Доильные роботы, болюсы, ПЦР-анализаторы и свинофоны... На выставке АГРОС-2023 провели питч-сессию агротех стартапов AgTechInventum. На сессии представили научно-технические проекты для животноводства.
Международная некоммерческая платформа AgTechinventum создана для поиска, оценки и внедрения технологий для сельского хозяйства. Платформу организовала Ассоциация дилеров сельскохозяйственной техники «АСХОД».
В экспертный совет январской питч-сессии вошли представители РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, «ЭкоНивы», «Союзмолока», Росагролизинга, Национальной ассоциации оптово–распределительных центров.
Сессию провели в демонстрационном формате - без конкурса и выявления победителей. Семь участников рассказали о проектах для отрасли молочного животноводства; четыре из них – члены консорциума «Новое молочное животноводство» на базе Федерального научного агроинженерного центра ВИМ. Завершил питч-сессию цифровой проект для свиноводческой отрасли. Модератором выступил Михаил Мизин, член правления «АСХОДа».
Толкатель кормов
Евгений Никитин, научный сотрудник ФНАЦ ВИМ, директор компании «ВМ-каталог» представил роботизированное устройство для кормового стола (Feed-Pusher). В 2020 году автор идеи выиграл конкурс по программе «Умник» Фонда содействия инновациям и получил грант на создание лабораторного образца; в 2022 году изготовили уже полноразмерный робот. Комплекс состоит из двух составляющих: непосредственно робота с бункером-дозатором добавок для подмешивания в корм и станции зарядки с дозаправкой бункера. Технику испытали на базе ЗАО «Совхоз им. Ленина». Устройство готовят к серийному производству; интеллектуальную собственность защитили патентами.
Над сбытом уже подумали: заключили договор о намерениях с агрофирмами «Зеленоградское» и «Рябцево» на поставку шести роботов; подписали договоры с дилерами сельхозтехники.
Компания «ВМ-каталог» пользуется государственной поддержкой по программе 1432 и постановлению 719.
По оценке инициатора проекта, запрос на подобные агрегаты в России превышает 16 тысяч единиц.
«Даже если охватим 30% рынка, то сформируем бизнес на 7,8 млрд рублей», подсчитал Никитин, заявив предварительную прайсовую цену машины - 1,2 млн рублей.
Электронный портрет
Цифровая бонитировка оценивает упитанность коров, параметры вымени, делает умное взвешивание и прогнозирует рост телят до 18 месяцев. Систему разработал Сергей Юрочка, младший научный сотрудник ФНАЦ ВИМ. В проекте задействованы РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, НТЦ «Ферммаш» и завод «Альфа». К работе над ПО привлекли МЭИ и ГК «РТСОФТ». Проект финансирует Российский научный фонд. Сергей Юрочка пояснил, что ищет заказчиков и партнеров, заинтересованных в продвижении стартапа и пожаловался на «холодный рынок» - игнорирование идеи со стороны животноводов. Эксперты площадки посоветовали докладчику упростить излишне сложную презентацию и наглядно показать предложение.
«Вы же проект для прибыли представляете. Поэтому показывайте выгоду в деньгах или «плюшках», которые получит инвестор», - наставлял молодого ученого Дмитрий Рыжков, директор по инновациям Национальной ассоциации оптово–распределительных центров.
Всевидящее око
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» работает над программно-аппаратным комплексом для мониторинга поведения и здоровья крупного рогатого скота. Проект представила Дария Валенкова. По ее словам 45% падежа скота связаны с вирусно-бактериологическими болезнями, 39% - болезнями органов ЖКТ, 9% - незаразными болезнями. В 2020 году ущерб сельхозпредприятий от опасных болезней скота превысил три миллиарда рублей. Резервы повышения эффективности заключаются в развитии интеллектуального мониторинга, который заменит визуальное наблюдение и станет альтернативой контактным датчикам.
Интеллектуальный видеомониторинг в режиме реального времени следит за жизнью на ферме, определяет отклонения в поведении и указывает на болезни животных.
Система повышает сохранность КРС, уход становится эффективнее, растет производительность труда. Одновременно снижаются затраты на ветеринарное обслуживание, издержки от потери скота становятся меньше.
«Цель проекта - создание масштабируемой системы бесконтактного анализа паттернов поведения КРС на основе видео данных без использования контактных датчиков, - поясняет Дария Валенкова. – Видеокамера фиксирует движение животного и сообщает фермеру об изменениях».
Преподаватели и студенты создали базовую модель редактирования на основе открытых данных: «Но это было недостаточно для обучения нейронной сети и дальнейших исследований».
Победа проекта в AgTechInventum в 2020 году открыла доступ к фермам агрохолдинга «ЭкоНива», где петербуржцам разрешили установить видеокамеры и собрать массив данных. Полученная информация довела точность распознавания нейронной сетью с 70 до 94 процентов.
«Впереди два этапа: на первом планируем продолжать исследования на основе видео и разрабатывать программное обеспечение. На втором этапе составим окончательную модель анализа поведения и создадим программный комплекс. Затем протестируем наработки на ферме и выйдем к потребителям», - поделилась планами докладчик.
Продолжение следует
По материалам журнала «АграрникЪ»
№ 1, 20023