Очередной раз радуюсь, читая про успехи проектов политехников, развитию которых мы помогали!
На этот раз про команду "Агроспектр" во главе с Матвеем Четверговым, участника акселераторов TechnoProject ПИШ СПбПУ и студента Высшей школы технологического предпринимательства Политеха
🌿🐂Как проекты молодых ученых при поддержке Фонда содействия инновациям развивают сельское хозяйство
Мир стремительно развивается, но процветание человека по-прежнему напрямую зависит от успехов в сельском хозяйстве. При этом агропромышленный комплекс нашей страны остается сегодня одной из самых нецифровизированных отраслей. Разнообразные высокотехнологичные инновации, призванные вывести на новый уровень уход за посадками и заботу о скоте, разрабатывают молодые исследователи в рамках федерального проекта Минобрнауки «Платформа университетского технологического предпринимательства». О том, как нейросеть учат находить болезни растений, а роботы следят за питанием коров, читайте в материале.
🍀Диагност зеленых пациентов
Робота для оперативного выявления болезней овощных и ягодных культур в крупных тепличных хозяйствах разработали выпускники РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева Егор Каинов и Павел Воронков. Работу над стартапом молодые люди начали на третьем курсе обучения в вузе. Технология призвана помочь повысить эффективность работы агрономов.
Изобретение получило символичное имя «Вавилов» в честь выдающегося отечественного ботаника и селекционера Николая Ивановича Вавилова. Автономная платформа может работать даже в темное время суток, при этом проводит мониторинг в пять раз быстрее, чем живой работник. А точность рободиагностики превышает 90% — все дело в исключении человеческого фактора.
Процесс осмотра посадок роботом прост: автономная платформа передвигается по теплице и с помощью «компьютерного зрения» выявляет у растений признаки заболеваний. Если внешний вид каких-то посадок вызывает тревогу, информация сразу передается во встроенную аналитическую систему робота для принятия решения. Эта система также поможет агрономам анализировать заболеваемость посадок по накопленным данным и готовить прогнозы на их основе.
Робот уже научился диагностировать заболевания клубники, томатов и огурцов. В будущем этот перечень планируется пополнить другими культурами.
Чтобы разработка была максимально полезной, перед тем как запускать проект, молодые ученые встречались с агрономами из крупных тепличных комплексов и лично посетили один из них в Турове. В результате исследователи обнаружили три важнейшие проблемы агрохозяйств: позднее выявление заболеваний растений из-за большой площади и нехватки кадров, недостаточно частый и точный мониторинг, а также отсутствие информационной системы, приводящее к замедлению принятия решений по лечению посадок.
Проект одержал победу в конкурсе «Студенческий стартап», проводимом Фондом содействия инновациям, и получил грант в размере 1 млн рублей. Завершается работа над промышленным образцом робота.
😳«Цифровой глаз» на службе у селекционера
Программу с использованием «компьютерного зрения» и ИИ для анализа семян разработала пятерка студентов из Воронежского государственного технического университета и Воронежского государственного аграрного университета. Фенотипирование семян — важный этап труда селекционеров, во время которого специалисты осматривают семена, оценивая по внешнему виду их жизнеспособность и посевные качества. Это позволяет отбирать растения, лучше адаптированные к определенным условиям окружающей среды.
Технология позволяет упростить и ускорить процесс фенотипирования семян. Разработка окажется полезной для селекционно-семеноводческих компаний и компаний по переработке сельхозкультур. Подход также поможет снизить стоимость производства социально значимых продуктов, включенных в корзину гражданина нашей страны.
Первоначальная минимально жизнеспособная версия разработки уже готова, есть планы по дальнейшему улучшению технологии. Проект стал финалистом конкурса «Студенческий стартап» и получил грант в размере 1 млн рублей от Фонда содействия инновациям.
В дальнейшем участники стартапа хотят объединить систему с технологией беспилотных летательных аппаратов, чтобы иметь возможность анализировать качество семян прямо на полях.
🐄«Кормоконструктор» накормит коров
Автоматизированную систему для приготовления зерновых кормов для скота создал студент магистратуры Алтайского государственного аграрного университета Иван Лопатин под руководством заместителя декана инженерного факультета вуза Виктора Садова. Молодой человек живет в сельской местности и с детства интересовался технологиями, способными повысить эффективность ведения домашнего хозяйства.
