Студент лесного факультета ВГЛТУ Никита Глазьев стал победителем конкурса «Студенческий стартап» и получил грант в 1 миллион рублей на создание доступной отечественной системы прецизионного мониторинга микроклимата – квантум-туман, которая с помощью автономных датчиков и искусственного интеллекта сможет прогнозировать возвратные заморозки за 3-4 часа с точностью до 95% и тем самым сократить потери урожая на 40-80%. Система, включающая полевые сенсоры, облачное ПО с AI-алгоритмом и чат-бота в VK, призвана заменить дорогостоящие импортные аналоги, которые недоступны большинству хозяйств, и уже прошла цифровое моделирование. Об этом рассказал нашему изданию ректор ВГЛТУ Михаил Драпалюк.
Весенние возвратные заморозки – настоящий бич для садоводов Центрального Черноземья, которые ежегодно теряют до половины урожая из-за внезапных похолоданий, и студент ВГЛТУ Никита Глазьев может решить эту проблему с помощью современных технологий, предложив систему, способную предсказывать наступление критических температур с заблаговременностью в несколько часов.
В прошлом году только в Воронежской области от заморозков пострадало 2,6 тысячи гектаров плодовых насаждений, что составляет 44% всех садов, а завязей погибло от 50 до 70%, причём в масштабах всего Центрального федерального округа ежегодный экономический ущерб оценивается в 62 миллиарда рублей, что делает проблему не просто агрономической, но и экономической. Существующие методы защиты, такие как дымление или обогрев, часто включаются слишком поздно, поскольку фермеры полагаются лишь на прогнозы погоды общего назначения, которые не учитывают микроклимат конкретного поля, а импортные системы мониторинга стоят десятки миллионов рублей за гектар, что делает их недоступными для средних и малых хозяйств.
Система «квантум-туман», разрабатываемая Никитой, будет состоять из четырёх взаимосвязанных компонентов: автономных полевых датчиков, измеряющих температуру и влажность воздуха и почвы на разных уровнях, которые питаются от солнечных батарей и передают данные по радиоканалу LoRa на расстояние до 5 километров; центрального шлюза, который агрегирует информацию со всех сенсоров и через 4G или Ethernet отправляет её в облачную инфраструктуру; облачного программного обеспечения с AI-алгоритмом, который, анализируя данные и сопоставляя их с метеопрогнозами, выдаёт предупреждение о риске заморозков за 3-4 часа с точностью 85-95%; и чат-бота в VK, который оперативно оповещает фермера и даёт конкретные рекомендации по включению систем активной защиты – туманообразования, дождевания или обогрева.
На данный момент Никита уже разработал архитектуру системы, провёл цифровое моделирование работы всех узлов, подобрал компоненты для прототипов и написал тестовые прошивки для микроконтроллеров ESP32, обеспечивающих опрос датчиков и передачу по LoRa, а также ведёт переговоры о пилотном внедрении с садоводческим хозяйством «Соколиные сады» в Воронежской области.
В течение года, на который рассчитан грант, студенту предстоит собрать и испытать опытные образцы в полевых условиях, откалибровать алгоритмы под разные типы почв и культур, а также зарегистрировать программу для ЭВМ в Роспатенте, чтобы защитить свою интеллектуальную собственность. В дальнейших планах – подготовка заявки на следующий, более крупный грант «Старт-1» для выхода на серийное производство, а затем масштабирование системы сначала на все садоводческие хозяйства Воронежской области, а потом и на южные регионы – Краснодарский край, Ростовскую область и Крым.
