Государственную регистрацию получил и допущен к обороту на территории РФ комбинированный инсектицид широкого спектра действия СПАРРИНГ, МД, предназначенный для защиты зерновых, подсолнечника и картофеля от различных вредных насекомых.
В состав инсектицида СПАРРИНГ, МД входят 150 г/л тиаметоксама и 90 г/л фипронила.
Среди преимуществ препарата:
- комбинированный механизм действия за счёт сочетания д. в. из разных химических классов;
- контроль широчайшего спектра вредных насекомых, в том числе резистентных к ФОС и пиретроидам;
- высокая токсичность и длительность защитного действия;
- масляная формуляция для достижения максимальной эффективности;
- радикальное воздействие на скрытоживущих вредителей и обитающих на обратной стороне листа.
Благодаря масляной формуляции СПАРРИНГ, МД лучше удерживается на листьях растений, равномерно распределяется по поверхности, в полной мере проявляя трансламинарное, системное действие и дольше сохраняя свои защитные свойства.
Период защитного действия препарата – не менее 14 суток.
Более подробно о препарате СПАРРИНГ, МД читайте по ссылке.
Пресс-служба АО «Щёлково Агрохим»
Нейросетевые 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.