Ученые НЦМУ положили интернет вещей в основу аграрного производства

На сегодня проведена детальная цифровая съемка мезо-, микро-рельефа и почв пяти представительных рабочих участков на территории Центрального, Поволжского и Уральского федеральных округов – с отбором и анализом почвенных образцов на содержание гумуса, водородного показателя и доступных растениям форм основных элементов питания. Проведен посев в традиционно рекомендуемые оптимальные сроки на трех рабочих участках и со сдвигом сроков - на двух рабочих участках.

Над созданием новейших технологий трудятся ученые Тимирязевской академии, ведущих аграрных научных центров и инновационно ориентированных агрохолдингов. В команде работает Нобелевский лауреат, член Европейской Академии наук, руководитель направления влияния климатических изменений на сельское и лесное хозяйство в Средиземноморском европейском научном центре Риккардо Валентини. Он уже более 20 лет ведет научно-исследовательскую работу в разных регионах по всей России, поэтому его опыт и знания крайне важны в реализации проекта.

Как рассказал доктор биологических наук, заведующий кафедрой экологии РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева Иван Иванович Васенев, в рамках проекта создаются локальные цифровые агроэкологические датчики, которые позволяют оперативно получать информацию с удаленных площадок агроэкологических наблюдений каждые полчаса. Устройства способны фиксировать детальную суточную и сезонную динамику высоты и агроэкологического состояния посевов, микроклиматических показателей воздуха и почв, жизненно важных для устойчивого производства качественной сельхозпродукции с минимальными экологическими и экономическими рисками.

- Для оперативной обработки полученных данных развиваются и верифицируются алгоритмы, отражающие региональные и локальные особенности агроэкосистем. На них основываются новые модули системы поддержки и принятия решений по проектированию и оперативной корректировке наилучших доступных агротехнологий. Чтобы наши выводы приходили к сельхозтоваропроизводителям сразу, а не через месяц или неделю, когда будет уже поздно, - добавил он.

Искусственный интеллект расположенных в «облаке» автоматизированных систем поддержки принятия решений оперативно обрабатывает информацию, поступающую из IoT-систем агроэкологического мониторинга. Благодаря этому ученые и работники сельского хозяйства смогут более точно и быстро минимизировать экологические и связанные с ними экономические проблемы сельхозпроизводства.

- Разработанные алгоритмы и технологические элементы их реализации имеют универсальный характер, легко воспроизводимы и модифицируемы для использования в условиях основных природно-сельскохозяйственных регионов России.  Обеспечивая оптимальные агроэкологические условия, мы повышаем качество жизни, продуктов питания, воздуха и воды, - рассказал И.И. Васенев.