На долю агротехнологий приходятся 20% всех университетских стартапов, создаваемых в рамках федерального проекта “Платформа университетского технологического предпринимательства” [ссылка]
Молодые предприниматели создают системы для автоматизации процессов кормления скота, цифровые системы мониторинга и фенотипирования растений, устройства для гидропоники, одним из перспективных направлений стало развитие биотехнологий, направленных на снижение пестицидной нагрузки и производство экологически чистых продуктов.
В частности, создатели стартапа “АгроСпектр” познакомились во время учебы в Новосибирском государственном университете, разошлись по разным магистратурам, а затем снова встретились, чтобы создать совместный проект — комплексное цифровизированное решение для обработки данных в области исследований растительности, основанное на алгоритмах машинного обучения и искусственного интеллекта.
“Сельское хозяйство является одной из самых нецифровизированных отраслей. Применение современных подходов к анализу данных позволит находить новые зависимости в модели растениеводства, повышать точность прогнозирования урожайности, доз удобрений, разработке новых эффективных сортов и т.д.”, — пояснил один из основателей стартапа Александр Колмачевский.
Выпускники РГАУ-МСХА им. Тимирязева изобрели робота и нейросеть для выявления болезней тепличных растений и создали для его реализации стартап «Вавилов».
“Так как наш вуз имеет сельскохозяйственную направленность, мы выбрали направление AgroTech. А решением стало использование старой неработающей машинки на радиоуправлении – мы решили ее перепрограммировать и применить в проекте. Один из членов команды разбирался в компьютерном зрении, и совместными усилиями мы придумали создать робота с искусственным интеллектом для сельского хозяйства”, — говорит один из авторов и руководитель стартапа Егор Каинов.
В рамках федерального проекта “Платформа университетского технологического предпринимательства” Минобрнауки РФ с 2022 года созданы и успешно работают более 20 стартап-студий. Они совмещают функции инвесторов и предпринимателей. Такая модель позволяет университетам передавать знания в реальный сектор экономики. Основная цель университетских стартап-студий — серийно строить технологические бизнесы вместе с университетами и студентами.
#россия #сельхоз
Молодые предприниматели создают системы для автоматизации процессов кормления скота, цифровые системы мониторинга и фенотипирования растений, устройства для гидропоники, одним из перспективных направлений стало развитие биотехнологий, направленных на снижение пестицидной нагрузки и производство экологически чистых продуктов.
В частности, создатели стартапа “АгроСпектр” познакомились во время учебы в Новосибирском государственном университете, разошлись по разным магистратурам, а затем снова встретились, чтобы создать совместный проект — комплексное цифровизированное решение для обработки данных в области исследований растительности, основанное на алгоритмах машинного обучения и искусственного интеллекта.
“Сельское хозяйство является одной из самых нецифровизированных отраслей. Применение современных подходов к анализу данных позволит находить новые зависимости в модели растениеводства, повышать точность прогнозирования урожайности, доз удобрений, разработке новых эффективных сортов и т.д.”, — пояснил один из основателей стартапа Александр Колмачевский.
Выпускники РГАУ-МСХА им. Тимирязева изобрели робота и нейросеть для выявления болезней тепличных растений и создали для его реализации стартап «Вавилов».
“Так как наш вуз имеет сельскохозяйственную направленность, мы выбрали направление AgroTech. А решением стало использование старой неработающей машинки на радиоуправлении – мы решили ее перепрограммировать и применить в проекте. Один из членов команды разбирался в компьютерном зрении, и совместными усилиями мы придумали создать робота с искусственным интеллектом для сельского хозяйства”, — говорит один из авторов и руководитель стартапа Егор Каинов.
В рамках федерального проекта “Платформа университетского технологического предпринимательства” Минобрнауки РФ с 2022 года созданы и успешно работают более 20 стартап-студий. Они совмещают функции инвесторов и предпринимателей. Такая модель позволяет университетам передавать знания в реальный сектор экономики. Основная цель университетских стартап-студий — серийно строить технологические бизнесы вместе с университетами и студентами.
#россия #сельхоз
Где растёт виноград для просекко
На снимке, сделанном спутником Sentinel-2 30 августа 2024 года, изображены виноградники в итальянском регионе Венето. Эта область славится производством Просекко (итал. Prosecco), игристого белого вина из винограда сорта Глера.
Пространственное разрешение снимка — 10 метров на пиксель — не позволяет различить ряды винограда (среднее расстояние между рядами составляет около 2,5 метров). Подсказкой является форма полей, многие из которых вытянуты в направлении с севера на юг. В винограднике ряды размещают в направлении север-юг, чтобы обе стороны лозы получали одинаковое количество солнца.
Название вина происходит от названия деревни Prosecco на востоке Италии, рядом с городом Триест. Название деревни, в свою очередь, происходит от слова “просека” славянского происхождения (словен. proseka).
