Прогноз урожайности и планирование сезона по данным полей
Еженедельно уточняемый прогноз урожайности по каждому полю для планирования логистики, сбыта и закупок.
Диапазоны по отраслевым публикациям и типовым внедрениям; результат зависит от данных и процессов заказчика.
Что решаем
Агрохолдинг на 50–200 тыс. га принимает решения о закупке семян, удобрений, найме техники и контрактах на сбыт за месяцы до уборки, опираясь на средние многолетние показатели и интуицию агрономов. Ошибка прогноза урожайности в 10–15 % оборачивается недозагруженными элеваторами, штрафами по форвардным контрактам или упущенной ценой.
Данные для точного прогноза уже собираются — история урожайности по полям, агрохимические анализы почв, метеостанции, спутниковые индексы, — но лежат в разных системах и Excel-файлах агрономов, а сводить их вручную по сотням полей никто не успевает.
Что делает ИИ
PythonLightGBM / CatBoostGoogle Earth Engine / Sentinel HubPostGISApache Superset
Модель прогнозирует урожайность каждого поля с обновлением по мере поступления данных сезона: от посева до уборки прогноз уточняется еженедельно. Результат — карта ожидаемого сбора, доверительные интервалы и вклад факторов, на основе которых экономисты корректируют логистику и сбыт.
- Объединение истории урожайности, севооборота, почв, погоды и спутниковых индексов NDVI/EVI.
- Градиентный бустинг и временные модели на 5–10 сезонах истории.
- Сценарии «что если»: засуха, поздний сев, смена гибрида.
- Прогноз на уровне холдинга, хозяйства, поля и зон внутри поля.
- Отчёты для дирекции и агрономов в BI и мобильном приложении.
Какие данные нужны
- История урожайности по полям за 5–10 сезонов
- Агрохимия почв и севооборот
- Метеоданные и прогнозы
- Спутниковые индексы вегетации
Какая инфраструктура нужна
Профиль «data», масштаб «desk». Табличная модель на тысячах полей за десятилетие — это миллионы строк с сотнями признаков, включая агрегаты спутниковых снимков. Рабочая станция W7 ULTRA на Threadripper PRO с большим объёмом памяти ECC и GPU из раздела рабочие станции обучает такую модель за минуты и позволяет аналитику перебирать десятки сценариев за день. GPU ускоряет бустинг и расчёт спутниковых индексов по архивам Sentinel-2. Для холдинга с несколькими дивизионами и потоковой обработкой снимков ставят сервер R7 PRO из раздела GPU-серверы с общим хранилищем растровых данных от 20 ТБ. Поставка и внедрение — в России и странах СНГ, включая Казахстан и Беларусь.
Как идёт проект
- 01
Данные и цель
Фиксируем метрику успеха, источники данных и ограничения: on-premise, персональные данные, сроки.
- 02
Пилот на нашей конфигурации
Стартовая машина под задачу и подтверждённый профиль нагрузки перед закупкой кластера.
- 03
Инфраструктура
Поставка серверов, станций и охлаждения, монтаж, ввод в эксплуатацию, ПО и мониторинг.
- 04
Сопровождение
Масштабирование, обновление ускорителей в том же шасси, сервис и запчасти.
Что ещё автоматизируют в отрасли «Агропром и экология»
Опишите задачу и данные.
Вернёмся с профилем нагрузки, конфигурацией и коммерческим предложением на поставку в вашу страну.