Проект направлен на создание информационной платформы на основе искусственного интеллекта для анализа экологических лабораторных данных в интересах сельского хозяйства. Платформа агрегирует результаты лабораторных исследований воды, почвы и атмосферного воздуха, проводит их интеллектуальную обработку, выявляет скрытые закономерности и формирует прогнозные модели для агрономов, экологов, сельхозпроизводителей и органов управления АПК. Цель – повышение эффективности сельскохозяйственного производства за счёт научно обоснованных рекомендаций по управлению плодородием почв, качеством воды для орошения и экологической безопасностью агроландшафтов. Задачи: разработка архитектуры платформы; создание модуля сбора и нормализации лабораторных данных; обучение ML-моделей на исторических данных; разработка модуля прогнозирования и рекомендаций; интеграция с ГИС; пилотное внедрение в хозяйствах Республики Дагестан. Ожидаемые результаты: функционирующая платформа с не менее чем 500 пользователями на первом этапе; обученные модели прогнозирования урожайности и рисков деградации почв; снижение затрат на удобрения на 15–20%; публикация не менее 3 научных статей; формирование открытой базы экологических данных региона. Области применения: точное земледелие, агроэкологический мониторинг, экологический контроль, управление природными ресурсами. Потребительские сегменты: сельхозпроизводители, агрономы, экологи, органы управления АПК, научные и образовательные учреждения, экологические организации. Проект соответствует рынкам НТИ TechNet и EcoNet, сквозным технологиям «Искусственный интеллект», «Большие данные», «Геоинформационные системы», «Интернет вещей» и критической технологии РФ «Мониторинг и прогнозирование состояния окружающей среды».

На страницу проекта