#снимки #сельхоз
На снимке, сделанном спутником Sentinel-2 30 августа 2024 года, изображены виноградники в итальянском регионе Венето. Эта область славится производством Просекко (итал. Prosecco), игристого белого вина из винограда сорта Глера.
Пространственное разрешение снимка — 10 метров на пиксель — не позволяет различить ряды винограда (среднее расстояние между рядами составляет около 2,5 метров). Подсказкой является форма полей, многие из которых вытянуты в направлении с севера на юг. В винограднике ряды размещают в направлении север-юг, чтобы обе стороны лозы получали одинаковое количество солнца.
Название вина происходит от названия деревни Prosecco на востоке Италии, рядом с городом Триест. Название деревни, в свою очередь, происходит от слова “просека” славянского происхождения (словен. proseka).
#снимки #сельхоз
Разработана технология внесения удобрений по спутниковым данным [ссылка]
"Команда российских разработчиков создала автоматизированную систему "Умное сельское хозяйство" на основе искусственного интеллекта для дифференцированного внесения удобрений с использованием космических снимков, анализом данных по типам почв, погодных условий", — рассказали агентству РИА Новости в пресс-службе платформы Национальной технологической инициативы.
Как отметил лидер проекта Алексей Олифиренко, система формирует специальные карты-задания для сельскохозяйственной техники, что позволяет вносить удобрения в нужном месте и в нужном количестве. Процессом внесения вещества управляет компьютер. Такой подход помогает аграриям повышать урожайность и минимизировать потери.
"Мы успешно реализовали пилотный проект в крупном агрохолдинге в Краснодарском крае. В рамках этого проекта были достигнуты значительные результаты: экономия удобрений составила 20%, а урожайность на экспериментальных полях увеличилась на 23%, достигнув 96 центнеров с гектара. В результате агрохолдинг принял решение масштабировать проект на своих полях с 3 до 10 тысяч гектаров в течение следующих трех лет", — уточнил Олифиренко.
Разработали систему в ООО "ПрофАгро". Вот презентация проекта “Умное сельское хозяйство” на НТИ.
#россия #сельхоз
"Команда российских разработчиков создала автоматизированную систему "Умное сельское хозяйство" на основе искусственного интеллекта для дифференцированного внесения удобрений с использованием космических снимков, анализом данных по типам почв, погодных условий", — рассказали агентству РИА Новости в пресс-службе платформы Национальной технологической инициативы.
Как отметил лидер проекта Алексей Олифиренко, система формирует специальные карты-задания для сельскохозяйственной техники, что позволяет вносить удобрения в нужном месте и в нужном количестве. Процессом внесения вещества управляет компьютер. Такой подход помогает аграриям повышать урожайность и минимизировать потери.
"Мы успешно реализовали пилотный проект в крупном агрохолдинге в Краснодарском крае. В рамках этого проекта были достигнуты значительные результаты: экономия удобрений составила 20%, а урожайность на экспериментальных полях увеличилась на 23%, достигнув 96 центнеров с гектара. В результате агрохолдинг принял решение масштабировать проект на своих полях с 3 до 10 тысяч гектаров в течение следующих трех лет", — уточнил Олифиренко.
Разработали систему в ООО "ПрофАгро". Вот презентация проекта “Умное сельское хозяйство” на НТИ.
#россия #сельхоз
Переменные окружающей среды повышают точность оценки содержания органического углерода в почве с помощью данных дистанционного зондирования
В недавней 📖 работе китайских учёных исследовалось влияние методов моделирования и выбора переменных на точность оценки содержания органического углерода в почве (soil organic carbon, SOC) по данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).
В качестве методов моделирования использовались два варианта линейной регрессии и два метода машинного обучения: случайный лес (random forest, RF) и метод опорных векторов (support vector machine, SVM). Анализируемые переменные окружающей среды включали факторы рельефа, климата, почвы и растительного покрова (вегетационные индексы).
Исследования проводились в районе The Northeast China Transect, расположенном в среднеширотном полузасушливом регионе вдоль 43°30' северной широты, общей протяженностью около 1600 км (112° – 130°30' восточной долготы). Сбор образцов почвы был проведен с 26 июля по 8 августа 2001 года. В качестве данных ДЗЗ использовались значения спектральной отражательной способности, полученной по снимкам спутника Landsat 5.
Результаты показали, что: (1) Содержание SOC может быть эффективно оценено с помощью отражательной способности, полученной из снимков Landsat 5 TM. (2) Переменные окружающей среды могут существенно повысить точность оценки содержания SOC, причем климатические и почвенные факторы дают наиболее значительные улучшения. (3) Методы моделирования на основе машинного обучения обеспечивают более высокую точность оценки, чем линейная регрессия. Лучшие результаты были получены с помощью SVM по данным отражательной способности и переменным окружающей среды: R^2 = 0.9220, RMSE = 11.6165, MAE = 10.8075 (на тестовых данных). Несколько худшие результаты дал RF.
