Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Разработка интеллектуальной системы аналитики и автоматизации агропроизводства «Gros.farm» для повышения эффективности тепличных хозяйств

Gros.farm – проект Андрея Макеева, предпринимателя, основателя маркетплейса подарков и цветов Flowwow https://flowwow.com/.
Gros.farm агротех стартап, разрабатывающий интеллектуальную систему управления для тепличных хозяйств, которая объединяет автоматизацию процессов и аналитику на основе искусственного интеллекта. Помогает аграриям контролировать полив, освещение и микроклимат в теплицах, используя данные с датчиков и умные алгоритмы.

Ключевая особенность системы – ИИ-агроном, который не просто собирает данные, но и превращает их в практические рекомендации. Он анализирует показатели за длительные периоды, прогнозирует оптимальные сроки внесения удобрений или полива и даже предупреждает о возможных проблемах заранее. Например, может заранее сообщить о необходимости подкормки, чтобы не допустить истощения почвы.

Gros.farm – это как агроном в кармане: доступный круглосуточно, дешевле, чем нанимать специалиста, и при этом постоянно обучающийся на успешном опыте пользователей. Технологические карты, встроенные в систему, адаптируются под конкретное хозяйство и самообучаются на успешном опыте других фермеров, а «умный журнал» не только фиксирует выполненные работы, но и планирует будущие задачи.

Gros.farm - простой внешне, но функциональный внутри продукт, который подходит для микрофермеров до 200 м2, малых фермеров до 1 га, средних до 5 га и крупных хозяйств, в том числе и для открытого грунта. В отличие от сложных зарубежных аналогов, Gros.farm работает с любым оборудованием и предлагает готовые шаблоны для быстрого старта – это критично для фермеров с ограниченными ресурсами.

Gros.farm делает тепличное производство более эффективным, снижая затраты и риски, а главное – дает даже небольшим хозяйствам доступ к технологиям, которые раньше были доступны только крупным агрохолдингам.
На сегодня разработаны:
1. Мобильное приложение (iOS/Android) с функциями:
Технологические карты для 20+ культур (томаты, огурцы, зелень) с динамической корректировкой параметров (температура, влажность, освещение).
Журнал агронома с планированием задач, учетом операций и интеграцией с картами.
Визуализация данных с датчиков в реальном времени.
2. Аппаратная часть:
Блок управления для датчиков ZigBee (совместим с мобильными устройствами).
Прототип автономного Модуля X (LoRaWAN, работа до 8 месяцев без подзарядки).
3. Пилотные внедрения:
30 фермерских хозяйств в РФ (Московская область, Краснодарский край) подтвердили:
- Сокращение трудозатрат на 25% за счет автоматизации полива и освещения.
- Рост урожайности на 15–20% благодаря точному следованию ИИ-рекомендациям.
Более 80 фермеров уже зарегистрированы в системе. Функции, которые работают: инструмент управлением техкартой, таск-трекер, работа автоматики с уровнем 1 (расписания), телеметрия (сбор показателей), информирование о нарушениях, возможность подключения агрономов удаленно, открытая база техкарт. Разработано и внедрено ПО для блока управления.

3 уникальных преимущества Gros.farm:
1. «Умные» технологические карты с ИИ – адаптируются под опыт пользователей, а не являются статичными инструкциями.
2. Гибкость подключения оборудования – поддержка ZigBee, LoRaWAN и любых датчиков (конкуренты требуют покупки своих устройств).
3. Модуль X – автономный датчик с работой до 8 месяцев без подзарядки (аналоги требуют частого обслуживания).

Планы на 2025–2027 годы
2025:
Внедрение ИИ-помощника для полива и защиты растений.
Сертификация ПО как российского продукта (Минцифры).
2026:
Выход на рынки Казахстана и Беларуси через партнеров.
Интеграция с большим количеством датчиков.
2027:
Выход на рынки Индии, Турции и Южной Африки через партнеров.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

Сельское хозяйство

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Технологии хранения и анализа больших данных

Похожие проекты

Разработка интеллектуальной платформы подбора, оценки, обучения и повышения эффективности линейного персонала на базе машинного обучения ServiceGuru
0 комментариев
Разработка новых информационных систем интеллектуального анализа и управления для повышения эффективности управленческих, финансовых, сбытовых, логистических, образовательных процессов в организациях
0 комментариев
Разработка интеллектуальной системы для повышения эффективности тренировок в кольцевых гонках на основе искусственного интеллекта
0 комментариев
SBS-25 т1 Разработка интеллектуальной системы подбора жилья на основе предпочтений пользователя
0 комментариев
Разработка информационной системы для автоматизации процесса складской логистики в целях повышения эффективности функционирования транспортной компании
0 комментариев