Найти в Дзене

Российский цифровой сервис «Прогноз урожая»

🔹Молодая российская компания «Тензор Филдс» с 2020 года является резидентом фонда «Сколково» с собственной разработкой — цифровым сервисом «Прогноз урожая». С его помощью сельхозпредприятие может спрогнозировать урожайность по выращиваемым культурам, подобрать наиболее подходящие даты для посева и уборки и многое другое. О том, как работает технология, рассказал один из разработчиков сервиса Михаил Гасанов. 📝— В 2019 году мы зарегистрировали наш сервис, а в 2020 году стали финалистами конкурса Россельхозбанка, после чего внедрили «Прогноз урожая» на платформе «Своё Фермерство», - рассказал журналу «Аграрная политика» Михаил Гасанов. - Аграрии смогли поработать с нашим сервисом, и он им понравился. В 2021 году сервис приобрели несколько агрохолдингов. 🔹Отметим, что сервис «Прогноз урожая» позволяет повысить информированность о перспективности использования отдельных сельскохозяйственных культур, оценить их урожайность, сравнить возможный экономический эффект от выращивания текущей и

🔹Молодая российская компания «Тензор Филдс» с 2020 года является резидентом фонда «Сколково» с собственной разработкой — цифровым сервисом «Прогноз урожая». С его помощью сельхозпредприятие может спрогнозировать урожайность по выращиваемым культурам, подобрать наиболее подходящие даты для посева и уборки и многое другое. О том, как работает технология, рассказал один из разработчиков сервиса Михаил Гасанов.

📝— В 2019 году мы зарегистрировали наш сервис, а в 2020 году стали финалистами конкурса Россельхозбанка, после чего внедрили «Прогноз урожая» на платформе «Своё Фермерство», - рассказал журналу «Аграрная политика» Михаил Гасанов. - Аграрии смогли поработать с нашим сервисом, и он им понравился. В 2021 году сервис приобрели несколько агрохолдингов.

🔹Отметим, что сервис «Прогноз урожая» позволяет повысить информированность о перспективности использования отдельных сельскохозяйственных культур, оценить их урожайность, сравнить возможный экономический эффект от выращивания текущей и альтернативных культур, а также выбрать оптимальные даты планирования работ посадки и уборки.

📝— Мы используем имитационные модели сельскохозяйственных культур и методы машинного обучения с алгоритмами оптимизации для оценки и прогнозирования урожайности, - уточнил Михаил Гасанов - Пользователь вводит параметры культуры, данные по севообороту, физическому составу почв, обороту азота. Мы применяем глобальные базы данных о погоде и почве для прогнозирования урожайности. Пространственное разрешение для получения данных о погоде составляет 25 км, для параметров почвы — 250 метров. Для повышения точности используем данные NDVI cо спутников и оптимизируем параметры модели. Точность прогноза — до 75–85% для калиброванных культур, 50–70% для культур с минимальной информацией. Кроме того, мы используем генетические алгоритмы для оптимизации сельскохозяйственных технологий и поиска наилучших сценариев с учетом погодных и почвенных данных. Также мы рассчитываем множество агротехнологических сценариев, чтобы найти наилучший с максимальной урожайностью и минимальными потерями воды.

📌Подробное интервью с одним из разработчиков сервиса «Прогноз урожая» Михаилом Гасановым читайте в Центре аграрного опыта и инноваций agrovesti.ru.

📌Материал опубликован в журнале «Аграрная Политика» №5 2022 г.