Заседание СНО кафедры частной зоотехнии подвело итоги научной работы

Широкий спектр исследований

В заседании участвовали как студенты, так и преподаватели кафедры, объединенные в рамках научного общества. Научное руководство исследовательскими проектами осуществляли: академик Х.А. Амерханов, профессор О.И. Соловьева, И.П. Прохоров, доценты Е.В. Жукова, О.А. Калмыкова, Е.В. Пахомова, ассистенты Г.С. Шеховцев и Е.С. Чебурашкин. Все перечисленные преподаватели являются активными членами СНО и курируют отдельные направления научной работы.

Члены СНО представили разнообразные научные разработки, охватывающие ключевые направления цифровой трансформации отрасли:

• Цифровые технологии в скотоводстве: исследования были посвящены системам управления стадом, анализу данных автоматизированного доения, контролю качества молочной продукции с использованием современного оборудования.
• Искусственный интеллект в животноводстве: рассматривались возможности применения AI для управления продуктивностью, выращивания молодняка и оптимизации производственных процессов.
• Инновации в аквакультуре: представлены работы по использованию машинного обучения для анализа крови рыб, цифровым методам оценки качества продукции и технологиям транспортировки.
• Специализированные разработки: участники заседания продемонстрировали исследования в области козоводства, овцеводства и коневодства, включая мониторинг продуктивности и разработку систем управления.

В заседании приняли участие 16 докладчиков:

1. Адяев А.О. - "Цифровая трансформация в скотоводстве: современные технологии и перспективы внедрения"
2. Бутырский А.А. - "Сравнительный анализ систем управления стадом"
3. Данилевская М.С. - "Разработка и внедрение цифровой системы управления ресурсосберегающим производством козьего молока"
4. Кандыбин А.А. - "Применение цифровых технологий для транспортировки рыб"
5. Капустин Д.С. - "Использование искусственного интеллекта в животноводстве"
6. Кононова С.А. - "Разработка цифровых показателей биомеханики движения пони с применением ИИ"
7. Курко Р.О. - "Продуктивная аналитика с использованием Internet of Things в животноводстве"
8. Лисовская Я.В. - "Алгоритмы машинного обучения для морфологического анализа крови лососевых рыб"
9. Лучков М.Б. - "Перспективы интеграции искусственного интеллекта в технологии выращивания ремонтного молодняка"
10. Никифорова Е.О. - "Цифровые платформы для управления сельскохозяйственными ресурсами животноводства"
11. Пурахина М.В., Позин Н.А. - "Анализ данных автоматизированных систем доения для оптимизации молочной продуктивности"
12. Сусова Е.Е. - "Применение цифровых технологий при оценке качества половых продуктов у рыб"
13. Урусова Е.В. - "Цифровой мониторинг формирования шерстного покрова и мясной продуктивности у молодняка овец"
14. Федоренко Ф.В. - "Эколого-экономическое обоснование применения систем выпаса МРС с использованием GPS-трекинга"
15. Федорова П.К. - "БИК анализатор: минусы и плюсы оборудования на фермах при проверке качества молока"
16. Чисвина И.В. - "Применение искусственного интеллекта для распознавания клеток крови"

Победители заседания

По итогам выступлений были определены лучшие работы:

I место: Лучков М.Б. - "Перспективы интеграции искусственного интеллекта в технологии выращивания ремонтного молодняка"

II место: Бутырский А.А. - "Сравнительный анализ систем управления стадом"

III место: Адяев А.О. - "Цифровая трансформация в скотоводстве: современные технологии и перспективы внедрения"

Практическая ориентированность

Особенностью представленных работ стала их выраженная практическая направленность. Члены СНО не только анализировали современные тенденции цифровизации, но и предлагали конкретные решения для оптимизации производственных процессов в животноводстве. Многие разработки имеют потенциал для внедрения в реальном секторе АПК.

Научный руководитель СНО, профессор О.И. Соловьева отметила: "Широта и глубина представленных исследований свидетельствуют о серьезном научном потенциале наших студентов. Участники заседания продемонстрировали не только понимание современных вызовов в животноводстве, но и способность предлагать эффективные цифровые решения".

По итогам заседания все доклады были рекомендованы к доработке и дальнейшему представлению в научных изданиях. Мероприятие подтвердило статус СНО кафедры частной зоотехнии как эффективной площадки для развития научного потенциала студентов и формирования кадрового резерва для цифровой трансформации сельского хозяйства.