Создан аппаратно-программный комплекс, который в автономном режиме оценивает состояние растений и качество посевов. Технология способна находить проблемные участки, составлять статистику урожайности и строить карты дифференцированного внесения удобрений. Аналогов на российском рынке нет. Систему создали студенты Новосибирского государственного университета.
Проект попал в рейтинг ТОП-1000 университетских стартапов, реализованных в 2022 году в рамках федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства».
В чем суть разработки?
Цифровая платформа использует алгоритмы машинного обучения и ИИ. Технология дает дополнительные возможности обработки информации, что позволяет прогнозировать селекционные процессы, повышает точность и эффективность исследований. Программно-аппаратный комплекс собирает данные о состоянии посевов с помощью БПЛА, датчиков, составляет статистику урожайности и строит карты внесения удобрений.
Как возникла идея стартапа?
«Изначально это был студенческий проект, который по итогу превратился в нечто большее. В ходе работы мы нашли применение своим навыкам в разработке и конструировании БПЛА. В процессе работы над продуктом мы общаемся с потенциальными пользователями и получаем обратную связь, которая помогает нам глубже понять существующие проблемы и развивать продукт в соответствии с потребностями конечного потребителя», — поделился Александр Колмачевский.
В чем польза?
Технология поможет агрономам и селекционерам повысить урожайность и качество сельскохозяйственных культур. Разработка решит проблему нежелательного инбридинга — скрещивания сельхозкультур. Повысится генетическое разнообразие растений, увеличится урожайность новых сортов.
Развитие проекта
Сейчас программно-аппаратный комплекс находится на стадии доработки. В ближайшее время технология пройдет апробацию в промышленных условиях.
