В рамках национального проекта «Технологическое обеспечение продовольственной безопасности», подпрограммы «Кадры в АПК» при содействии Правительства Республики Башкортостан в ФГБОУ ВО Башкирский ГАУ создан «ЦЕНТР АГРОНЕТИКИ».
Университет тесно сотрудничает сУправляющей компанией Евразийского научно-образовательного центра. В кампусе Евразийского НОЦ функционирует лаборатория агробиотехнологии, созданная с индустриальным партнером ООО «Рассвет» Группы Компаний Таврос, где ведутся исследования по ускоренной селекции гороха.
«Сегодня мы стали свидетелями знакового события для аграрной науки и образования Башкортостана — открытия Центра Агронетики. Этот центр — настоящая экосистема, где уже рождаются и воплощаются в жизнь самые передовые идеи для агропромышленного комплекса России. Уверена, что Центр Агронетики станет новой точкой притяжения для талантливой молодёжи, площадкой для прорывных исследований и драйвером технологического суверенитета нашей страны в агросфере. Желаю всем участникам новых открытий, успешных проектов!» — отметила директор АНО «УК НОЦ РБ» Наталия Латыпова.
Центр Агронетики является площадкой для реализации стратегических проектов в рамках ПСАЛ Приоритет-2030 и сфокусирован на важнейшие направления сельскохозяйственной науки и практики по ускоренной селекции растений, цифровому фенотипированию сортообразцов сельскохозяйственных культур в искусственных климатических камерах, платформенным решениям в животноводстве и объединяет традиционное аналитическое оборудование с передовыми цифровыми системами сбора и обработки данных. Деятельность центра позволит вести обмен передовым опытом и получить практические навыки и умения обучающимися по оцифровке и дистанционному мониторингу земельных ресурсов, включая использование беспилотных технологий в сельском хозяйстве.
В структуру Центра Агронетики входит комплекс учебно-научных лабораторий: - Интеллектуальные системы в АПК; - Мультиомиксные данные в системной биологии; - Беспилотные системы в АПК; - Сельскохозяйственная робототехника и мехатроника; - Фитотроника и цифровое фенотипирование; - Платформенные решения и цифровые системы в животноводстве.
Лаборатория «Интеллектуальные системы в АПК» разрабатывает нейросетевые модели на основе данных машинного зрения для цифрового фенотипирования растений и животных. Исследования опираются на данные, получаемые с автоматических сенсорных зон для цифрового фенотипирования, что позволяет создавать точные алгоритмы для ускорения селекционных процессов в растениеводстве и животноводстве.
По модулю «Совершенствование селекционного отбора и интеллектуальное фенотипирование на базе компьютерного зрения» совместно с партнерами ГК Таврос проведена декомпозиция фенотипических признаков для машинного зрения с распределением сроков по исполнению. Поставлено оборудование сенсорной зоны для фенотипирования свиней компанией ООО «Нейросеть-Агро», ИПУ РАН в УСГЦ и ООО «БМК». Ведется работа по формированию датасета при одновременной контрольной бонитировке свиней в селекционно-генетическом центре, получены первые результаты в виде рабочей модели цифрового фенотипирования по длине туловища и определению количества сосков.
В целом для блока цифрового фенотипирования проведена декомпозиция признаков для фиксации с использованием машинного зрения в соответствии с периодами оценки ремонтного молодняка и бонитировки. По признаку – определение живой массы уже имеются наработки в части возможности фиксации при рождении и при финальной бонитировке, для полной автоматизации процесса бонитировки с учетом признаков, которые невозможно зафиксировать с использованием машинного зрения (толщина шпика и мышечного глазка) прорабатываются вопросы разработки подъемного механизма свиней в бонитировочном станке и автоматизированного манипулятора с УЗИ-доплером.
Для программно-аппаратного комплекса отработаны углы и расположение камер машинного зрения для возможности получения всего комплекса фиксируемых признаков при оценке ремонтного молодняка и финальной бонитировке: ракурсами предусмотрены общая оценка экстерьера и определением высоты в холке, длины тела и самого сложного – признака – фиксация количества сосков, их развитости и симметрии, а также оценки конечностей с возможностью фиксации углов, изменений и нарушений в их постановке по углам, оценке суставов, в том числе с фиксацией анатомических дефектов. В части копытец предусмотрена фиксация патологических явлений, например, стояние на «цыпочках», при котором только на основании указанного признака проводится выбраковка животного, а также предусмотрены ракурсы для оценки вульвы, идентификации грыж и идентификации патологической постановки конечностей (икс-образная или о-образная постановка), характеризующие дефекты формирующегося костяка.
