Новая система получает информацию о влажности и составе воздуха в теплицах. Эти сведения дополняются данными об уровне влажности почвы, которые поступают от размещённых в ней датчиков. Все показатели отслеживаются в автоматическом режиме и регулируются при необходимости до должного уровня. Благодаря этому не только обеспечиваются наиболее благоприятные возможности для роста растений, но и снижаются расходы на содержание теплиц. Например, полив выполняется так, чтобы избежать переувлажнения почвы, что минимизирует расход воды. «Уникальная система, разработанная нашим научным коллективом, представляет значительный прогресс в области сельского хозяйства. Отмечу, что с использованием передовых технологий наши ученые разработали инновационный метод автоматического контроля влажности почвы и воздуха, температуры в теплице, а также регулярного полива. Уверен, что применение этой технологии позволит значительно увеличить урожайность и оптимизировать процесс выращивания сельскохозяйственных культур в нашем макрорегионе», — сказал ректор СКФУ Дмитрий Беспалов. Сохранять максимальную точность системе позволяет использование цифровых двойников. Технология позволяет создать достоверную виртуальную модель теплицы. Чтобы спрогнозировать урожайность применяется компьютерное зрение. И. о. заместителя директора по научной работе Института цифрового развития СКФУ, научный руководитель группы, создавшей систему, Мария Лапина рассказала, что проект стал настоящим прорывом в области сельскохозяйственных технологий. Система способна оказать серьёзное влияние на повышение не только эффективности, но и экологичности предприятий АПК и фермерских хозяйств. Математическая модель «умной теплицы» уже готова. Специалисты создали её цифровой двойник и прототип, а также разработали веб-интерфейс. Теперь группа ставропольских учёных представит своё детище на конкурсе в Московском Государственном Техническом Университете им. Н.Э. Баумана. Ранее сообщалось, что учёные из СКФУ придумали метод компьютерного моделирования пищи. Он позволяет подобрать оптимальный состав блюда исходя из заданных заранее характеристик. В итоге получается еда со сбалансированным составом и полезными свойствами.
