Краснодарское представительство «Щёлково Агрохим» организовало для представителей ГК «Концерн «Покровский», являющегося одним из крупнейших партнёров компании, выездное мероприятие.
В рабочей программе – визит на завод по производству дражированных семян сахарной свёклы «Бетагран Рамонь» и посещение селекционно-генетического центра «СоюзСемСвёкла» (Воронежская область), а также экскурсия на завод, где производятся «щёлковские» средства защиты растений и агрохимикаты (Московская область).
При разработке рабочей программы акцент на сахарную свёклу был сделан неслучайно. Концерн «Покровский» является не только одним из ключевых производителей сахарной свёклы на юге России, но и имеет в своем активе три сахароперерабатывающих предприятия.
Интерес его руководства к этой культуре очень высок, а компания «Щёлково Агрохим» предлагает для ее производителей эффективные решения «под ключ». Это высокопродуктивные гибриды последнего поколения, высококачественный посевной материал, надежные системы защиты и сбалансированные схемы листовых подкормок. Комплексное применение технологии помогает российским свекловодам получать высокие и качественные урожаи сладкого корнеплода.
Пресс-служба «Щёлково Агрохим»
20.05.2021 0Нейросетевые технологии переходят из экспериментальной плоскости в практический инструмент управления агропромышленным производством. Об этом в интервью СБЕРПРО рассказал генеральный директор «Щёлково Агрохим», д.х.н., академик РАН Салис Каракотов.
По его словам, ключевое преимущество нейросетей заключается в способности работать с большими массивами разнородных данных — от погодных факторов и характеристик почв до параметров роста растений и технологических операций. Это позволяет формировать более точные модели принятия решений на всех этапах производства.
В компании применяют несколько ключевых направлений применения нейросетей. В селекции такие технологии позволяют ускорять отбор перспективных линий за счёт анализа генетических и фенотипических данных, а также прогнозировать поведение гибридов в различных природно-климатических условиях.
В растениеводстве нейросети используются для мониторинга состояния посевов, раннего выявления стрессовых факторов и точечного применения средств защиты растений. Это особенно важно в условиях роста затрат и необходимости повышения эффективности каждого гектара.
Отдельное направление — прогнозирование урожайности и экономических показателей. По словам Каракотова, использование алгоритмов позволяет учитывать сразу множество факторов, что делает прогнозы более точными и снижает производственные риски.
При этом он подчеркнул, что нейросети не являются заменой экспертизы. «Это инструмент, который усиливает специалиста, но не подменяет его. Финальное решение всегда остаётся за человеком», — отметил он.
Среди ограничений внедрения Каракотов выделил необходимость формирования качественных массивов данных и их систематизации. Без этого нейросетевые модели не смогут работать с высокой точностью. Кроме того, важна адаптация решений под конкретные агротехнологические условия, поскольку универсальных моделей для сельского хозяйства не существует.
В более широком контексте развитие таких технологий Каракотов связывает с повышением устойчивости отрасли. На фоне климатических рисков, волатильности рынков и роста себестоимости производства именно точные и адаптивные инструменты управления становятся фактором конкурентоспособности.
«В ближайшие годы нейросети станут частью повседневной практики в аграрном секторе. Это один из ключевых элементов технологической трансформации отрасли», — резюмировал он.