Студенты разрабатывают комплекс датчиков, который автоматически собирает данные о влажности, температуре и других параметрах почвы. Главная особенность проекта — анализ нейросетью данных с датчиков, а не с изображения объекта. Благодаря этому система достигает более 90% точности и выдает аграриям персональные рекомендации.
Разработка получит применение в агробизнесе, сможет пользоваться популярностью у экологов и ученых, занимающихся изучением тундры или хрупких экосистем.
Исследования команда ведет уже два года под руководством доцента кафедры техносферной безопасности Елены Шаповаловой. Полученный грант направят на доработку прототипа и полевые испытания.