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. И 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 можно до 24 марта 2020 года на сайте https://agro-code.ru.

Задачи подготовлены совместно с партнерами: Connectome, Accenture, ИнтТерра, Digital Agro, Центр интеллектуального цифрового сельского хозяйства ИПУ РАН, Агросигнал.

Хакатон состоится на event-площадке Main Stage по адресу Шарикоподшипниковская 13, стр. 33.

АО «Россельхозбанк» – основа национальной кредитно-финансовой системы обслуживания агропромышленного комплекса России. Банк создан в 2000 году и сегодня является ключевым кредитором АПК страны, входит в число самых крупных и устойчивых банков страны по размеру активов и капитала, а также в число лидеров рейтинга надежности крупнейших российских банков.