Выпускники цифровой кафедры — во втором этапе Акселераториума 3.0!

Цифровая кафедра Тимирязевской академии готовит специалистов, способных создавать реальные цифровые продукты для АПК. И наши выпускники доказывают это на деле. Какие проекты вышли в следующий этап?

АгроСтат – это интеллектуальная система для обработки и анализа статистических данных в сельском хозяйстве. Поможет создавать типологию товаропроизводителей, эффективнее распределять господдержку и повышать производительность труда.

АгроРепозиторий решает проблему разрозненных данных: геоданные, надои, урожайность, удобрения, пестициды –  всё в одной удобной структуре.  

Система предиктивной аналитики урожайности представляет собой веб-приложение, которое на основе множества факторов (погода, почва, агротехника) прогнозирует урожайность сельхозкультур.

Интеллектуальная платформа мониторинга растений измеряет состояние листа, влажность и температуру почвы. В составе: личный кабинет, аналитика на основе AI и аппаратное устройство.

SmartMilk – это система прогнозирования суточного надоя молочного скота с использованием методов машинного обучения и анализа параметров микроклимата.

Онлайн-платформа для студентов, представляющая собой единую цифровую экосистему вместо почты, мессенджеров и досок объявлений. Всё для прозрачного и оперативного взаимодействия с администрацией и преподавателями.  

3D-визуализация цифрового двойника поля – это симуляция процессов растениеводства: полив, рост, внесение удобрений, прогноз урожайности. Помогает принимать точные агротехнические решения.  

AgroLLM – это первая русскоязычная большая языковая модель для агрономов. Обучалась на тысячах книг и учебников. Диагностирует болезни растений, рассчитывает нормы удобрений, планирует севооборот с учётом российских почв и климата.

VaRAG RAG – система для семантического поиска по научной литературе и нормативам в сфере АПК. Она станет базой для создания полноценной AgroLLM – обеспечит точные ответы на сложные вопросы агрономов.

Проекты разрабатываются на свободном ПО с открытым исходным кодом. Желаем нашим студентам удачи и ждём новых побед!

Текст, медиа: Дашиева Б.Ш., Козлов К.А.