На MHP Аccelerator было принято 184 заявки, из них отобрано 13 лучших команд. До финала конкурса (20 июня) подолжается ожесточенная борьба за 300 тыс. гривен и сотрудничество с холдингом. В спецпроекте Agrohub и Aggeek рассказывают об украинских инноваторах, которые собираются к концу этого года изменить аграрный рынок. О проекте "Мониторинг полей" и тенденциях развития поисковых систем поговорили с его основателями Николаем Дубовиковым и Александром Галущенко.
А. Г.: Проект основан на гипотезе о том, что в ближайшее время поисковые сервисы будут переориентированы со словесных моделей на поиск по изображениям. Другими словами, человек наводит камеру смартфона на интересующий его объект и автоматически получает всю необходимую информацию.
Первые обнадеживающие результаты были получены в 2016 году на базе авторских алгоритмов Николая Дубовикова. Два года ушли на поиск и тестирование универсальных математических моделей. И сегодня все желающие — дачники-любители и профессиональные агрономы — могут опробовать этот сервис и убедиться в его простоте и эффективности (http://defin.hol.es/).
Интерфейс сайта "Мониторинг полей"
А. Г.: Сейчас над проектом работает команда из четырех высококлассных специалистов, каждый из которых имеет успешный опыт реализации и внедрения инновационных проектов, авторские свидетельства и научные публикации:
Николай Дубовиков — руководитель проекта, занимается анализом данных и математическим моделированием;
Александр Галущенко — менеджер проекта, отвечает за маркетинг;
Александр Гуделайтис — fullstack-разработчик (универсальный – прим. авт.), занимается программированием сайта, разрабатывает программно-аппаратную часть сервиса (back-end) и пользовательский интерфейс (front-end);
Наталья Зеленко — занимается анализом данных и построением математических моделей.
Н. Д.: Пользователь фотографирует проблемные растения (листья, стебель, насекомое) или проблемную площадь поля, отправляет эти фотографии на сервис "Мониторинг полей" и через несколько секунд получает обработанный снимок с информацией о вероятном заболевании растения, стадии развития болезни и рекомендованных мероприятиях по его лечению.
Николай Дубовиков и Александр Галущенко тестируют "Мониторинг полей"
В промышленных масштабах предусматривается автоматическая обработка больших объемов оптических изображений (тысячи фотографий — конкретные растения и площади поля), полученных при помощи беспилотников, и предоставление пользователям информации о выявленных заболеваниях с соответствующими координатами и рекомендациями.
Предложенный инструмент помогает быстро выявить и диагностировать заболевание растений, что, в свою очередь, будет способствовать минимизации возможных потерь.
Программный продукт и соответствующие базы размещены в облаке. Сервис "Мониторинг полей" самообучается и самосовершенствуется со временем и с каждым новым опытом.
Н. Д.: Проект финансируется из собственных средств основателей и членов команды.
Н. Д.: Сопротивления рынка нет, есть недостаточная информированность о такой возможности.
А. Г.: В целом сервис "Мониторинг полей" ориентирован на агрохолдинги и фермерские хозяйства. Но мы открыты для всех желающих — дачников, агрономов, научных работников, студентов. Каждый может найти для себя что-то интересное либо как пользователь, либо как "соавтор".
Сервису нужны базы изображений заболеваний, описания, рекомендации по лечению, пользователи-тестировщики и т. д.
В базе уже собрана информация по подсолнуху, кукурузе, пшенице, винограду. Однако через некоторое время там будут и киви, и ананасы.
А. Г.: После промышленного запуска сервиса основное внимание будет уделяться его активной рекламе и продвижению. Надеемся, что спустя некоторое время нам удастся выйти на международный уровень.
Н. Д.: В пределах Украины идентичных по возможностям проектов нет, в мире есть, но на менее эффективных алгоритмах.
Аналогичные задачи конкуренты решают на базе персептронных сетей (математическая или компьютерная модель восприятия информации. — Прим. авт.), которые недостаточно эффективны, так как требуют для своего обучения проведения огромного количества тестов, непрозрачно функционируют и плохо тиражируются.
У наших алгоритмов на базе математической модели нейронных кластеров (модель построена по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — нервных клеток живого организма. – Прим. авт.) таких проблем нет.
А. Г.: Организаторы акселератора — Radar Tech, Agrohub и МХП — с момента анонсирования запуска программы и проведения первого Agro Idea Garage продемонстрировали системный подход по отбору проектов и показали очень привлекательные перспективы — возможность протестировать свои разработки в промышленных масштабах. Все это, а также высокие организаторские способности команды, которая проводила мероприятия, приятно нас удивило, и мы не смогли остаться в стороне.
Наш проект был отобран на предакселерационную программу (7 дней теории и практики от украинских и международных экспертов) и после ее окончания стал одним из 13 финалистов.
Все 13 проектов достойные! Более трех месяцев участники команд и менторы общаются, делятся опытом, помогают друг другу посмотреть на проекты с разных сторон и что-то усовершенствовать. Все очень интересно, познавательно и продуктивно! И, честно говоря, не хочется, чтобы наш акселератор заканчивался.
А. Г.: Он будет развиваться и в Украине и в других странах. Мы надеемся занять достойное место на этом рынке!
Напомним, MHP Accelerator — это уникальная конкурсная программа от Radar Tech, Agrohub и МХП, ориентированная на поиск, акселерацию и интеграцию инновационных технологий и разработок в сфере агробизнеса. Стать участниками смогли предприниматели, стартапы, продуктовые команды, а также представители малого и среднего бизнеса. Интенсивная программа преакселерации, 250 часов теории и практики от 30 лекторов, менторская поддержка МХП и приз в 300 тысяч гривен для победителя — вот что находится в меню акселератора.
© ООО "Агро Онлайн", 2024, support@agro-online.com | Оферта