Лаборатория «Мультиомиксные данные в системной биологии» сфокусирована на работах по формированию и разметке датасетов, алгоритмическим методам анализа данных и обработке больших массивов информации, поступающих с исследовательских установок университета и полей. Лаборатория обеспечивает интеграцию передовых разработок вуза в области машинного зрения и роботизированных комплексов в образовательный процесс, позволяя студентам работать с реальными данными для решения прикладных задач АПК.
По стратегическому технологическому проекту «Ускоренная селекция и воспроизводство сельскохозяйственных культур (горох) с заданными хозяйственно-полезными признаками» ПСАЛ «Приоритет 2030» создается платформенное решение – «Цифровой селекционер гороха», который группирует данные по фенотипам, генотипам и конкретным почвенно-климатическим условиям. Его цель – обеспечить технологическую независимость селекции этой важнейшей белковой культуры, гороха и ускорение процессов селекции.
Университет в рамках создания модуля «Цифровой селекционер гороха» ЦСГ объединяется в Консорциум аграрных вузов и формирует Обобщенную селекционную платформу, внедрение которой позволит сократить сроки селекционного процесса, что представляет большой интерес в стране и в мире, решая важнейший вопрос национального проекта «Технологическое обеспечение продовольственной безопасности».
Ведутся работы над созданием системы автоматического фенотипирования растений. Создаваемый программно-аппаратный комплекс позволит с помощью нейросетевых моделей определять и оценивать основные фенотипические признаки растений в лабораторных и полевых условиях, повышая достоверность результатов и облегчая труд селекционеров. В работе задействован коллектив вновь созданной научно-инновационной лаборатории интеллектуальных систем.
На первом этапе, ведется оцифровка селекционных посевов 2025 года. Для этого, наряду с ручным измерением и описанием растений ведется их фотографирование, полученные фотографии (сейчас около 2000 шт.) размечаются и на их базе создается датасет для обучения нейросети.
Следующий этап, фенотипирование растений в лабораторных условиях на экспериментальной установке для фенотипирования. Установка предназначена для съемки отдельных растений на всех фазах развития и создания 3-D модели растения, которые также будут размечены и обработаны нейросетевой моделью. Полученные данные позволят создать программу для автоматического фенотипирования растений в лабораторных условиях.
Третьим этапом будет создание программного продукта для автоматического фенотипирования групп растений в полевых условиях и в климатических камерах.
Лаборатория «Беспилотные системы в АПК» ориентирована на формирование кадрового потенциала в области БАС в рамках национального проекта «Беспилотные авиационные системы» и на развитие прикладных научных исследований в сфере цифровизации АПК. В лаборатории занимаются обучающиеся среднего и высшего профессионального образования направлений подготовки: Эксплуатация беспилотных авиационных систем, Агрономия, Агроинженерия, Геодезия и дистанционное зондирование Земли и др. Функционирует студенческий научный кружок «Дрон-технологии».
Лаборатория оборудована программным обеспечением и симуляторами для полета, ортофотопланы, БПЛА DJI Matrice 300 RTK, DJI Phantom 4 Pro V2.0, Geoscan Пионер, Geoscan Пионер Мини, камеры разных спектров: RGB, мультиспектральные, тепловизионные и др.
Приобретаются теоретические знания по конструкции БАС и прикладные навыки работы на симуляторах и доступ к полетным тренажерам в лаборатории. Реализуются образовательные программы и специализированные модули: • эксплуатация беспилотных авиационных систем; • применение БПЛА в точном земледелии; • дистанционный мониторинг сельскохозяйственных культур и земель; • обработка данных дистанционного зондирования Земли; • геоинформационные технологии и цифровое картографирование.
Разработан качественный датасет для обучения нейросетевых моделей компьютерного зрения. Сформирован датасет заболеваний пшеницы (бурая и рыжая ржавчина, септориоз), 20000 изображений, в т.ч. 14000 (rgb), 6000 мультиспектральных изображений, включены здоровые образцы для баланса классов и повышения качества обучения моделей, 1000 га). Создана диагностическая платформа на базе БАС с встроенным бортовым компьютером для детекции заболеваний в режиме реального времени с учетом метаданных: координаты gps, высота, дата, время, погодные условия, степень поражения, тип почвы. Обучена модель на базе измененной архитектуры моделей yolov8 для детекции заболеваний пшеницы с точностью распознавания 90 %. Также ведется работа по количественной оценке поражения сахарной свёклы церкоспорозом на основе мультиспектральной съёмки с БАС и сегментации методом U-net и интеллектуальной системе учёта и картографирования всходов сахарной свёклы по данным rgb-аэрофотосъёмки с применением методов глубокого машинного обучения.
