Проект АгроАсситент— это первая русскоязычная нейросеть для агрономов, обученная на

тысячах профильных книг и учебников. Модель станет умным помощником для

фермеров и специалистов АПК: поможет диагностировать болезни растений,

рассчитать нормы удобрений, спланировать севооборот и дать рекомендации с учётом

российских почв и климата. Технология основана на дообучении современных

языковых моделей и позволит экономить ресурсы, повышать урожайность и делать

сельское хозяйство более технологичным и устойчивым.

Разработка и внедрение первой специализированной русскоязычной языковой модели для
сельского хозяйства, способной предоставлять экспертные рекомендации агрономам и
фермерам на основе глубокого понимания профильной литературы, российских
агрономических стандартов и принципов ресурсосберегающего земледелия для
повышения эффективности и устойчивости агропромышленного комплекса РФ.
Проблема, которую решает результат проекта:
У агрономов и фермеров нет быстрого доступа к точным знаниям: информация
разбросана по тысячам книг и справочников, а универсальные нейросети не понимают
российские почвы, сорта и агротехнику. Из-за этого удобрения и химикаты вносятся на
глаз, ресурсы перерасходуются, а урожайность падает. АгроАсситент соберет все знания в
одном месте и даст четкие рекомендации с учетом местных условий.
Каким образом результат проекта решает проблему:
АгроАсситент объединяет знания из тысяч книг, учебников и нормативных документов в
единую нейросеть, доступную через простой интерфейс. Агроному больше не нужно
листать справочники или гуглить — он просто задает вопрос на естественном языке:
«Чем обработать пшеницу от бурой ржавчины в условиях Краснодарского края» или
«Нормы внесения аммиачной селитры под яровой рапс». Модель, обученная на
релевантных российских источниках, выдает точный, научно обоснованный ответ за
секунды. Это экономит время, исключает ошибки «на глаз», снижает перерасход
удобрений и химикатов, а значит — повышает урожайность и уменьшает нагрузку на
экологию.

На страницу проекта