Северо-Кавказский федеральный университет (СКФУ) активно работает над тремя проектами, поддерживаемыми Российским научным фондом, которые направлены на развитие умного земледелия и внедрение цифровых технологий в агропромышленный комплекс. Эти инициативы включают в себя разработку беспилотных систем, мониторинг тепличных комплексов и прогнозирование урожайности, что напрямую способствует повышению устойчивости производства продуктов питания. Подробности об этом можно найти в Ставропольской правде.
Умное земледелие объединяет в себе интернет вещей, спутниковую обработку изображений и беспилотные летательные аппараты, что позволяет осуществлять анализ данных в реальном времени и автоматизировать процессы в сельском хозяйстве. С помощью этих технологий возможно контролировать состояние почвы и растений, оперативно выявлять проблемные зоны, корректировать внесение удобрений и быстро адаптироваться к изменениям внешней среды. Для аграрных регионов, таких как Ставропольский край и Северный Кавказ, внедрение таких решений имеет решающее значение для обеспечения продовольственной безопасности и цифровизации сельского хозяйства.
Ректор СКФУ, профессор Татьяна Шебзухова, подчеркнула, что университет активно развивает исследования на стыке математики, искусственного интеллекта, сенсорных сетей и задач агропромышленного комплекса. Реализуемые проекты ориентированы не только на получение научных результатов, но и на их внедрение в реальную экономику, включая сотрудничество с предприятиями. Эта работа полностью соответствует национальным задачам по технологическому развитию России и внедрению отечественных решений.
Первый проект сосредоточен на разработке энергоэффективных краевых нейро-гибридных архитектур для беспилотного транспорта. Основной проблемой, которую решают исследователи, является ограничение бортового оборудования, что затрудняет массовое внедрение беспилотных систем из-за высоких требований к энергопотреблению. Проект направлен на создание компактных и надежных бортовых модулей, которые обеспечивают динамическое управление ресурсами, адаптивное машинное обучение, оптимизацию и встроенную безопасность. Эти решения могут быть использованы в автономных системах, робототехнике и IoT, а в сельском хозяйстве — в беспилотниках для мониторинга посевов.
Второй проект, реализуемый совместно со Ставропольским государственным аграрным университетом и при поддержке тепличного комплекса «Солнечный Дар», фокусируется на умных теплицах. Основная цель — разработка системы мониторинга тепличных растений, которая позволит выявлять производственные проблемы, согласовывать параметры сети наблюдения и внедрять модели, методики и программные решения на площадке партнёра. В основе данного проекта лежат беспроводные сенсорные сети и математические методы, которые надежно собирают и передают данные от датчиков на центральную станцию.
Третий проект направлен на создание высокоточной системы прогнозирования урожайности, основанной на анализе вегетационных данных. Исследователи собирают мультиспектральные данные со спутников и обрабатывают их с использованием вегетационных индексов, позволяющих оценить состояние почвы, уровень влажности растений, время внесения удобрений и общее состояние сельскохозяйственных угодий. В рамках данного проекта также разрабатываются методы машинного обучения, включая трансформерные архитектуры, для интеграции данных с беспилотных летательных аппаратов, спутников и агрометеорологических источников. Основная цель — создание устойчивой к пропускам данных прогностической модели, которая позволит более точно оценивать состояние культур и планировать агротехнические мероприятия заранее, предоставляя аграрием инструмент для проактивного управления урожаем.
На данный момент проекты находятся на стадии разработки моделей, алгоритмов и прикладных программ. Следующим шагом станет их апробация и внедрение. Проект по прогнозированию урожайности планируется завершить в 2027 году, в то время как другие два проекта, финансируемые Российским научным фондом, рассчитаны до 2029 года.