Россельхозбанк приглашает лучших IT-специалистов страны включиться в цифровую революцию АПК

В ходе создания фермерской экосистемы Россельхозбанк 4 и 5 апреля в Москве проведет масштабное мероприятие AgroCode, центральным событием которого станет уникальный хакатон Agro Hack на лучшую адаптацию IT-решений для агросектора. Также на площадке пройдут конкурс идей в сфере агротехнологий AgroIdea и конференция FutureTech Conference. В трех мероприятиях ожидается участие 500 профессионалов со всей России. Призовой фонд Россельхозбанка составит 1 350 000 рублей.

За 30 часов цифрового марафона Agro Hack разработчикам предстоит решить восемь заданий. В качестве поставщиков базовых решений, которые будут дорабатываться участниками хакатона, по приглашению РСХБ выступили ведущие российские и зарубежные IT-компании.

"Любому IT-специалисту нашей страны предоставляется возможность вписать свое имя в историю цифровой революции АПК. Сельское хозяйство — это основа всего, обеспечивающая нас продуктами питания. Наша задача как опорного банка агропромышленного комплекса помочь одной из наиболее значимых отраслей реального сектора экономики выйти на новый уровень технологического развития. Инвестиции в сельское хозяйство в последнее время одно из приоритетных направлений мировых технологических лидеров: Tencent, Alibaba, Google. Мы хотим привлечь интерес отечественных IT-специалистов к этому важному направлению. Хакатон позволит представителям цифрового сообщества собственноручно заняться формированием этой ниши. Мы ждем мощнейшего мозгового штурма, который выльется в конкретные, адаптированные под нужды фермеров цифровые продукты. Круг задач широк, и лучшие решения будут интегрированы в экосистему Россельхозбанка, которая начнет действовать уже летом. У каждого есть шанс стать частью этой платформы в рамках хакатона", — прокомментировала Елена Батурова, директор центра развития финансовых технологий Россельхозбанка.

Участникам хакатона предстоит найти прикладное цифровое решение для повседневных задач фермеров, тем самым сэкономив их время и ресурсы. В список заданий входят:

  • Обучение нейросети умению ставить диагноз пораженному болезнью растению по фотографии и подбирать оптимальный способ лечения. Командам необходимо создать прототип сервиса, определяющего по фотографии листа яблони наличие или отсутствие заболевания за счет разработки и обучения нейросети. Решением должна стать бинарная классификация: норма или патология.
  • Обучение группы дронов грамотному опрыскиванию сельхозугодий и избеганию столкновений. Необходимо разработать полетное задание для группировки из нескольких дронов-опрыскивателей для равномерного внесения средств защиты растений на поле заданной конфигурации. Критерии — минимизация времени обработки, использованных ресурсов и исключение возможности столкновения БПЛА в воздухе. Решение будет загружено в полетный симулятор группировки дронов, проанализировано на полноту обработки поля и визуализировано.
  • Дневник здоровья телят. Нужно разработать приложение или сайт, в котором для каждого животного проводится мониторинг показателей здоровья. Предстоит определить параметры, периодичность занесения данных по каждому теленку и саму форму их визуального представления — в виде графиков, диаграмм и т. д. Первые 45 минут жизни теленка, когда наиболее высока угроза его здоровью, определяют успех фермера.
  • Сбор и визуализация данных о росте растения. Участникам будут предоставлены растения, набор датчиков и контроллеров и облачная среда. Их задача — организовать поток данных с датчиков в облако и их визуализацию для фермеров. Какие данные собирать, как их обрабатывать, хранить и визуализировать — будут определять сами участники.
  • Система рекомендации оптимального размещения культур на полях. Большое влияние на урожайность сельскохозяйственных культур имеет правильный подбор поля для их выращивания. Урожайность определяется рядом агрономических факторов, техническими ограничениями хозяйства и финансовыми приоритетами. Предстоит разработать алгоритм, помогающий агроному добиться максимальной урожайности.
  • Выбор оптимального добросовестного поставщика удобрений. Перед аграриями несколько раз за сезон возникает задача выбора сроков закупки удобрений и поставщика. Выбор определяется содержанием действующего вещества в продукции, ее качеством, возможностью хранения необходимых объемов, способом доставки, стоимостью. Необходимо создать программу для сбора большого объема данных и обоснованно выбирать лучшее решение.
  • Выбор лучшей агростратегии по многомерной базе данных. Для производства сельскохозяйственной продукции существует большое количество новых агротехнологий. Команде требуется создать систему сбора актуальных и исторических данных о применяющихся агротехнологиях и технологических операциях из открытых источников в зависимости от региона, сельскохозяйственной культуры, почвенно-климатические данных и агроэкологических параметров.
  • Разработка оптимального алгоритма сшивки фотографий сельхозугодий, сделанных дронами-наблюдателями. Фермерам необходимо знать состояние сельхозугодий: степень созревания урожая, заболевания растений, необходимость мелиоративных мер и прочее. Дрон-наблюдатель облетает поля и делает фотографии с определенной периодичностью. В зависимости от высоты полета и размера обследуемой территории получается серия снимков высокого разрешения. Командам предстоит разработать оптимальный алгоритм сшивки фотографий сельхозугодий для подготовки общего плана полей хозяйства и максимального упрощения работы агронома.

Подать заявку на участие в агрохакатоне можно до 24 марта 2020 года на сайте agro-code.ru.

Фото на сайте

Все фотогалереи

Новости раздела

Все новости
Архив
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
24 25 26 27 28 29 1
2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15
16 17 18 19 20 21 22
23 24 25 26 27 28 29
30 31 1 2 3 4 5