Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
IT Russia brief

Российские студенты разработали приложения для контроля качества семян и прогноза урожайности

Студенты из 28 российских вузов разработали на хакатоне Technoforge: AgroTECH в Московском институте электроники и математики, входящем в состав Высшей школы экономики, цифровые прототипы для масштабной трансформации и решения задач агропромышленного комплекса. Соорганизатором хакатона стала группа компаний «ЭкоНива», которая поддерживает дальнейшее тестирование и внедрение проектов на своих фермах. От цифровых моделей до внедрениях на полях Среди представленных проектов есть сервис EKO CONTROL для глубокого анализа почв и прогнозирования урожайности. В основе системы находятся карты внесения удобрений и симулятор факторов, оценивающий влияние агрохимии и погоды на урожай. Мобильное приложение с искусственным интеллектом создала команда «Агрошкольники» для контроля качества семян. В основе разработки лежит модель Vision Transformer. Еще одним перспективным проектом стало приложение для определения фенологических фаз растений по изображениям. Разработка сочетает классические методы комп

Студенты из 28 российских вузов разработали на хакатоне Technoforge: AgroTECH в Московском институте электроники и математики, входящем в состав Высшей школы экономики, цифровые прототипы для масштабной трансформации и решения задач агропромышленного комплекса.

Соорганизатором хакатона стала группа компаний «ЭкоНива», которая поддерживает дальнейшее тестирование и внедрение проектов на своих фермах.

От цифровых моделей до внедрениях на полях

Среди представленных проектов есть сервис EKO CONTROL для глубокого анализа почв и прогнозирования урожайности. В основе системы находятся карты внесения удобрений и симулятор факторов, оценивающий влияние агрохимии и погоды на урожай.

Мобильное приложение с искусственным интеллектом создала команда «Агрошкольники» для контроля качества семян. В основе разработки лежит модель Vision Transformer.

Еще одним перспективным проектом стало приложение для определения фенологических фаз растений по изображениям. Разработка сочетает классические методы компьютерного зрения и машинного обучения.

Команды, победившие на хакатоне, готовят пилотные проекты своих цифровых решений для внедрения в реальных условиях.