Ученые Ставропольского государственного аграрного университета (СтГАУ) представили роботизированную платформу для ранней диагностики тепличных растений. Для системы разработана отечественная нейросеть, сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
"Роботизированная платформа передвигается по заданному маршруту между рядами в теплице и выполняет съемку растений для выявления признаков заболеваний и отклонений в развитии. Полученные изображения автоматически подгружаются на цифровую платформу, где встроенная нейросеть рассчитывает показатели и формирует диагностические выводы. Ключевой технологический акцент проекта — отечественный контур данных и аналитики. Нейросеть является собственной разработкой СтГАУ, созданной совместно с АО "Агропромцифра", — говорится в сообщении.
Отечественная нейросеть позволяет развивать алгоритмы под российские сорта и гибриды тепличных растений, адаптировать работу под условия конкретных тепличных хозяйств. Это повышает точность диагностики и ускоряет реакцию на возможные риски.
"Ключевая цель проекта — дать нашим сельхозтоваропроизводителям отечественный инструмент ранней диагностики, который снижает потери и повышает стабильность урожая. Это прямой вклад в технологический суверенитет АПК. Работа ведется в тесной связке с индустрией при прямой поддержке Министерства сельского хозяйства России, что гарантирует практическую востребованность решений", — цитирует пресс-служба ректора вуза Владимира Ситникова.
Первые промышленные испытания системы провели в декабре 2025 года на базе одного из предприятий АПХ "Эко-культура" — ООО "Солнечный дар". В январе 2026 года прототип системы презентовали на базе тепличного комплекса АО "Тепличное" в городе Ульяновске. Ученые продолжат опытно-производственную адаптацию комплекса под условия партнеров для расширения датасетов и совершенствования нейросетевой модели.
Проект разрабатывается в рамках программы развития научного центра мирового уровня "Агроинженерия будущего". Цель — повышение устойчивости производства овощей закрытого грунта, снижение потерь от фитопатологий, ускорение селекции и внедрение отечественных цифровых технологий на предприятиях.