Система предиктивной аналитики от студентов МАИ поможет агрохозяйствам повысить урожайность на 10–20%

Фото: Пресс-служба МАИ / Личный архив

Студенты Московского авиационного института разработали инновационную систему предиктивной аналитики для сельского хозяйства, способную значительно повысить эффективность агробизнеса. Идея состоит в объединении данных со спутников и метеостанций, а также топографических сведений для точного мониторинга состояния посевов, прогнозирования урожайности и подготовки советов по её повышению.

Над проектом работает команда студентов института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» МАИ при участии почвоведов МГУ. Грантовую поддержку обеспечивают Российский научный фонд и Фонд содействия инновациям.

Новая система, получившая название «Агрометрикс», позволит фермерам снизить затраты на 15–25% за счёт уменьшения количества выездов на поля и более точного распределения ресурсов, одновременно повысив урожайность на 10–20%. Благодаря ей можно будет оперативно выявлять риски и проблемные зоны в посадках, чтобы принять меры до наступления серьёзных потерь, а также оптимизировать внесение удобрений, проведение обработок и полива, исходя из реальных потребностей каждой части поля.

– Поля неоднородны, – объясняет руководитель проекта, студент МАИ Иван Лебедев. – В то время, как по краям угодий урожай демонстрирует отличный рост, в центре он может находиться в плачевном состоянии и при отсутствии оперативных действий – начать гибнуть. Наша система позволяет быстро находить проблемные зоны, грамотно расставлять приоритеты работ и тратить ресурсы исключительно по мере необходимости. По результатам уже проведённых исследований точность анализа угодий составляет до 98%.

Система работает на основе мультиспектральных и радарных космических снимков, а также данных с локальных метеостанций. Сбор, обработка и анализ данных выполняются автоматически без участия человека, что ускоряет принятие решений и снижает вероятность ошибок.

– В отличие от многих представленных на рынке продуктов, которые ограничиваются парой классических показателей, «Агрометрикс» использует набор спектральных и радарных признаков, чтобы комплексно анализировать состояние растений, динамику роста и стресс-факторы. Так, спектральные спутниковые системы позволяют косвенно оценить содержание хлорофилла в растительности или водный стресс, а радар обеспечивает стабильный мониторинг даже в периоды облачности. При этом наше решение учитывает историю поля и прогноз погоды, чтобы определять риски для урожайности, – уточнил Иван Лебедев.

Разработчики также создали крупнейшую в России базу данных агрохимического обследования, включающую более шести тысяч проб почвы, собранных в Приморском крае. На основе этой информации студенты тренируют собственные модели машинного обучения, с помощью которых строят карты-прогнозы.

Проект уже коммерциализирован. Индустриальными партнёрами выступают испытательный центр «МГУЛАБ» и Центр почвенно-экологических, сельскохозяйственных и земельных экспертиз. При этом команда не останавливается на достигнутом. Впереди – работа с тысячами проб различных типов почвы и адаптация системы к климатическим зонам, каждая из которых имеет свои особенности.