Технофермер: Умный огород будущего

1.

«Технофермер: Умный
огород будущего»
Шекерханов
Проект “Умная грядка 365”
или «Счастливый
Сергейогород»
13 лет
Новосибирская
область

2.

Проблема
Наша разработка направлена на автоматизацию процессов ухода за растениями,
оптимизацию полива, освещения и удобрения. Это позволяет фермерам экономить время,
снижать затраты на ресурсы и повышать качество урожая.
Основные проблемы, которые мы решаем:
Нехватка квалифицированных специалистов для ухода за растениями.
Сложности в поддержании оптимальных условий для роста растений.
Потеря урожая из-за неправильного ухода или погодных условий.
Я выбрал эту проблему, потому что она имеет значительное влияние на сельское
хозяйство и продовольственную безопасность.
Нехватка специалистов:
Наблюдается дефицит агрономов и других специалистов в сельском хозяйстве. Это связано
с оттоком молодежи из сельских районов и недостаточным развитием аграрного
образования. По данным Росстата, в 2024 году в сельском хозяйстве работало около 4,5 млн
человек, но значительная часть из них не имеет профильного образования.
Сложности с условиями роста:
В России климатические условия варьируются от суровых северных регионов до
засушливых южных. Это создает дополнительные трудности для фермеров, особенно в
регионах с недостатком воды или экстремальными температурами. Например, в южных
регионах страны потери урожая из-за засухи могут достигать 30%.
Потери урожая:
По данным Минсельхоза, ежегодные потери урожая в России составляют около 15–20% изза неблагоприятных погодных условий, болезней растений и вредителей. Это приводит к
значительным экономическим потерям.

3.

Этапы проекта
Задачи
- разработать централизованную базу данных “цифровых
паспортов” растений с возможностью удаленного доступа
через веб-интерфейс;
- создать систему “умного общения” с растениями через
датчики;
- создать автоматизированную систему прогнозирования
урожайности
План испытаний
Этап 1. “Пробуждение”
Создание системы теплицы ( изучение культур и условий)
Настройка “умного мониторинга”
Подключение системы Йотик 32 к “цифровым паспортам”
Этап 2. “Цифровая экосистема”
Настройка “автопилота” микроклимата
Внедрение системы “умного полива”
Запуск “цифровой диагностики”
Этап 3. “ТехноФермер будущего”
Создание “умного интерфейса” управления
Тестирование “автопилота” выращивания
Запуск “прогнозатора” урожайности

4.

Работоспособность
https://disk.yandex.com.am/i/MinywehbnFHy_A://disk.yandex.c
om.am/i/MinywehbnFHy_Ahttps://disk.yandex.com.am/i/Miny
wehbnFhttps://disk.yahthttps://disk.yandex.com.am/i/Minywehb
nFHy_Ahttps://disk.yandex.com.am/i/MinywehbnFHy_Atps://di
sk.yandex.com.am/i/MinywehbnFHy_Andex.com.am/i/Minywe
hbnFHy_AHy_A

5.

Результаты
Текущие достижения проекта
На данный момент реализованы три ключевых этапа развития:
Этап 1. «Пробуждение»
Создана система теплицы с оптимальными условиями для культур
Настроена система «умного мониторинга»
Подключена система Йотик 32 к «цифровым паспортам»
Этап 2. «Цифровая экосистема»
Настроен «автопилот» микроклимата
Внедрена система «умного полива»
Запущена «цифровая диагностика»
Этап 3. «ТехноФермер будущего»
Создан «умный интерфейс» управления
Протестирован «автопилот» выращивания
Запущен «прогнозатор» урожайности
Преимущества внедренных решений
Система умного полива
Экономия ресурсов: точное дозирование воды снижает расход и предотвращает переувлажнение.
Оптимизация условий: автоматическое регулирование создает идеальные условия для роста.
Снижение трудозатрат: фермерам не нужно контролировать полив вручную.
Качество урожая: регулярный полив минимизирует риск заболеваний.
Автопилот микроклимата
Интеллектуальный контроль: автоматическая регулировка температуры и влажности.
Энергоэффективность: оптимизация расхода ресурсов.
Синхронизация с поливом: интеграция всех систем для создания идеальной среды.
Удаленное управление: контроль через единый интерфейс и смартфон.
Защита урожая: мгновенная реакция на экстремальные условия.
Аналитика данных: сбор и анализ информации для оптимизации.

6.

Выводы
Оптимизация работы системы умного полива:
Регулярно проверять точность дозирования воды и корректировать настройки для
предотвращения переувлажнения.
Использовать данные аналитики для прогнозирования потребностей растений в воде и
адаптации системы под разные культуры.
Улучшение работы автопилота микроклимата:
Настроить систему на более точную реакцию на экстремальные условия, чтобы
минимизировать риски для урожая.
Интегрировать дополнительные датчики для более точного контроля температуры и
влажности.
Развитие цифрового интерфейса управления:
Добавить функции для более удобного удаленного управления, например, возможность
настройки сценариев работы системы.
Внедрить дополнительные аналитические инструменты для прогнозирования
урожайности и планирования работ.
Расширение функционала «цифровой диагностики»:
Включить в систему дополнительные параметры для мониторинга здоровья растений,
такие как уровень питательных веществ в почве.
Разработать алгоритмы для раннего выявления заболеваний и вредителей.
Масштабирование решений:
Рассмотреть возможность внедрения этих технологий на других фермах или в теплицах.
Организовать обучение фермеров для эффективного использования новых систем.