В России разработали платформу для автоматического полива и сбора урожая

Российские ученые разработали платформу с искусственным интеллектом, позволяющую автоматизировать ряд сельскохозяйственных работ, таких, как полив, подкормка и сбор урожая.

Прототип был создан на базе Тамбовского технического университета. Разработчики утверждают, что аналогов платформе пока нет. Машинное зрение и искусственный интеллект успешно используются для автоматизации сельского хозяйства на Западе, однако даже там речь идет в основном об отдельных программных решениях, а не о комплексной системе, созданной с нуля.

Главные преимущества платформы — высокая производительность, точность и маневренность. Система умеет производить полив по заданной схеме, собирать урожай с помощью специального манипулятора и осуществлять подкормку.

Технические испытания платформы уже подошли к концу. По словам ученых, следующий этап — создание полномасштабной версии и её интеграция в работу сельхозучреждений.

В 2019 году Минсельхоз РФ запустил ведомственный проект "Цифровое сельское хозяйство", в рамках которого планируется трансформация и модернизация АПК посредством digital-технологий и платформенных решений. Так, согласно концептуальным основам будущей нацплатформы, цифровизация затронет шесть основных направлений: землепользование, землеустройство, агрометеопрогнозирование, сбор данных, хранение и распространение информационных материалов, трекинг продукции. В рамках трансформации будет создано шесть подплатформ и более 50 сервисов, позволяющих автоматизировать управление отраслью.

Использование искусственного интеллекта — одно из ключевых условий успешной реализации программы. Технологии искусственного интеллекта, применяемые при анализе Big Data, позволят более эффективно управлять информационными потоками, хранить и обрабатывать данные. Не меньшее значение играют прикладные возможности искусственного интеллекта. Платформы на основе машинного обучения и компьютерного зрения в перспективе могут использоваться для систем интеллектуального полива, прогнозирования урожайности, автоматизации посева агрокультур.

Источник: https://nauka.tass.ru/nauka/7425765
Задать вопрос
Заполните форму, и наши эксперты ответят вам