Внимание
Мы работаем в штатном режиме. Наши склады готовы поставлять оборудование клиентам из Российской Федерации несмотря на санкционные запреты ЕС и США. Оборудование в РФ ввозится легально благодаря новому законодательству с параллельным импортом. Звоните и уточняйте! Информация актуальна на 07.11.26В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Персонализированные агрорекомендации
AI-решение для персонализированных агрорекомендаций — это система, которая на основе данных с датчиков, спутников, дронов и исторической информации по каждому полю генерирует индивидуальные рекомендации по внесению удобрений, поливу, обработке от вредителей и болезней. Такой подход позволяет оптимизировать агротехнологии, снизить затраты и повысить урожайность за счёт точного и своевременного вмешательства.
Преимущества решения
- Экономия ресурсов. Снижение расхода удобрений и воды на 20–40% за счёт точного дозирования и локализации обработки.
- Повышение урожайности. Оперативное реагирование на стрессовые факторы, болезни и вредителей позволяет увеличить урожайность до 10–15%.
- Снижение трудозатрат. Автоматизация анализа и рекомендаций ускоряет процесс принятия решений.
- Экологичность. Минимизация негативного воздействия на окружающую среду за счёт точного применения агрохимикатов.
- Прозрачность и контроль. BI-отчёты, карты состояния и интеграция с ERP и мобильными приложениями обеспечивают полный контроль над процессами.
- Масштабируемость. Решение поддерживает работу на больших площадях и с разными источниками данных.
Этапы внедрения ИИ
1
Анализ задачи
Погружаемся в ваши бизнес-процессы, выявляем ключевые требования и цели.
2
Проектирование решения
Разрабатываем архитектуру, подбираем оптимальные технологии и оборудование.
3
Внедрение и настройка
Выполняем поставку, монтаж, интеграцию и тестирование решений под ключ.
4
Сопровождение
Обеспечиваем поддержку, обучение персонала и развитие инфраструктуры.
AI-решение для персонализированных агрорекомендаций объединяет следующие ключевые функции:
- Сбор и интеграция данных. Система агрегирует информацию с почвенных и климатических датчиков, спутниковых и дроновых снимков, агротехнических журналов и ERP-систем. Учитываются параметры: влажность и температура почвы, уровень освещённости, содержание питательных веществ, погодные условия, история обработок, тип культуры и стадия развития растений.
- AI-анализ и генерация рекомендаций. Модели машинного обучения анализируют большие объёмы данных, выявляют взаимосвязи между состоянием растений, погодой, агроприёмами и урожайностью. На этой основе формируются точные рекомендации по срокам и дозировке удобрений, поливу, защите от вредителей и болезней, а также по оптимизации севооборота и других технологий.
- Персонализация по зонам поля. Рекомендации формируются не только на уровне всего поля, но и для отдельных участков размером до 10×10 м, что позволяет учитывать микрозоны и точно дифференцировать агротехнику для повышения эффективности.
- Оперативное реагирование. Система отслеживает изменения в реальном времени и автоматически обновляет рекомендации при появлении новых данных — например, при выявлении стрессовых факторов, болезней или изменениях погодных условий.
- Визуализация и интеграция. Агрономы и фермеры получают рекомендации через мобильное приложение или веб-портал с доступом к картам состояния полей, отчётам по эффективности, уведомлениям и сценариям действий для техники.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Функционал |
|---|---|---|
| Российские платформы | Агросигнал, ExactFarming, DSC (Digital Smart Crop), Ассистагро, OneSoil | Цифровое управление агропроизводством, мониторинг посевов и агроопераций |
| Модули анализа | OpenCV, TensorFlow, PyTorch, NDVI-калькуляторы | Обработка данных с датчиков и изображений, прогноз урожайности, состояние почвы и растений |
| BI и отчётность | Встроенные BI-отчёты | Визуализация данных, оценка эффективности, аналитика для агрономов и руководства |
| Интеграция | REST API | Связь с ERP, WMS, системами управления техникой и мобильными приложениями |
Подходящее серверное оборудование
| Компонент | Характеристики | Назначение |
|---|---|---|
| CPU | 2× Intel Xeon / AMD EPYC (8–16 ядер) | Параллельная обработка данных и инференс моделей |
| GPU | NVIDIA T4 / RTX A4000 | Ускорение анализа изображений и ML-вычислений |
| RAM | 64–128 ГБ DDR4/DDR5 | Хранение массивов данных и аналитики |
| Хранилище | 2 ТБ NVMe SSD (RAID 1) | Высокая скорость для хранения временных рядов, моделей и отчётов |
| Сеть | 1–10 Гбит Ethernet | Интеграция с облаком и внешними сервисами |
| Облако | Yandex Cloud, VK Cloud | Масштабируемость и хранение архивов |
Примеры серверов для данного решения
Артикул: AS-4124GS-TNR+
DP AMD, Dual-Root System with 8 GPUs
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 7002
HDD:
24x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
2200W
939 399 ₽
за 1 шт
Артикул: AS-4125GS-TNRT
GPU сервер Supermicro AS-4125GS-TNRT. Система DP AMD 4U с поддержкой до 8 графических процессоров PCIe с прямым подключением
Форм-фактор:
4U
CPU:
AMD EPYC 9004
HDD:
2x 2.5" SATA, 8x 2.5" NVMe
Блок питания:
2200W
Артикул: SYS-751GE-TNRT
DP rackmount tower 4-GPU workstation with closed-loop liquid cooling
Форм-фактор:
Tower
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen4
HDD:
8x 2.5" NVMe/SAS/SATA
Блок питания:
2200W
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Импорт данных с датчиков, дронов, спутников, ERP, погодных сервисов.
2. AI-ядро. Модули ML для анализа состояния растений, расчёта индексов, генерации индивидуальных рекомендаций по зонам поля.
3. BI-аналитика. Карты состояния, отчёты по эффективности, рекомендации для агрономов и операторов техники.
4. Интеграция. API для связи с ERP, WMS, системами управления техникой, мобильными приложениями.
5. Безопасность. Шифрование, аудит, хранение данных в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для агрохолдинга 30 000 га, 200 полей, 1000 датчиков, интеграция с ERP
| Компонент | Модель / Спецификация | Кол-во |
|---|---|---|
| Сервер | Supermicro 7049GP-TRT | 1 |
| CPU | Intel Xeon Scalable 2nd gen | 2 |
| GPU | NVIDIA T4 | 1 |
| RAM | DDR4 ECC | 64 ГБ |
| SSD | 2 ТБ SSD | 1 |
| Сеть | 1 Гбит Ethernet | |
| ПО | Агросигнал, ExactFarming, ML-модули для анализа изображений, BI-отчёты |
Внедрение: 1–2 месяца, поэтапно (от пилота до полного охвата).
Кто уже применяет такие решения в России
В России персонализированные агрорекомендации на базе ИИ активно внедряют агрохолдинги, фермерские хозяйства и сервисные компании. Платформы Агросигнал, ExactFarming, DSC и Ассистагро интегрируются с датчиками, дронами и ERP, что позволяет агрономам получать индивидуальные рекомендации по каждому полю и даже по отдельным зонам.
Такие решения помогают экономить ресурсы, снижать трудозатраты и повышать урожайность, а также становятся частью цифровых сервисов для устойчивого и экологичного земледелия.