Исследование показало, что добавление переменных окружающей среды может эффективно повысить точность оценки содержания SOC. Среди этих переменных среднегодовое количество осадков и pH почвы являются основными факторами, влияющими на точность оценки содержания SOC, за которыми следуют высота над уровнем моря, уклон и аспект. Температура оказывает значительное влияние на содержание SOC через воздействие на активность почвенных микроорганизмов и почвенное дыхание. pH почвы влияет на химические реакции и ионообменные свойства почвы. Кислые почвы обычно ограничивают активность микроорганизмов и разложение органического вещества, тем самым препятствуя накоплению SOC. Осадки косвенно влияют на содержание SOC, воздействуя на состояние влажности почвы.
🗺 Содержание органического углерода в почве в исследуемой области (2001 г.), основанное на лучшей модели.
Если бы авторы разделили исследуемую область на несколько подобластей, то шанс появился бы и у линейной регрессии)
#сельхоз #почва
В недавней 📖 работе китайских учёных исследовалось влияние методов моделирования и выбора переменных на точность оценки содержания органического углерода в почве (soil organic carbon, SOC) по данным дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).
В качестве методов моделирования использовались два варианта линейной регрессии и два метода машинного обучения: случайный лес (random forest, RF) и метод опорных векторов (support vector machine, SVM). Анализируемые переменные окружающей среды включали факторы рельефа, климата, почвы и растительного покрова (вегетационные индексы).
Исследования проводились в районе The Northeast China Transect, расположенном в среднеширотном полузасушливом регионе вдоль 43°30' северной широты, общей протяженностью около 1600 км (112° – 130°30' восточной долготы). Сбор образцов почвы был проведен с 26 июля по 8 августа 2001 года. В качестве данных ДЗЗ использовались значения спектральной отражательной способности, полученной по снимкам спутника Landsat 5.
Результаты показали, что: (1) Содержание SOC может быть эффективно оценено с помощью отражательной способности, полученной из снимков Landsat 5 TM. (2) Переменные окружающей среды могут существенно повысить точность оценки содержания SOC, причем климатические и почвенные факторы дают наиболее значительные улучшения. (3) Методы моделирования на основе машинного обучения обеспечивают более высокую точность оценки, чем линейная регрессия. Лучшие результаты были получены с помощью SVM по данным отражательной способности и переменным окружающей среды: R^2 = 0.9220, RMSE = 11.6165, MAE = 10.8075 (на тестовых данных). Несколько худшие результаты дал RF.
Исследование показало, что добавление переменных окружающей среды может эффективно повысить точность оценки содержания SOC. Среди этих переменных среднегодовое количество осадков и pH почвы являются основными факторами, влияющими на точность оценки содержания SOC, за которыми следуют высота над уровнем моря, уклон и аспект. Температура оказывает значительное влияние на содержание SOC через воздействие на активность почвенных микроорганизмов и почвенное дыхание. pH почвы влияет на химические реакции и ионообменные свойства почвы. Кислые почвы обычно ограничивают активность микроорганизмов и разложение органического вещества, тем самым препятствуя накоплению SOC. Осадки косвенно влияют на содержание SOC, воздействуя на состояние влажности почвы.
🗺 Содержание органического углерода в почве в исследуемой области (2001 г.), основанное на лучшей модели.
Если бы авторы разделили исследуемую область на несколько подобластей, то шанс появился бы и у линейной регрессии)
#сельхоз #почва
Меандры Ирравади
Ирравади (Irrawaddy) — крупнейшая водная артерия Бирмы (Мьянмы), длиной более 2170 километров. Река берет начало в северной части страны и течет на юг до впадения в Андаманское море. Осадки в воде придают реке непрозрачный, светло-коричневый цвет, за исключением короткого светло-зеленого участка возле населенного пункта Елегале (Yelegale).
Темно-зеленая растительность окаймляет берега старых русел Ирравади. Эти русла особенно заметны в правой верхней части снимка. В пойме реки видны следы сельскохозяйственного производства. Это район называют “рисовой чашей” Бирмы. Снимок сделан в декабре, в период сбора урожая.
📸 Снимок с МКС (ISS070-E-42458, 16 декабря 2023 года).
#снимки #вода #сельхоз
Ирравади (Irrawaddy) — крупнейшая водная артерия Бирмы (Мьянмы), длиной более 2170 километров. Река берет начало в северной части страны и течет на юг до впадения в Андаманское море. Осадки в воде придают реке непрозрачный, светло-коричневый цвет, за исключением короткого светло-зеленого участка возле населенного пункта Елегале (Yelegale).
Темно-зеленая растительность окаймляет берега старых русел Ирравади. Эти русла особенно заметны в правой верхней части снимка. В пойме реки видны следы сельскохозяйственного производства. Это район называют “рисовой чашей” Бирмы. Снимок сделан в декабре, в период сбора урожая.
📸 Снимок с МКС (ISS070-E-42458, 16 декабря 2023 года).
#снимки #вода #сельхоз