От данных к действию: как ИИ и агродроны меняют экономику поля | Никита Стрельников и Сергей Цветков

Запись вебинара в рамках цикла «Пять вебинаров сентября про ИИ в БАС» от Цифрового реестра кадров БАС при поддержке АНО «Университет Национальной технологической инициативы 2035» («Университет 2035»). Дрон в воздухе сам по себе не зарабатывает деньги, а красное пятно на карте NDVI не является диагнозом. В этом эфире мы убрали маркетинговую шелуху и разобрали реальную экономику применения беспилотных авиационных систем (БАС) и алгоритмов машинного обучения в сельском хозяйстве. Полтора часа открытого профессионального спора между практиком по эксплуатации дронов и агроэкспертом. Спикеры: • Никита Стрельников — руководитель проектов по цифровизации и внедрению беспилотных систем в АПК («АТРИС» / «Атрис Лаб»), преподаватель Центра БАС РАКО АПК. • Сергей Цветков — кандидат сельскохозяйственных наук, заведующий кафедрой «Цифровая агрономия и биотехнологии» РАКО АПК. 📌 О чём поговорили в выпуске:00:00 — Вводная: почему «красивая карта» не создает ценность и зачем считать экономику решения. 07:15 — Две роли БАС в АПК: получение информации vs выполнение технологической операции (опрыскивание, внесение). 15:30 — Качество данных с воздуха: почему «признак ≠ причина» и почему низкий индекс вегетации — это не диагноз, а повод для полевого осмотра. 26:40 — Где ИИ реально полезен агроному: компьютерное зрение, сопоставление контекста (рельеф, погода, почва) и подготовка действия. Что уже работает, а что пока остаётся лабораторным R&D. 38:10 — Сквозной кейс на 500 га: как из 80 га найденных аномалий после полевой проверки получилось 50 га подтвержденной обработки, а 30 га были обоснованно исключены. 49:20 — Агродрон в реальном опрыскивании: почему производительность меряется сменой, а не минутами в воздухе. Вода, растворный узел, генераторы, батареи и биологическая эффективность капли. 01:02:40 — Экономический калькулятор: детальный расчет 4 сценариев (50 га, 200 га, 387,5 га и 450 га). Где находится точка безубыточности локальной обработки и когда дрон начинает приносить убытки вместо выгоды. 01:14:15 — Цена ошибки: во сколько обходится ложная тревога (false positive) и пропущенная проблема (false negative). Кто отвечает за результат: нейросеть, пилот или агроном? 01:21:30 — Кадры и внедрение: почему технологии разбиваются о людей и как выстроить связку между оператором и агрономом в хозяйстве. 01:32:00 — Ответы на вопросы зрителей и подведение итогов.