На форуме собрались более полутора тысяч молодых ученых и стартаперов. Это событие выступило своеобразной платформой для демонстрации передовых технологий, представления компаний-работодателей и продвижения лучших стартап-проектов России. Благодаря этому посетители смогли пообщаться с представителями бизнеса, получить ценный опыт для дальнейшего получения образования и поиска работы. Для посетителей форума выставка стартап-проектов стала стимулом не только получить качественное образование, но и попробовать реализовать собственные проекты на базе университетов.
Тимирязевскую акадеию в рамках события представили молодые стартаперы, разработавшие проект Seed’OS – высококачественный емкостный датчик влажности почвы. В состав представителей вошли студенты Богдан Якобсон, Никита Шилинский и Федор Нестеров.
- Для нас было важно подчеркнуть важность цифровых решений в сельском хозяйстве. Мы стремились акцентировать внимание на том, насколько важно использование современных цифровых технологий, а также насколько может быть упрощен сам процесс сбора информации, - отметил Б. Якобсон. – Кроме того, мы хотели рассказать участникам выставки о преимуществах, которые дает платформа национального технологического предпринимательства совместно с университетами. Мы рассказали о собственном примере разработки успешного стартапа, а также представили опыт нашего университета – в настоящее время в Тимирязевской академии 64 стартапа-победителя грантовых конкурсов.
Посетителям было интересно узнать о проекте тимирязевцев, особенно об его значимости для сельского хозяйства и его инновационности.
- Мы гордимся тем, что успешно объединили принципы IT с требованиями сельскохозяйственного производства, проложив путь к улучшенной эффективности и устойчивости в этой важной отрасли. Благодаря этому удалось рассказать и показать, что современный агропромышленный комплекс – это целая экосистема различных профессий и направлений, которая только растет, - подчеркнул Б. Якобсон.
Напомним, что сейчас идет работа над модификацией датчика - для применения в будущем технологий больших данных и нейросетевых: например, устройство сможет выстраивать систему полива не только на основе анализа, но и применяя функционал, основанный на прогнозировании.