Премьеры. Молодая российская компания «Тензор Филдс» с 2020 года является резидентом фонда «Сколково» с собственной разработкой — цифровым сервисом «Прогноз урожая». С его помощью сельхозпредприятие может спрогнозировать урожайность по выращиваемым культурам, подобрать наиболее подходящие даты для посева и уборки и многое другое. О том, как работает технология, рассказал один из разработчиков сервиса Михаил Гасанов.

Аграрии смогли поработать с нашим сервисом, и он им понравился. В 2021 году сервис приобрели несколько агрохолдингов.

— В чем заключаются цели и задачи этого сервиса?

— Цель сервиса — увеличить прибыль хозяйства, ведь пользователю предоставляется возможность планировать агротехнические работы, оценивать урожайность, выбирать наиболее выгодную культуру для посева. Для этого специалисты вносят информацию, она анализируется и выдаются рекомендации. К примеру, предлагается несколько дней для полива, и для каждого дня — свой прогноз по урожайности. Все рекомендации формируются на основании математического моделирования полей, информации о солнечной радиации, истории погоды, а также биологических особенностей культур.

Первые рекомендации приходят в течение нескольких минут после внесения данных. Отмечу также, что даже при минимальной информации можно получить прогноз.

— Каким образом формируется прогноз по урожайности?

— Мы используем имитационные модели сельскохозяйственных культур и методы машинного обучения с алгоритмами оптимизации для оценки и прогнозирования урожайности. Пользователь вводит параметры культуры, данные по севообороту, физическому составу почв, обороту азота.

Мы применяем глобальные базы данных о погоде и почве для прогнозирования урожайности. Пространственное разрешение для получения данных о погоде составляет 25 км, для параметров почвы — 250 метров. Для повышения точности используем данные NDVI cо спутников и оптимизируем параметры модели. Точность прогноза — до 75–85% для калиброванных культур, 50–70% для культур с минимальной информацией.

Кроме того, мы используем генетические алгоритмы для оптимизации сельскохозяйственных технологий и поиска наилучших сценариев с учетом погодных и почвенных данных. Также мы рассчитываем множество агротехнологических сценариев, чтобы найти наилучший с максимальной урожайностью и минимальными потерями воды.

— Каким образом аграрии получают эти прогнозы?

— С помощью Telegram-бота рекомендации приходят на смартфон. Это очень удобно и быстро. Прогнозирование урожайности происходит в режиме реального времени на основе передовых научных достижений.

— Существуют ли сегодня аналогичные сервисы?

— Похожие проекты есть. Существует достаточно много сервисов, которые прогнозируют урожай и дают рекомендации по внесению удобрений. Однако мало кто занимается оптимизацией хозяйства, этим мы и отличаемся.