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 13.12.25В связи с участившимися случаями недобросовестной конкуренции обращаем ваше внимание, что мы не передаем персональные данные третьим лицам
Поиск по сайту
Прогнозирование урожайности
AI-решение для прогнозирования урожайности в сельском хозяйстве — это система, использующая машинное обучение для анализа погодных, почвенных, агротехнических и спутниковых данных с целью построения точных прогнозов по урожайности, планирования сбора и оптимизации логистики. Такой подход позволяет агробизнесу минимизировать риски, эффективно распределять ресурсы и повышать рентабельность производства.
Преимущества решения
- Повышение точности прогнозов урожайности. Снижение ошибок до 10–15% по сравнению с традиционными методами.
- Своевременное планирование сбора. Минимизация потерь от погодных рисков и оптимизация загрузки техники.
- Экономия ресурсов. Оптимизация логистики, распределения персонала и складских мощностей.
- Снижение рисков и потерь. Раннее выявление отклонений и угроз, поддержка принятия решений.
- Автоматизация отчётности. Прозрачность для руководства, интеграция с ERP и BI.
- Масштабируемость. Поддержка работы 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 прогнозирования урожайности в сельском хозяйстве объединяет следующие ключевые функции:
- Многокомпонентный сбор данных. Система интегрирует данные с метеостанций, спутников, дронов, почвенных сенсоров, агротехнических журналов и ERP-систем. Учитываются параметры: осадки, температура, влажность, тип и структура почвы, история обработки, сорта культур, применяемые удобрения и средства защиты.
- AI-моделирование и прогнозирование. Модели машинного обучения — градиентный бустинг, нейросети и ансамбли — анализируют исторические и текущие данные, выявляют корреляции между агротехническими мероприятиями, погодой и урожайностью, строят прогнозы для каждого поля, культуры и периода.
- Прогнозирование урожайности. Система формирует точные прогнозы урожайности на уровнях поля, хозяйства, региона и компании в целом, обновляя их в реальном времени с учётом новых данных и изменений погодных условий.
- Планирование сбора и логистики. На основе прогнозов система рекомендует оптимальные сроки уборки, распределяет ресурсы — технику и персонал, моделирует сценарии сбора и транспортировки, оптимизирует маршруты и загрузку складов.
- BI-аналитика и отчётность. Платформа формирует дашборды и отчёты по прогнозам, динамике урожайности, эффективности агротехнологий, анализу отклонений и рисков.
Программное обеспечение
| Категория | Примеры решений | Функционал |
|---|---|---|
| Российские платформы | DSC (Digital Smart Crop), Агросигнал, ExactFarming, OneSoil, Cropio | Цифровое управление агропроизводством и мониторинг полей |
| Модули анализа | scikit-learn, XGBoost, TensorFlow, PyTorch, интеграция с погодными сервисами | Прогнозирование урожайности, обработка данных спутников, интеграция с ERP |
| BI и аналитика | Power BI, встроенные дашборды | Отчёты и визуализация для руководства и агрономов |
| Интеграция | REST API | Обмен данными с ERP, WMS, логистическими и агротехническими сервисами |
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 обучения и инференса ML-моделей |
| RAM | 64–128 ГБ DDR4/DDR5 | Хранение массивов данных и аналитики |
| SSD | 2–4 ТБ NVMe (RAID 1) | Высокая скорость для хранения временных рядов, моделей, отчётов |
| Сеть | 1–10 Гбит Ethernet | Интеграция с облаком и внешними сервисами |
| Облако | Yandex Cloud, VK Cloud | Масштабируемость, хранение архивов и резервное копирование |
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
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
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
Архитектура решения
1. Сбор и интеграция данных. Импорт погодных, почвенных, агротехнических, спутниковых и ERP-данных.
2. AI-ядро. Модули ML для анализа и прогнозирования урожайности, сценарного моделирования, выявления рисков.
3. BI-аналитика. Дашборды по прогнозам, динамике, эффективности, анализу отклонений.
4. Интеграция. API для связи с ERP, WMS, логистикой, мобильными приложениями агрономов.
5. Безопасность. Шифрование, аудит, хранение данных в РФ, поддержка 152-ФЗ.
Пример конфигурации для агрохолдинга 50 000 га, 20 метеостанций, 5 дронов, 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).
Артикул: -
Форм-фактор:
4U
CPU:
Intel Xeon Scalable Gen2
HDD:
8x 3.5" SATA, 4x 2.5" SATA/NVMe
Блок питания:
1600W
Корпус (размеры):
462mm x 178mm x 673mm
Артикул: Tesla T4
PCI-E 3.0 16 ГБ GDDR6, 256 бит, GPU 585 МГц
Форм-фактор:
Low Profile Single Slot PCIe 3.0
122 979 ₽
за 1 шт
Кто уже применяет такие решения в России
В России AI-решения для прогнозирования урожайности внедряют крупнейшие агрохолдинги, фермерские хозяйства и агросервисные компании. Платформы DSC, Агросигнал, ExactFarming и OneSoil интегрируются с погодными сервисами, ERP и логистикой, что позволяет агрономам и менеджерам строить точные прогнозы, планировать сбор и оптимизировать ресурсы. Такие системы используются для повышения рентабельности, минимизации потерь и оперативного реагирования на погодные и рыночные изменения.
Внедрение AI-прогнозирования поддерживается государственными программами цифровизации АПК и становится стандартом для эффективного управления агробизнесом в России.
