Омские ученые разработали платформу для предсказания поломок сельхозтехники

ОмГАУ представил проект, разработанный с использованием сквозных технологий, который оказался в тройке лучших на защите в международному научно-методическом центра томского госуниверситета. Пятеро преподавателей – инженеры и доцент – при участии промпартнеров вуза разработали прототип цифровой платформы предиктивной аналитики агромашин Hector Al, сообщила пресс-служба омского минсельхоза.

Данный инструмент призван сократить экономические потери аграриев в период уборки урожая из-за выхода из строя с/х техники, в частности, комбайнов. Сократить потери он должен существенно.

Платформа прогнозирования работает за счет анализа больших данных и технологий машинного обучения, методов искусственного интеллекта, которые обучают нейросеть предупреждать проблемы – выявлять их до возникновения и разрабатывать варианты решений. Она оценивает степень износа и остаточные ресурсы механизмов, позволяет контролировать соблюдение технологических операций.

По словам руководителя управления ИТ омского аграрного вуза Павла Ревякина, акцент в разработке делался на работу с зерноуборочными комбайнами, которые являются сугубо сезонной техникой, которая работает две-три недели в год, но при этом сильно нагружается – комбайны работают без перерывов и выходных. Анализ показал, что изнашиваются быстрее остальных элементы системы транспортировки зерна – шнеки и их привод, лопатки транспортера и сама конвейерная лента транспортера, подшипники и ремни.

По оценке директора МНМЦ ТГУ Александра Замятина, данный проект очень перспективен в плане коммерциализации.