Наука и ИИ в управлении урожаем Костанайской области
close_up

Questo sito utilizza i cookie. Scoprite di più sulle finalità del loro utilizzo e sulla modifica delle impostazioni dei cookie nel Vostro browser. Utilizzando questo sito, acconsentite all'uso dei cookie in conformità con le impostazioni correnti del browser Scoprite di più sui cookie

Наука и ИИ в управлении урожаем Костанайской области

Tempo di lettura: poco più di 2 minuti

Наука и ИИ в управлении урожаем Костанайской области

Fonte: AGRONEWS Tutte le notizie della fonte

Современные технологии становятся важным инструментом в агрономии, особенно в управлении урожаем. В Костанайской области Казахстана наука и искусственный интеллект (ИИ) играют ключевую роль в повышении эффективности сельского хозяйства. Елена Симанчук, магистр естественных наук и специалист по агрохимии, делится своим опытом и проектом DeepDala, который направлен на оптимизацию работы аграриев.

Елена Симанчук начала свою карьеру в научной сфере, работая в региональном Smart-центре и руководя агрохимической лабораторией. Ее научная специализация включает анализ продуктивности земли и влияние микроэлементов на качество зерна. В настоящее время она является соискателем степени PhD в области геоботаники и руководит проектом DeepDala.

DeepDala — это цифровая платформа, использующая данные спутникового мониторинга и ИИ для повышения эффективности землепользования. Приложение предоставляет полевой мониторинг на основе индекса NDVI, метеоданные и аналитические отчеты. Система позволяет прогнозировать урожайность за 3-4 месяца до уборки, а также отслеживать состояние посевов.

Проект уже прошел инкубационную программу и имеет рабочий прототип. Команда DeepDala готовится к пилотным запускам весной 2026 года, с планами по разработке новой версии приложения с улучшенными ИИ-модулями.

Основная проблема, которую решает DeepDala, — это недостаток анализа данных о состоянии почвы и посевов. Часто у фермеров нет времени на глубокий анализ, поэтому они принимают решения на основе интуиции. Платформа помогает упростить этот процесс, превращая сложные данные в понятные рекомендации для агрономов. Она позволяет обнаруживать проблемы на полях, такие как нехватка азота или наличие болезней, еще до того, как они станут видимыми.

Прогнозирование урожайности на основе ИИ основывается на анализе временных рядов данных и динамики развития посевов, что позволяет агрономам своевременно принимать управленческие решения. Раннее прогнозирование дает возможность выявить участки, требующие внимания, и предотвратить потери урожая.

Внедрение проекта DeepDala обещает увеличить урожайность на 1,7 т/га и доходы фермеров на 14-26%. Это достигается за счет трех подходов:

Точечное внесение удобрений, что снижает себестоимость и исключает перерасход.

Упреждающий контроль состояния растений, который помогает оперативно решать проблемы с питанием и болезнями.

Умная логистика, позволяющая заранее законтрактовать элеваторы и транспорт по оптимальным ценам.

На данный момент команда завершила тестирование платформы и теперь активно готовится к выходу на реальные поля. Пилотные запуски весной 2026 года станут критическим моментом для проекта, где будет подтверждено качество прогнозов в реальных условиях сельского хозяйства. Цель команды — предоставить фермерам не просто технологию, а доказанный экономический эффект, который они смогут увидеть в своих хозяйствах. Министерство сельского хозяйства РК также определило цифровизацию агропромышленного комплекса как ключевую задачу 2026 года, что подчеркивает актуальность и важность таких инициатив.

Фото - img.inform.kz

Всегда будьте в курсе свежих новостей.
Agronews
Non ricordate la password?
Accetto l'accordo utente

Связаться с редакцией