Новое мобильное приложение поможет аграриям определять болезни растений с помощью ИИ

Новое мобильное приложение поможет аграриям определять болезни растений с помощью ИИ

Мобильное приложение «Агролаб» было разработано в рамках федерального проекта «Платформа университетского технического предпринимательства», говорится в сообщении Министерства образования, с которым ознакомилась sfera.fm. Студенты ОГУ на развитие своего агростартапа получили свыше 700 тыс рублей.

«Агролаб» поможет фермерам определять различные болезни растений при помощи технологий искусственного интеллекта. ИИ проводит анализ цифровых изображений, которые загружают сами аграрии, и определяет возбудителя заболевания, а также дает рекомендации по лечению и профилактике. Технология будет полезна малым и крупным сельхозпредприятиям, считают разработчики — она сократит время на диагностику, повысит урожайность сельхозкультур и снизит расходы на пестициды.

Источник и фото: Sfera.fm


Источник: https://agronovosti.ru/novoe-mobilnoe-prilozhenie-pomozhet-agrariyam-opredelyat-bolezni-rastenij-s-pomoshhyu-ii/

Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
guest

На НТБ стартовали первые биржевые поставки зерна с цифровой логистикой

На НТБ стартовали первые биржевые поставки зерна с цифровой логистикой В январе 2026 года участники рынка завершили первые...

Развитие цифровизации в сельском хозяйстве сдерживает нехватка кадров

Развитие цифровизации в сельском хозяйстве сдерживает нехватка кадров Пример стран с далеко шагнувшей цифровизацией отрасли АПК показывает, что...

Беспилотные тракторы: где технология сегодня

Какие уровни автономности существуют у сельхозтехники, что уже работает в поле и какие задачи пока не решены.

Искусственный интеллект поможет выращивать овощи в Арктике

Искусственный интеллект поможет выращивать овощи в Арктике Ученые Заполярного госуниверситета им. Н. М. Федоровского разработали автоматизированную систему управления микроклиматом теплиц. Это позволит...

Искусственный интеллект способен спрогнозировать урожай с точностью до 85%

Искусственный интеллект способен спрогнозировать урожай с точностью до 85%   Ученые Тихоокеанского госуниверситета (ТОГУ) обучили нейросеть прогнозировать урожайность...

«Август» заканчивает строительство инновационного НИЦ в области защиты растений

«Август» заканчивает строительство инновационного НИЦ в области защиты растений «Август» заканчивает строительство инновационного НИЦ по разработке импортозамещающих технологий...

Вертикальные фермы: технология и границы применимости

Как устроено многоярусное производство зелени, какие культуры на нём экономически оправданы и почему энергия определяет всю экономику.

Цифровое управление уборкой: координация звена

Как системы диспетчеризации координируют работу комбайнов и транспорта в уборку, какие показатели отслеживаются и что это даёт по...

Волатильность зерновых рынков: как аграрию управлять ценовыми рисками

Цены на зерновых биржах могут колебаться на 20-30% в течение одного сезона, делая планирование финансового результата крайне сложной...

Интеграция систем: почему данные не сходятся

Почему данные из разных систем хозяйства противоречат друг другу, какие причины расхождений типичны и как выстроить единую картину.

Стандарты качества зерна: классификация и требования

Классификация зерна по качеству определяет его рыночную стоимость и направление использования. Пшеница первого-второго класса с содержанием клейковины выше...

Новое мобильное приложение поможет аграриям определять болезни растений с помощью ИИ

Новое мобильное приложение поможет аграриям определять болезни растений с помощью ИИ Мобильное приложение «Агролаб» было разработано в рамках...

Капельное орошение: монтаж, эксплуатация и уход за системой

Система капельного орошения — точный инструмент, работающий только при условии регулярного обслуживания. Засорение капельниц — главная эксплуатационная проблема,...

Профессиональное развитие агронома в эпоху цифровых технологий

Агрономическая профессия трансформируется под воздействием цифровых технологий быстрее, чем успевает обновляться базовое образование. Выпускник аграрного вуза сегодня должен...

Мелиорация: проектирование и эксплуатация оросительных систем

Оросительная система — долгосрочный капитальный объект, срок службы которого при правильной эксплуатации составляет 20-30 лет. Ошибки, допущенные на...

Питательные вещества в воде для орошения: польза и риски

Вода для орошения редко бывает химически нейтральной. Высокое содержание кальция и магния создаёт жёсткую воду, засоряющую капельницы карбонатными...

Снижение потерь при уборке зерновых: техника и технология

Уборочные потери зерна в среднем составляют 5-10% от биологического урожая, а при нарушениях настройки комбайна или неоптимальных условиях...

Агрогруппа «Хорошее дело» автоматизировала систему расчета заказов с помощью ИИ в магазинах сети

Агрогруппа «Хорошее дело» автоматизировала систему расчета заказов с помощью ИИ в магазинах сети Агрогруппа «Хорошее дело» внедрила ИИ-систему...

Засуха на посевах: экстренные меры и стратегия восстановления

Дефицит почвенной влаги в критические фазы вегетации — один из наиболее разрушительных абиотических стрессов для полевых культур. Потери...

Искусственный интеллект способен ускорить селекцию многолетних растений в четыре раза

Искусственный интеллект способен ускорить селекцию многолетних растений в четыре раза Китайские ученые применили искусственный интеллект, чтобы ускорить селекцию...