Ученые из Ставрополья обучат нейросети прогнозировать урожайность

Группа исследователей из Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) приступила к разработке инновационной модели для прогнозирования урожайности с помощью нейронных сетей, получив поддержку Российского научного фонда.


Проект, возглавляемый младшим научным сотрудником Северо-Кавказского центра математических исследований Валентиной Арустамян, получил финансирование в размере 1,5 миллиона рублей. Ученые планируют создать интеллектуальную систему, способную анализировать данные, поступающие с беспилотных летательных аппаратов, спутников и метеостанций. Это позволит оценивать состояние почвы и растительности и давать точные агропрогнозы.

Особенностью разработки станет объединение знаний в агрономии, климатологии, машинном обучении и компьютерном зрении. Система будет обучена обрабатывать изображения с различных источников, анализировать их и учитывать метеорологические параметры, такие как температура и осадки. Для повышения точности прогнозов исследователи используют современные трансформерные архитектуры, что является научной новизной проекта.

Разработанная модель позволит аграриям оперативно реагировать на изменения состояния полей, планировать агротехнические мероприятия и снижать потери урожая, повышая устойчивость посевов. Кроме того, систему можно применять в научных исследованиях, на платформах агрохолдингов и в службах мониторинга сельскохозяйственных территорий.

И.о. ректора СКФУ профессор Татьяна Шебзухова подчеркнула, что университет уделяет особое внимание практическим технологиям, способным приносить экономическую пользу. Разработки молодых ставропольских ученых уже находят применение не только в сельском хозяйстве, но и в медицине и химической промышленности.

Читайте также: