Ставит диагноз по фото: инновационная разработка российской компании поможет спасти агрокультуры от болезней
На Всероссийском форуме селекционеров и семеноводов «Русское поле-2025» компания R-Style Softlab - разработчик ПО для финансовой сферы и системный интегратор - входящая в группу Россельхозбанка, представила свое новое цифровое решение. Созданная ей платформа может облегчить труд фермеров: она умеет диагностировать болезни сельскохозяйственных и плодовоовощных растений, а также выдает план их лечения и профилактики на будущее.
Нейросеть в помощь растениям
Пользователь может в несколько кликов разобраться с серьезными проблемами: платформа разработки R-Style Softlab проводит диагностику фитосанитарного состояния растений, для этого нужно только загрузить фото листа, плода или стебля в мобильное приложение или веб-интерфейс. Затем к делу подключатся алгоритмы, они свяжут изображение с уже содержащимися в базе заболеваниями и дадут советы по лечению.
Приложение RS-AgroStyle работает на основе данных генеративной сети – типе нейронных сетей, который формирует новые данные на основе полученной при обучении информации. При этом онлайн-сервис дает прогнозы с высокой точностью.
ИИ – локомотив ускорения селекции
Есть у агроразработки и другие функции, например, она определяет вегетативный период, что важно для эффективного развития отрасли. Отметим, что в рамках Всероссийского форума селекционеров и семеноводов «Русское поле — 2025» обсуждалось использование ИИ в сельском хозяйстве и поступило предложение ускорить селекцию за счет новых технологичных решений.
Как отметил временно исполняющий обязанности директора ФГБУ «Центр Агроаналитики» Дмитрий Авельцов, оцифрованные лаборатории, цифровое фенотипирование, широкое применение биоинформатики и искусственного интеллекта позволят создавать сорта за годы, а не десятилетия.
При этом внедрение цифровых сервисов в работу научных и производственных центров расширит возможности: последние получат доступ к анализу генетических данных, моделированию продуктивности, учету климатических рисков, метеоаналитике, дистанционному зондированию.
Новый инструмент, предложенный RS-AgroStyle, может стать встроенным сервисом в составе комплексного программного обеспечения по уходу за агрокультурами в России.
Увеличит прибыль и сократит издержки
IT- разработка российской компании демонстрирует, что технологии машинного обучения с успехом могут применяться в агрономии: новое цифровое решение ускорит и облегчит диагностику заболеваний растений, снизит потери урожая и затраты на агрохимикаты, а также сможет повысить результативность сельскохозяйственных предприятий.
Эффективность приложения в будущем усилит потенциал российских разработок в цифровой трансформации сельского хозяйства, даст толчок для дальнейшей работы в этом направлении.
По прогнозам, IT-продукт может быть масштабирован внутри страны - эксперты прогнозируют его внедрение в агрохозяйствах, специализированных образовательных учреждениях и агрослужбах регионов. Еще одно значимое и перспективное направление – разработка модулей по интеграции с дистанционным зондированием и климатическим прогнозом. Приложение можно адаптировать с учетом новых культур и климатических зон, а создание мобильной версии платформы с офлайн-функционалом для сельской местности, где интернет «ловится» плохо, будет востребовано.
В будущем, приложение может быть интегрировано с государственными платформами и использоваться помимо отрасли сельского хозяйства еще и в образовательных целях – для повышения квалификации персонала хозяйств и сельскохозяйственных предприятий, учащимися агроклассов.
Создание платформы от компании RS-AgroStyle идет в русле мировых трендов. Так, в Германии используется аналог – приложение Plantix, разработанное стартапом PEAT GmbH в Берлине. С помощью ИИ платформа диагностирует болезни растений и дефицит питательных веществ.
Эксперты консалтинговой компании «Яков и Партнёры» в исследовании «Искусственный интеллект в агропромышленном комплексе России: временный тренд или реальные деньги?» оценили перспективы развития искусственного интеллекта в АПК страны: ожидаемый экономический эффект от внедрения ИИ, измеряемый как рост операционной прибыли, может составить 2–2,9 млрд долл. США в растениеводстве и животноводстве.
