Цифровое с.-х. | Труфляк Евгений
916 subscribers
1.19K photos
471 videos
162 files
454 links
Сельское хозяйство и его цифровизация, техника и технологии, образование, теория и практика, исследования, инновации, аналитика, прогнозы
Книги https://lanbook.com/catalog/author/truflyak-e.v./?ysclid=mb9klvoezs710698845
Сотрудничество trufliak@mail.ru
Download Telegram
Из исследования «Яков и Партнеры»

Урожайность кукурузы в США с 40-х гг. прошлого века, когда началось массовое применение эффективных средств производства, выросла на порядок – с 1,5 до 11,9 т/га к 2023 г. По той же причине в РФ средняя урожайность кукурузы на зерно за последние 20 лет выросла с 3 до 7 т/га.
Рост урожайности в с.-х. результат сложной комбинации большого количества факторов (генетика растений, удобрения, СЗР, машиностроение, лучшие способы возделывания, цифровизация и др.).
На 20–30 % урожайность отечественных семян сои, подсолнечника, кукурузы и сахарной свеклы ниже иностранных аналогов.
Наиболее привлекательной моделью развития селекции в РФ является приобретение средних по размеру частных компаний из Европы и других регионов, имеющих сильные позиции на международных рынках и мощную генетическую экспертизу.
Использование лучших мировых технологий даст АПК РФ возможность конкурировать на равных с экспортерами из других стран и достичь рост экспорта в 1,5 раза.
🔥21
Автономный параплан для опрыскивания

Работает с одним наземным пилотом
Грузоподъемность 230 или 380 л
Время полета 5 ч
Обработка до 92 га/ч
Ширина опрыскивания 5,5 м или 9 м
Бензиновый двигатель мощностью 100 л.с.

#БПЛА
👍42
Топ-10 самых быстроразвивающихся приложений ИИ в растениеводстве

1. Посев и посадка с использованием ИИ
Программные продукты все чаще используются в режиме реального времени для обеспечения оптимизации глубины заделки семян, нормы высева и др. При посеве используются данные с датчиков влажности почвы, метеостанций, результатов почвенных тестов и др.
2. Орошение
Технологии ИИ и интернета вещей (интегрированные, например, с насосами и клапанами) позволяют управлять ирригационными системами в режиме реального времени для максимального повышения урожайности при сохранении максимального количества воды.
3. Мониторинг состояния почвы
Беспроводные сети IoT-датчиков почвы по всему полю могут непрерывно передавать данные на центральный шлюз или облачную платформу, где они обрабатываются и анализируются с помощью алгоритмов ИИ для обнаружения закономерностей, выявления потенциальных проблем и принятия обоснованных решений.
4. Автоматизированная борьба с сорняками, насекомыми и болезнями
Активно разрабатываются системы ИИ, которые интегрируют визуальные системы, позволяющие отличать виды сорняков от с.-х. культур, наличие больных культурных растений или растений, поврежденных насекомыми, а также самих насекомых.
5. Автономные роботы, дроны и тракторы для управления растениеводством и уборки урожая
Система ИИ сможет отслеживать урожай на предмет угроз и автоматически контролировать распыление нужного продукта большими беспилотными опрыскивателями-цистернами или роботами-опрыскивателями.
6. Сортировка зерна и продуктов
Несколько компаний уже выпустили на рынок системы сортировки фруктов и овощей, использующие визуальный анализ с помощью ИИ. Эти системы способны ежесекундно оценивать тысячи многоканальных изображений фруктов и овощей с высоким разрешением, сопоставляя их с изображениями из обширных баз данных для принятия точных решений о классификации.
7. Прогнозирование засухи, наводнений и нехватки воды
Благодаря точному прогнозированию засухи фермеры могут выбирать культуры и сорта, которые лучше всего работают в условиях нехватки воды.
8. Распределение энергии
Прогнозная аналитика на основе ИИ разрабатывается для «умного энергетического планирования», способствуя использованию возобновляемых источников энергии и методов энергосбережения. ИИ может точно прогнозировать потребность в энергии, выявлять потенциальную неэффективность в энергопотреблении и анализировать исторические модели энергопотребления.
9. Более стабильный доход от биомассы
ИИ может использоваться для обеспечения более стабильного потока доходов для фермеров, выращивающих специализированные культуры для производства биотоплива, тепла и электроэнергии.
10. ИИ и нанотехнологии
Ожидается, что ИИ в сочетании с нанотехнологиями выведет с.-х. на совершенно новый уровень. Приложения в с.-х. включают разработку датчиков для растений, с помощью которых растение может само определять внешние факторы стресса.

futurefarming.com

#роботы
👍32
Рейтинг крупнейших поставщиков ИТ для с.-х. предприятий

Топ-20 участников заработали около ₽1,5 млрд.
Лидирующую позицию по итогам 2023 г. занимает компания «Геомир» с результатом в ₽450 млн. Прирост по сравнению с 2022 г. составил 164,7%.
Вторую строку заняла организация «ФТО», которая заработала ₽304 млн.
На третьей строке расположился ИТ-интегратор «Технопром» с выручкой в ₽156 млн.
Четвертую позицию заняла компания «Корус Консалтинг», заработавшая ₽153 млн.
Замкнул пятерку лидеров разработчик ПО «СмартКонтракт»: размер выручки в 2023 г. составил ₽66 млн против ₽46 млн в 2022 г., рост - 43,5%.
Львиную часть общей выручки взяла на себя пятерка лидеров, а именно ₽1,1 млрд из ₽1,5 млрд или более 70%
👍4🤨3😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Лазерная прополка

Робот уничтожает сорняки на ранней стадии там, где это невозможно сделать мотыгой. Камера распознает растения. Затем лазер направляет луч света, который поступает на растение через систему зеркал и уничтожает его. Робот для прополки оснащен 30 лазерами шириной до 6 м и уничтожает до 200 000 растений в час

#роботы
🔥2
Датчик износа гусениц

Позволяет планировать ТО, помогая избежать простоя. Информация передается по беспроводной связи в режиме реального времени, поэтому можно отслеживать износ гусениц. Благодаря автоматизированным проверкам пользователь получает оповещения о точках ходовой части стальных гусениц с критическим износом и может проводить ТО более эффективно. Датчик износа гусениц интегрирован и работает с системой управления износом, позволяя повысить охват автопарка, дистанционную видимость износа гусеницы, а также сократить количество проверок вручную
2