Воронеж БИЗНЕС

«Агроэко» и ВГАУ создают ИИ‑ассистента для свиноводческих ферм

«Агроэко» и ВГАУ создают ИИ‑ассистента для свиноводческих ферм

Источник: abireg.ru
Агрохолдинг «Агроэко» и ведущая инженерная школа (ПИШ) Воронежского государственного аграрного университета (ВГАУ) начали совместный проект по обучению корпоративной LLM‑модели, которая должна стать интеллектуальным консультантом в области свиноводства. Как сообщили в компании, разработка ИИ‑ассистента направлена на повышение эффективности производственных площадок за счет анализа данных, собираемых IoT‑системами. Этот проект станет шагом к реализации стратегической цели холдинга — превращения к 2030 году в полноценную AgroTech‑компанию.  На базе Центра «Племген» уже состоялась стартовая встреча участников, в которой приняли участие врио ректора ВГАУ Анна Воронина, врио проректора по научной работе Сергей Семенов, руководитель проектов по цифровизации животноводства «Агроэко» Николай Шавилов и заместитель директора компании по животноводству Святослав Чугунов. Анна Воронина в комментарии «Абирегу» подчеркнула, что проект станет частью формирования цифровых компетенций университета: «В перспективе мы однозначно видим возможность разработки собственных ИИ‑решений для агросектора и их коммерциализации. Сейчас определяем цифровых лидеров для основных направлений — животноводства, растениеводства, агроинженерии, переработки. Мы будем вовлекаться и в цифровые проекты бизнеса, и развивать собственные компетенции». По словам госпожи Ворониной, ВГАУ планирует распространять опыт проекта и на другие отрасли: «Мы даже технику закупаем под цифровые компетенции и задачи цифровизации». Создаваемый ИИ‑ассистент, по словам врио ректора ВГАУ, будет помогать операторам ферм оперативно решать производственные задачи. «Например, на улице жара, оператор задает вопрос – какая температура должна быть в помещении? Корректирует климат-контроль. Или – свинка ведет себя нетипично. Оператор задает вопрос, перечисляет симптомы – получает ответ, что это а) погрешности в кормлении б) погрешности в климате в) симптомы заболеваний и т.д. То есть повышает компетенции, оперативность выявления недостатков и их устранения. В целом – повышение и качественное улучшение управления фермой», — пояснила Анна Воронина.