АгроДиТи

не используем ИИ там, где не нужно/не дает должной эффективности.

M. Ashkpoor, E.V. Lavrukhin, N.M. Evstigneev et al., Predicting porous media permeability tensors with machine learning using correlation functions as structural descriptors. Advances in Water Resources (2026), doi: https://doi.org/10.1016/j.advwatres.2026.105444

Руководитель САЦ, лаборатории цифровых двойников агроландшафтов Дмитрий Сергеевич Фомин показал возможности модели почвенных процессов и симуляции роста культур в реальном времени.

Даниил Николаевич в докладе обозначил место почв в приоритетах страны по обеспечению роста урожайности через сохранение и воспроизводство плодородия почв с опорой на почвозащитные технологии. Задал ключевой вопрос: как справедливо распределить издержки этого процесса по всей цепочке? Пожелал филиалу вместе с тверскими земледельцами и центром образования усилить взаимодействие, чтобы грядущие вызовы нашли решения в условиях Тверской области.

Кстати, в третьем чтении закон стал намного лояльнее, теперь это закон «о поддержке», а не «о регулировании». Из него исключили вопросы авторских прав, трансграничных моделей и принудительной маркировки. Делаем выводы :)

Закон задает рамку: фокус смещается с запретов на развитие, а доступ к госданным потенциально может стать драйвером и для агроландшафтных ИИ-моделей.

Пленарка «Наука и ИИ» с Валерием Фальковым, мастер-классы Сбера (AI4Science — от идеи до статьи), Yandex Cloud (AI Studio + гранты) и Ростелекома («Нейрошлюз» — ИИ-агенты для гипотез и больших данных). Готовые точки входа для коллабораций.

Круто, когда есть площадка для такого обмена. В следующий раз с удовольствием расскажем о себе :)