологии обеспечения взаимодействия между приложением и сервером. — Примеч. авт.) для отправки результатов выполнения работы обратно в систему;
• web-приложение автоматически генерирует планы кормления и передает задания на мобильные устройства; оно доказало свою эффективность в автоматизации процессов и упрощении взаимодействия с пользователями;
• все компоненты аппаратной части, включая датчики, функционируют должным образом; тензометрические датчики корректно считывают данные, обеспечивая точность измерений, и это важный элемент мониторинга состояния животных;
• серверная часть гарантирует бесперебойную работу системы, обеспечивая передачу и обработку данных со всех модулей; серверная инфраструктура успешно поддерживает все процессы и взаимодействует с клиентскими приложениями без сбоев.
В целом система продемонстрировала готовность к использованию, однако для полного завершения интеграции требуется дальнейшая доработка взаимодействия между мобильным приложением и сервером для отправки результатов выполненной работы».
Умная система CowDiet выводит на новый уровень контроль за питанием и условиями содержания коров, что помогает поддерживать здоровье скота и увеличивать удои молока.
Фото: senivpetro / фотобанк Freepik
Корреспондент «Научной России» попросил генерального директора стартапа рассказать о том, как разрабатываемая система позволяет наблюдать за микроклиматом в коровнике.
«Данные о микроклимате в коровнике обычно собираются с помощью специализированных датчиков, — пояснил А.С. Максимов. — Такие системы мониторинга предназначены для обеспечения оптимальных условий для животных и включают в себя разнообразные типы датчиков для измерения параметров микроклимата, в число которых входят:
1) температура воздуха (помогает поддерживать комфортную температуру для животных, что особенно важно для их здоровья и продуктивности);
2) влажность воздуха (избыточная влажность может привести к проблемам с дыханием и росту плесени, а низкая — к пересушиванию дыхательных путей);
3) содержание аммиака и других газов, в том числе углекислого газа (аммиак, выделяемый отходами, может негативно влиять на дыхательные пути коров);
4) скорость и направление воздушных потоков (для предотвращения застоя воздуха и обеспечения вентиляции);
5) освещенность (свет влияет на биологические ритмы животных и производительность молока);
6) шум (для контроля стресса животных);
7) давление воздуха (для оценки общей динамики микроклимата).
Это реализуется следующим образом:
• датчики температуры и влажности устанавливаются в разных зонах коровника для точного измерения;
• газоанализаторы контролируют содержание аммиака, метана и углекислого газа в воздухе на уровне головы коровы;
• анемометры фиксируют скорость движения воздуха и эффективность работы вентиляции;
• световые сенсоры отслеживают освещенность, включая влияние естественного и искусственного света;
• интеграция данных в систему управления позволяет отслеживать показатели в реальном времени, анализировать их и запускать автоматизированные системы, такие как вентиляция, отопление или увлажнение воздуха.
Собранные данные передаются в центральную управляющую систему, где они обрабатываются и хранятся. Программное обеспечение оснащено функциями анализа, построения графиков и оповещений, сигнализирующих о том, что показатели выходят за пределы нормы. Система использует технологии интернета вещей, чтобы владельцы могли удаленно отслеживать состояние микроклимата через мобильные приложения. Наше решение помогает минимизировать стресс у животных, улучшать их здоровье и повышать производительность».
А.С. Максимов также поделился перспективами развития проекта. В частности, специалисты планируют интегрировать систему с группой программ для управления бизнес-процессами 1C, чтобы автоматизировать складской учет и упростить бухгалтерскую отчетность. Кроме того, разработчики хотят объединить все модули созданной системы в одно суперприложение для удобства управления фермерским хозяйством. Внедрение и тестирование разработки предполагается разбить на три этапа: пилотные испытания на нескольких фермах для оценки удобства системы, коррекцию программ и интерфейса с учетом выявленных недостатков и, наконец, распространение системы среди крупных фермерских комплексов с добавлением новых функций по запросам пользователей. Финальным результатом работы над проектом должна стать мощная платформа, упрощающая управление хозяйством и увеличивающая его рентабельность.
Созданный стартапом «Лактик» доильный аппарат оснащен ИИ, что позволяет установке не травмировать корову.
Фото: jcomp / фотобанк Freepik
Доение с умом
Актуальная проблема российских фермеров связана с технологиями, применяемыми в молочных хозяйствах. Традиционные доильные аппараты передаивают переднюю часть коровьего вымени, что вызывает у животных мастит. В результате в России коров отправляют на убой уже спустя три-четыре лактации, в то время как за рубежом на то, чтобы сдоить корову, уходит в среднем десять лет.
Важную разработку, способную продлить жизнь животных, разработали также молодые специалисты Санкт-Петербургского государственного университета ветеринарной медицины в рамках стартапа «Лактик». Созданный ими доильный аппарат оснащен искусственным интеллектом, что позволяет установке не травмировать корову. Выгоды от применения устройства очевидны: повышение качества молока и снижение затрат на лечение скота. Как и «АгроКлик», проект получил поддержку стартап-студии СПбГУВМ, созданной в рамках Платформы университетского технологического предпринимательства.
Источники
Комментарий А.С. Максимова
Комментарий А.А. Колмачевского
«ПрофОбразование». Приложение для кормления коров от стартапа из СПбГУВМ тестируют фермы Ленобласти
Федеральный проект «Платформа университетского технологического предпринимательства». В Астраханском университете автоматизировали культивацию растений без почвы
Федеральный проект «Платформа университетского технологического предпринимательства». Студенты Тимирязевки изобрели робота и нейросеть для выявления болезней тепличных растений
Федеральный проект «Платформа университетского технологического предпринимательства». Воронежские студенты создали нейросеть для анализа семян
Федеральный проект «Платформа университетского технологического предпринимательства». Российские студенты создали цифровую систему для эффективного растениеводства
Федеральный проект «Платформа университетского технологического предпринимательства». Стартап из Ставрополя разработал электроустройство для промышленного сбора плодов и ягод
Федеральный проект «Платформа университетского технологического предпринимательства». Алтайский студент изобрел «Кормоконструктор» для повышения продуктивности животноводства
Федеральный проект «Платформа университетского технологического предпринимательства». В стартап-студии СПбГУВМ создано более 20 стартапов, общий объем инвестиций в которые превысил 42 млн рублей
Фото на превью: jcomp / фотобанк Freepik
Источник изображения на главной странице: user6702303 / фотобанк Freepik
Источники изображений в тексте: macrovector / фотобанк Freepik, freepik / фотобанк Freepik, fabrikasimf / фотобанк Freepik, freepik / фотобанк Freepik, aleksandarlittlewolf / фотобанк Freepik, freepik / фотобанк Freepik, senivpetro / фотобанк Freepik, jcomp / фотобанк Freepik.