Разработка, получившая название «Кормоконструктор», включает несколько измельчителей. В отличие от аналогов они режут траву и зерно вместо того, чтобы их дробить, что позволяет экономить энергию. В зависимости от ингредиентов корма измельчители можно менять.
Важное преимущество инновации — возможность одновременной работы установок для разных видов сырья, позволяющая сэкономить время на смене насадок и ручном смешивании компонентов.
«На аналогичных установках эти действия занимают 60 минут для приготовления 50 кг корма. На нашей установке мы готовим тот же объем за пять минут. При одинаковой мощности с аналогами в 2,2 кВт производительность нашей установки больше в четыре с половиной раза и составляет 2,3 тыс. кг/ч», — передает слова Ивана Лопатина пресс-служба Платформы университетского технологического предпринимательства.
Технология поможет малым и средним крестьянско-фермерским хозяйствам начать использовать натуральные корма вместо того, чтобы закупать химические продукты, негативно влияющие на качество мяса животных.
Система успешно прошла испытания на двух фермах Косихинского района и в собственном хозяйстве Ивана. Производимый на опытном образце «Кормоконструктора» корм уже поставляется в магазины. Готовятся документы для производства установок на Барнаульском станкостроительном заводе.
🥦🌳«Агроспектр»: растениеводство нового поколения
Высокотехнологичную систему для обработки данных агрономических исследований с применением ИИ разрабатывают в рамках стартапа «АгроСпектр» молодые исследователи Александр Колмачевский из Новосибирского государственного университета и Матвей Четвергов из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.
Проект представляет собой платформу с функцией цифровой селекции, предназначенную для фенологических и генетических исследований растений. Разрабатываемая система может хранить, обрабатывать и анализировать информацию, а также автоматически распознавать и обрабатывать загружаемые в нее исследовательские данные.
Подробнее о технологии корреспонденту «Научной России» рассказал сам Александр Колмачевский: «Система выполняет различные функции, — объяснил молодой исследователь. — В их число входят: внесение данных – пользователи могут легко добавлять новые записи, редактировать и удалять существующие данные, структурировать создаваемые сорта и семена, группировать их по полевым исследованиям; визуализация данных – платформа предоставляет инструменты для графической визуализации данных, позволяя пользователям анализировать и интерпретировать полученные результаты, что помогает в проведении селекционных и растениеводческих исследований; мобильное приложение с офлайн-режимом – пользователи могут вводить данные без интернет-соединения в полевых условиях с последующей синхронизацией после восстановления доступа к сети; синхронизация данных – платформа автоматически синхронизирует данные между мобильным приложением и веб-сервисом, что обеспечивает актуальность информации; обработка и анализ данных – инструменты для обработки данных позволяют выполнять статистический анализ и находить закономерности между различными параметрами сортов и семян, повышать качество проводимых исследований; инструменты для внесения данных из открытых источников и рукописных заметок: позволяют удобно вносить существующие данные и пополнять каталог сортов».
В настоящее время на российском рынке нет систем с аналогичным разнообразием функций. Как правило, учет результатов агрономических исследований проводится вручную или с помощью непрофильных программ, что ограничивает возможности специализированной обработки информации.
«На текущий момент фокус направлен на сбор исследовательских данных, фенологических, лабораторных и прочих параметров, которые позволят анализировать данные по сортам и посевам и проводить подробные полевые исследования. Все это позволит оптимизировать селекционные и семеноводческие программы, удобно хранить и обрабатывать данные», — отметил Александр Колмачевский.
Исследователь также поделился деталями технологии разрабатываемого в рамках проекта мобильного приложения, обратив внимание на его важнейшие функции: «Мобильное приложение частично дублирует функционал полноценного веб-сервиса с целью создания, актуализации и просмотра данных в полевых условиях, где нет подключения к интернету. Оно представляет собой удобный адаптированный вариант сервиса, где пользователи имеют доступ к данным каталога сортов и собственных семян, с которыми они работают в настоящий момент, а также к каталогу полевых исследований. Каталоги сортов и семян позволяют накапливать такую информацию, как фенологические признаки, пораженность болезнями, устойчивость к абиотическим факторам, оценка состояния посевов перед уборкой, уборка урожая, лабораторный анализ, метеорология. Каталог полевых исследований, в свою очередь, позволяет группировать высаженные семена в отдельные исследования, отслеживать результаты изменения условий проведения испытаний, климатических факторов и свойств семян».