Лаборатория «Сельскохозяйственная робототехника и мехатроника» направлена на формирование компетенций у обучающихся в области автоматизации, цифровизации и роботизации сельского хозяйства. Лаборатория создана при поддержке российской компании ПО «ОВЕН», занимающейся разработкой компонентов систем автоматизации и программных продуктов для них. На базе лаборатории провозятся обучающие семинары по программированию логических контроллеров и созданию автоматизированных систем управления технологическими процессами. Лаборатория является аккредитованной площадкой компании ОВЕН-Уфа по Поволжью для обучения и повышения квалификации сотрудников различных организаций в области АСУТП.
Автоматизация технологических процессов в АПК является одним из приоритетных задач. С использованием данных компонентов можно автоматизировать микроклимат производственных помещений (теплиц, овощехранилищ), также климатических камер с фитотроном; процессы подачи воды (насосные станции), системы тепло- и электрообеспечения и др.
Учеными университета уже созданы климатические камеры с фитотроном, которые нашли применение в НИИ и вузах Российской Федерации.
Обучающиеся факультета совместно с преподавателями начали реализацию проектов по роботизации АПК, примером тому служит роботизированная платформа на электротяге и участие в международном чемпионате «Битва роботов».
Лаборатория «Фитотроника и цифровое фенотипирование» оснащена современным автоматизированным и роботизированным оборудованием (климатические камеры) для выращивания растений в контролируемых условиях и высокоточной оценки их генетического потенциала. Климатические камеры обеспечивают создание и поддержание заданных условий для роста растений и проведения биологических экспериментов путем регулирования: температуры, влажности воздуха и почвы, воздухообмена (воздухообмен внутри камеры принудительная вентиляция), освещённости (продолжительность циклов «дня» и «ночи».
Автоматизированная система полностью разработана учеными университета из отечественных комплектующих, внедрена в 4 аграрных вузах и 9 научно-исследовательских институтах Российской академии наук. Программный комплекс автоматического управления работой климатических камер с фитотроном имеет свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Применение современных фитотронных комплексов и методов цифрового фенотипирования растений позволяет получить 2-3 урожая в год, создавать новые сорта с заданными хозяйственно-полезными признаками, адаптированные к разным климатическим условиям.
Лаборатория «Платформенные решения и цифровые системы в животноводстве» представляет собой высокотехнологичный исследовательский центр, объединяющий традиционное аналитическое оборудование с передовыми цифровыми системами сбора и обработки данных. В рамках развития этого направлений в лаборатории формируются специализированные зоны. Так, сенсорная зона для свиней оснащается RFID-считывателями, весовыми платформами и камерами компьютерного зрения, что позволяет автоматически отслеживать индивидуальное потребление корма, динамику веса и двигательную активность животных в реальном времени. В настоящее время ведётся работа по формированию датасета при одновременной контрольной бонитировке свиней в селекционно-генетическом центре, уже получены первые результаты в виде рабочей модели цифрового фенотипирования по длине туловища и определению количества сосков, что позволяет создавать цифровые фенотипические профили животных для последующей интеграции в единую платформу селекционного учёта.
«Умный улей» (борть) представляет собой систему интернета вещей для пчеловодства: датчики веса, температуры, влажности и GPS-контроля местоположения обеспечивают дистанционный мониторинг состояния пчелосемей и позволяют своевременно реагировать на изменения микроклимата. Для практической работы студентов и ведения учета в лаборатории внедрены мобильные планшеты с государственной программой «РегАгро». С помощью защищённых карманных компьютеров (КПК) со встроенными сканерами RFID и QR-кодов учащиеся отрабатывают навыки идентификации животных, регистрируют поголовье, фиксируют ветеринарные обработки и передают данные во ФГИС «ВетИС». Аналитическая работа с продуктивностью крупного рогатого скота ведётся на онлайн-платформе «Простое решение» компании «Агроинтеллект». Эта система позволяет студентам ежедневно анализировать надои, показатели воспроизводства стада, затраты кормов и строить прогнозы развития фермы на срок до полутора лет, заменяя рутинный сбор данных интеллектуальными отчётами и графиками.
Ключевая тенденция оснащения такой лаборатории — интеграция всех перечисленных решений в единую цифровую платформу, что даёт возможность создавать цифровые двойники животных и технологических процессов, автоматизировать принятие управленческих решений и готовить специалистов, владеющих полным циклом прецизионного животноводства.