Inventory number IRN Number of state registration
0324РК01520 AP19678730-KC-24 0123РК00583
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Краткие сведения Gratis Number of implementation: 1
Not implemented
Publications
Native publications: 1
International publications: 2 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 2
Patents Amount of funding Code of the program
0 35800000 AP19678730
Name of work
Разработка информационной технологии точного земледелия для управления сельскохозяйственной деятельностью с применением «Internet of Things»
Type of work Source of funding Report authors
Applied Нефтисов Александр Витальевич
1
0
0
1
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) Нет
Full name of the service recipient
Товарищество с ограниченной ответственностью "Astana IT University"
Abbreviated name of the service recipient "Astana IT University"
Abstract

технологии точного земледелия

дәл егіншілік технологиялары

Совершенствование в управлении сельскохозяйственной деятельностью путем разработки и внедрения информационной технологии точного земледелия с применением «Internet of Things» для повышение эффективности использования ресурсов, рост урожайности, повышение прибыли агропредприятия, а также получения технологической независимости от зарубежных разработок и технологий.

Ресурстарды пайдалану тиімділігін арттыру, өнімділікті арттыру, ауыл шаруашылығы кәсіпорындарының кірістерін арттыру, сондай-ақ шетелдік кәсіпорындардан технологиялық тәуелсіздік алу үшін «Заттардың интернетін» пайдалана отырып, нақты егіншілікке арналған ақпараттық технологияларды әзірлеу және енгізу арқылы ауыл шаруашылығы қызметін басқаруды жетілдіру. әзірлемелер мен технологиялар.

В рамках проведенных исследований применялись теоретические методы научных исследований. Применяемые методы прогнозирования: статистические методы, в частности авторегрессии, используют зависимость будущего значения от предыдущих значений временного ряда; методы спектрального анализа, которые при прогнозировании учитывают не только терновую, но и периодическую составляющую; методы машинного обучения используются для моделирования сложных зависимостей; смешанные методы используют комбинацию методов разных типов для улучшения точности прогнозирования.

Зерттеу шеңберінде ғылыми зерттеудің теориялық әдістері қолданылды. Қолданылатын болжау әдістері: статистикалық әдістер, атап айтқанда, авторегрессия, болашақ мәннің уақыттық қатардың алдыңғы мәндеріне тәуелділігін пайдаланады; болжау кезінде тек тікенді ғана емес, сонымен қатар мерзімді құраушыны да ескеретін спектрлік талдау әдістері; күрделі тәуелділіктерді модельдеу үшін машиналық оқыту әдістері қолданылады; Аралас әдістер болжау дәлдігін жақсарту үшін әртүрлі әдістердің комбинациясын пайдаланады.

Разработан универсальный программируемый логический контроллер модульной архитектуры, предназначенный для непрерывного мониторинга за параметрами внешней среды (метеоданными) необходимыми при выращивании сельскохозяйственных растений в условиях климата Казахстана. Разработана математическая модель позволяющая прогнозировать оказание воздействия метеоусловий на показатели урожайности. Разработана модульная информационно-аналитическая подсистема, выполняющая функции прогнозирования оказания воздействия метеоусловий на показатели урожайности. Разработан метод анализа накопленных знаний для адаптации разработанных моделей и методов под новые сельскохозяйственные культуры и климатические условия с применением искусственного интеллекта. Разработана модель принятия решений влияющих на урожайность и эффективность агропредприятия в кратчайшие сроки. Разработана информационно-аналитическая подсистема с возможностью интеграции с другими подсистемами для «умных» посева, удобрения почвы и защиты растений

Қазақстан климаты жағдайында ауыл шаруашылығы өсімдіктерін өсіру кезінде қажетті сыртқы орта параметрлерін (метеодеректерді) үздіксіз мониторингтеуге арналған модульдік архитектураның әмбебап бағдарламаланатын логикалық контроллері әзірленді. Ауа райының өнімділік көрсеткіштеріне әсерін болжауға мүмкіндік беретін математикалық модель жасалды. Өнімділік көрсеткіштеріне метеожағдайлардың әсерін болжау функцияларын орындайтын модульдік ақпараттық-аналитикалық Ішкі жүйе жасалды. Жасанды интеллектті қолдана отырып, жаңа ауыл шаруашылығы дақылдары мен климаттық жағдайларға әзірленген модельдер мен әдістерді бейімдеу үшін жинақталған білімді талдау әдісі жасалды. Қысқа мерзімде агроөнеркәсіптің өнімділігі мен тиімділігіне әсер ететін шешімдер қабылдау моделі жасалды. "Ақылды" егу, топырақты ұрықтандыру және өсімдіктерді қорғау үшін басқа ішкі жүйелермен интеграциялау мүмкіндігі бар ақпараттық-аналитикалық Ішкі жүйе жасалды

на текущем этапе данные показатели не предусмотрены

қазіргі кезеңде бұл көрсеткіштер қарастырылмаған

на текущем этапе данные показатели не предусмотрены

қазіргі кезеңде бұл көрсеткіштер қарастырылмаған

Эффективность будет оценена после апробации в рамках последующих задач

Тиімділік кейінгі тапсырмалар аясында сынақтан өткеннен кейін бағаланады

агропромышленный комплекс, информационно-коммуникационные технологии, автоматизация процессов

агроөнеркәсіп кешені, ақпараттық-коммуникациялық технологиялар, процестерді автоматтандыру

UDC indices
004.891.2
International classifier codes
28.23.35; 50.45.00;
Key words in Russian
точное земледелие; агротех; техническая модернизация; агроменеджмент; программно-аппаратный комплекс;
Key words in Kazakh
дәлме-дәл егіншілік; агротехнология; техникалық жаңғырту; агроменеджмент; бағдарламалық-аппараттық кешен;
Head of the organization Хикметов Аскар Кусупбекович кандидат физико-математических наук / -
Head of work Нефтисов Александр Витальевич Доктор PhD / ассоциированный профессор "Машиностроение"