Разработка станет ценным подспорьем для научных институтов, лабораторий и селекционно-семеноводческих компаний. Проект победил в конкурсе «Старт-ЦТ» и получил грант на проведение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) от Фонда содействия инновациям. Стартап стал резидентом Академпарка в Новосибирске и получил поддержку ведущих научных центров страны. В планах разработчиков — расширить возможности базы данных и выйти на международный рынок.
🍏🍒Плоды прогресса
Электрическое устройство для массового сбора плодов и ягод спроектировали аспирантка Ставропольского государственного аграрного университета Линара Мазинова и ее научный руководитель кандидат технических наук, доцент Сергей Антонов.
В настоящее время технология автоматического сбора плодов мало распространена из-за громоздкости и невысокой надежности существующих разработок. В России ситуация осложняется тем, что в стране пока нет удобных отечественных разработок в этой области, а стоимость высококачественных устройств из Беларуси и Японии чересчур высока.
В основе ставропольской технологии лежит линейный электродвигатель. Эта установка отличается высокой энергоэффективностью, надежностью и невысокой стоимостью, при этом компактна и обладает небольшой массой. Потребляемая мощность устройства в полтора-два раза меньше, чем у существующих аналогов, при этом его КПД выше на 10–20%, а энергозатраты на 10–30% ниже. Еще одна выгодная черта разработки — увеличенный срок эксплуатации.
В ноябре 2023 г. проект победил в конкурсе «Студенческий стартап» и получил грант на 1 млн рублей, что позволило авторам закупить материалы и приступить к созданию опытного образца прибора. Когда он будет готов, разработчики планируют испытать технологию в полевых условиях и перейти к промышленному производству устройства.
Источник: https://scientificrussia.ru/articles/ot-vavilova-do-kormokonstruktora-kak-proekty-molodyh-ucenyh-razvivaut-selskoe-hozajstvo
На этот раз про команду "Агроспектр" во главе с Матвеем Четверговым, участника акселераторов TechnoProject ПИШ СПбПУ и студента Высшей школы технологического предпринимательства Политеха
🌿🐂Как проекты молодых ученых при поддержке Фонда содействия инновациям развивают сельское хозяйство
Мир стремительно развивается, но процветание человека по-прежнему напрямую зависит от успехов в сельском хозяйстве. При этом агропромышленный комплекс нашей страны остается сегодня одной из самых нецифровизированных отраслей. Разнообразные высокотехнологичные инновации, призванные вывести на новый уровень уход за посадками и заботу о скоте, разрабатывают молодые исследователи в рамках федерального проекта Минобрнауки «Платформа университетского технологического предпринимательства». О том, как нейросеть учат находить болезни растений, а роботы следят за питанием коров, читайте в материале.
🍀Диагност зеленых пациентов
Робота для оперативного выявления болезней овощных и ягодных культур в крупных тепличных хозяйствах разработали выпускники РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева Егор Каинов и Павел Воронков. Работу над стартапом молодые люди начали на третьем курсе обучения в вузе. Технология призвана помочь повысить эффективность работы агрономов.
Изобретение получило символичное имя «Вавилов» в честь выдающегося отечественного ботаника и селекционера Николая Ивановича Вавилова. Автономная платформа может работать даже в темное время суток, при этом проводит мониторинг в пять раз быстрее, чем живой работник. А точность рободиагностики превышает 90% — все дело в исключении человеческого фактора.
Процесс осмотра посадок роботом прост: автономная платформа передвигается по теплице и с помощью «компьютерного зрения» выявляет у растений признаки заболеваний. Если внешний вид каких-то посадок вызывает тревогу, информация сразу передается во встроенную аналитическую систему робота для принятия решения. Эта система также поможет агрономам анализировать заболеваемость посадок по накопленным данным и готовить прогнозы на их основе.
Робот уже научился диагностировать заболевания клубники, томатов и огурцов. В будущем этот перечень планируется пополнить другими культурами.
Чтобы разработка была максимально полезной, перед тем как запускать проект, молодые ученые встречались с агрономами из крупных тепличных комплексов и лично посетили один из них в Турове. В результате исследователи обнаружили три важнейшие проблемы агрохозяйств: позднее выявление заболеваний растений из-за большой площади и нехватки кадров, недостаточно частый и точный мониторинг, а также отсутствие информационной системы, приводящее к замедлению принятия решений по лечению посадок.
Проект одержал победу в конкурсе «Студенческий стартап», проводимом Фондом содействия инновациям, и получил грант в размере 1 млн рублей. Завершается работа над промышленным образцом робота.
😳«Цифровой глаз» на службе у селекционера
Программу с использованием «компьютерного зрения» и ИИ для анализа семян разработала пятерка студентов из Воронежского государственного технического университета и Воронежского государственного аграрного университета. Фенотипирование семян — важный этап труда селекционеров, во время которого специалисты осматривают семена, оценивая по внешнему виду их жизнеспособность и посевные качества. Это позволяет отбирать растения, лучше адаптированные к определенным условиям окружающей среды.
Технология позволяет упростить и ускорить процесс фенотипирования семян. Разработка окажется полезной для селекционно-семеноводческих компаний и компаний по переработке сельхозкультур. Подход также поможет снизить стоимость производства социально значимых продуктов, включенных в корзину гражданина нашей страны.
Первоначальная минимально жизнеспособная версия разработки уже готова, есть планы по дальнейшему улучшению технологии. Проект стал финалистом конкурса «Студенческий стартап» и получил грант в размере 1 млн рублей от Фонда содействия инновациям.
В дальнейшем участники стартапа хотят объединить систему с технологией беспилотных летательных аппаратов, чтобы иметь возможность анализировать качество семян прямо на полях.
🐄«Кормоконструктор» накормит коров
Автоматизированную систему для приготовления зерновых кормов для скота создал студент магистратуры Алтайского государственного аграрного университета Иван Лопатин под руководством заместителя декана инженерного факультета вуза Виктора Садова. Молодой человек живет в сельской местности и с детства интересовался технологиями, способными повысить эффективность ведения домашнего хозяйства.
Разработка, получившая название «Кормоконструктор», включает несколько измельчителей. В отличие от аналогов они режут траву и зерно вместо того, чтобы их дробить, что позволяет экономить энергию. В зависимости от ингредиентов корма измельчители можно менять.
Важное преимущество инновации — возможность одновременной работы установок для разных видов сырья, позволяющая сэкономить время на смене насадок и ручном смешивании компонентов.
«На аналогичных установках эти действия занимают 60 минут для приготовления 50 кг корма. На нашей установке мы готовим тот же объем за пять минут. При одинаковой мощности с аналогами в 2,2 кВт производительность нашей установки больше в четыре с половиной раза и составляет 2,3 тыс. кг/ч», — передает слова Ивана Лопатина пресс-служба Платформы университетского технологического предпринимательства.
Технология поможет малым и средним крестьянско-фермерским хозяйствам начать использовать натуральные корма вместо того, чтобы закупать химические продукты, негативно влияющие на качество мяса животных.
Система успешно прошла испытания на двух фермах Косихинского района и в собственном хозяйстве Ивана. Производимый на опытном образце «Кормоконструктора» корм уже поставляется в магазины. Готовятся документы для производства установок на Барнаульском станкостроительном заводе.
🥦🌳«Агроспектр»: растениеводство нового поколения
Высокотехнологичную систему для обработки данных агрономических исследований с применением ИИ разрабатывают в рамках стартапа «АгроСпектр» молодые исследователи Александр Колмачевский из Новосибирского государственного университета и Матвей Четвергов из Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого.
Проект представляет собой платформу с функцией цифровой селекции, предназначенную для фенологических и генетических исследований растений. Разрабатываемая система может хранить, обрабатывать и анализировать информацию, а также автоматически распознавать и обрабатывать загружаемые в нее исследовательские данные.
Подробнее о технологии корреспонденту «Научной России» рассказал сам Александр Колмачевский: «Система выполняет различные функции, — объяснил молодой исследователь. — В их число входят: внесение данных – пользователи могут легко добавлять новые записи, редактировать и удалять существующие данные, структурировать создаваемые сорта и семена, группировать их по полевым исследованиям; визуализация данных – платформа предоставляет инструменты для графической визуализации данных, позволяя пользователям анализировать и интерпретировать полученные результаты, что помогает в проведении селекционных и растениеводческих исследований; мобильное приложение с офлайн-режимом – пользователи могут вводить данные без интернет-соединения в полевых условиях с последующей синхронизацией после восстановления доступа к сети; синхронизация данных – платформа автоматически синхронизирует данные между мобильным приложением и веб-сервисом, что обеспечивает актуальность информации; обработка и анализ данных – инструменты для обработки данных позволяют выполнять статистический анализ и находить закономерности между различными параметрами сортов и семян, повышать качество проводимых исследований; инструменты для внесения данных из открытых источников и рукописных заметок: позволяют удобно вносить существующие данные и пополнять каталог сортов».
В настоящее время на российском рынке нет систем с аналогичным разнообразием функций. Как правило, учет результатов агрономических исследований проводится вручную или с помощью непрофильных программ, что ограничивает возможности специализированной обработки информации.
«На текущий момент фокус направлен на сбор исследовательских данных, фенологических, лабораторных и прочих параметров, которые позволят анализировать данные по сортам и посевам и проводить подробные полевые исследования. Все это позволит оптимизировать селекционные и семеноводческие программы, удобно хранить и обрабатывать данные», — отметил Александр Колмачевский.
Исследователь также поделился деталями технологии разрабатываемого в рамках проекта мобильного приложения, обратив внимание на его важнейшие функции: «Мобильное приложение частично дублирует функционал полноценного веб-сервиса с целью создания, актуализации и просмотра данных в полевых условиях, где нет подключения к интернету. Оно представляет собой удобный адаптированный вариант сервиса, где пользователи имеют доступ к данным каталога сортов и собственных семян, с которыми они работают в настоящий момент, а также к каталогу полевых исследований. Каталоги сортов и семян позволяют накапливать такую информацию, как фенологические признаки, пораженность болезнями, устойчивость к абиотическим факторам, оценка состояния посевов перед уборкой, уборка урожая, лабораторный анализ, метеорология. Каталог полевых исследований, в свою очередь, позволяет группировать высаженные семена в отдельные исследования, отслеживать результаты изменения условий проведения испытаний, климатических факторов и свойств семян».
Разработка станет ценным подспорьем для научных институтов, лабораторий и селекционно-семеноводческих компаний. Проект победил в конкурсе «Старт-ЦТ» и получил грант на проведение научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) от Фонда содействия инновациям. Стартап стал резидентом Академпарка в Новосибирске и получил поддержку ведущих научных центров страны. В планах разработчиков — расширить возможности базы данных и выйти на международный рынок.
🍏🍒Плоды прогресса
Электрическое устройство для массового сбора плодов и ягод спроектировали аспирантка Ставропольского государственного аграрного университета Линара Мазинова и ее научный руководитель кандидат технических наук, доцент Сергей Антонов.
В настоящее время технология автоматического сбора плодов мало распространена из-за громоздкости и невысокой надежности существующих разработок. В России ситуация осложняется тем, что в стране пока нет удобных отечественных разработок в этой области, а стоимость высококачественных устройств из Беларуси и Японии чересчур высока.
В основе ставропольской технологии лежит линейный электродвигатель. Эта установка отличается высокой энергоэффективностью, надежностью и невысокой стоимостью, при этом компактна и обладает небольшой массой. Потребляемая мощность устройства в полтора-два раза меньше, чем у существующих аналогов, при этом его КПД выше на 10–20%, а энергозатраты на 10–30% ниже. Еще одна выгодная черта разработки — увеличенный срок эксплуатации.
В ноябре 2023 г. проект победил в конкурсе «Студенческий стартап» и получил грант на 1 млн рублей, что позволило авторам закупить материалы и приступить к созданию опытного образца прибора. Когда он будет готов, разработчики планируют испытать технологию в полевых условиях и перейти к промышленному производству устройства.
Источник: https://scientificrussia.ru/articles/ot-vavilova-do-kormokonstruktora-kak-proekty-molodyh-ucenyh-razvivaut-selskoe-hozajstvo
