Вертикальная ферма — это комплекс, где в замкнутом цикле вне зависимости от сезона можно выращивать различные культурные растения. Она представляет собой закрытое помещение, где емкости с полезными веществами (грунт, гидропоника или аэропоника) расположены вертикально. Однако ее работа требует точного снабжения растений питательными веществами, светом и поддержанием определенной температуры. Поэтому для бесперебойной и эффективной работы таких агропромышленных комплексов требуются системы автоматизации производства.

«Мы разработали отечественный цифровой комплекс, который обеспечивает полную автоматизацию процессов выращивания в вертикальных фермах растений, таких как клубника, различные виды салатов и микрозелени. Сама разработка включает программное обеспечение с удобным графическим интерфейсом, аппаратные модули, которые можно формировать в системы различного назначения, а также ряд сервисов, которые могут связать в единую информационную структуру крупные тепличные комплексы«, — прокомментировал руководитель лаборатории автономных робототехнических систем СПб ФИЦ РАН Антон Савельев.

Цифровая система состоит из нескольких уровней:

• Первый позволяет конфигурировать параметры работы различных узлов ферм: насосов, ламп, систем поддержания микроклимата, датчиков.
• Второй представляет собой локальный сервер агрокомплекса, который принимает и объединяет данные со всех устройств.

Тренд на импортозамещение

«Систему можно быстро масштабировать благодаря беспроводной связи и модульному принципу построения, а понятный интерфейс позволяет любому пользователю быстро адаптироваться для ввода определенных параметров выращивания тех или иных культур. Причем система универсальна с точки зрения почвы — работает с обычным грунтом, гидро- и аэропоникой. Аналоги нашей разработки делают за границей, например, в Нидерландах. Но они в несколько раз дороже и требуют регулярной оплаты за обслуживание. Мы же предлагаем модули и программное обеспечение отечественной разработки в русле импортозамещения для экономики РФ«, — сказал директор СПб ФИЦ РАН Андрей Леонидович Ронжин.

Разработка, как отмечают в Минобрнауки России, поможет автоматизировать ряд процессов на ферме (поддержание микроклимата, управление подачей раствора, управление циклом освещенности), оперативно мониторить параметры системы и накапливать данные, то есть в ряде случает избавиться от человеческого фактора. Это увеличит производительность ферм и улучшит качество конечной продукции. Сейчас цифровая система проходит стадию внедрения на одном из предприятий агропромышленного комплекса под Санкт-Петербургом.

Сообщение Ученые СПб ФИЦ РАН разработали цифровую систему для управления вертикальными фермами появились сначала на Совет молодых ученых СПб ФИЦ РАН.

Ежедневно тысячи человек по всему миру становятся жертвами дорожно-транспортных происшествий (ДТП). Кроме того, значительный ущерб наносится автомобилям и инфраструктуре. Для сокращения числа аварий особенно в крупных городах с высоким автомобильным трафиком сегодня активно применяются различные аналитические системы «Умного города». Это одно из направлений развития концепции интернета вещей, в задачи которого входит интеграция большого количества информационных потоков для мониторинга и поддержки принятия управленческих решений по развитию города. Такие потоки доступны в любом современном мегаполисе (например, в РФ основные элементы систем «Умного города» реализованы в Москве и Петербурге) — это могут быть как данные с различных погодных сенсоров, камер наблюдения, так и статистические сведения, информация из городских социальных сетей и многое другое.

Интеграция данных из различных источников является сложной исследовательской задачей, решение которой предлагается большим количеством ученых. Однако на сегодня в мире так и не разработано единого стандарта по созданию систем «Умного города». Также, помимо собственно интеграции данных, требуется разработка промежуточных сервисов, которые связали бы различные базы данных и программные продукты в единую систему и предоставили инструмент, обеспечивающий доступ к результату интеграции и визуальные инструменты аналитики.

«Мы предлагаем описать каждый из источников данных специальным образом с помощью так называемого онтологического представления. При таком описании становится возможным поиск общих элементов в источниках данных, которые могут выступать как «якоря» для объединения. Этот подход позволит нам объединять данные от различных источников данных в одной системе. Для удобства проведения анализа разработан интерфейс для визуализации событий на карте города с возможностью фильтрации по типам ДТП и просмотру внутренней информации о ДТП, вместе с данными из других источников. В данной версии сервиса также возможно выполнение автоматического кластерного анализа на основе географической близости точек аварий с последующим анализом типов ДТП внутри пространственного кластера», — рассказывает старший научный сотрудник лаборатории интегрированных систем автоматизации СПб ФИЦ РАН Николай Тесля.

В последней версии сервис использует данные архива ГИБДД о ДТП по Санкт-Петербургу за период с 2015 по 2021 год. В этих карточках содержится обезличенная информация о различных обстоятельствах аварии: количество и типы транспортных средств, число пострадавших, состояние водителя, освещенность на участке, состояние дорожного покрытия и прочее. Эта информация была связана с источником данных об истории погоде, которые предоставляют сведения с точностью до координат. Также дополнительно можно получить информацию о типе дорог с различных профильных сайтов (в исследовании использовался сайт Openstreet map) и данные об освещенности на основе астрономических вычислений положения солнца на небе. Эти данные используются как для верификации данных в карточках ДТП, так и для их дополнения.

Применительно к улицам Петербурга такой анализ показал, что наиболее аварийные участки расположены на Невском, Лиговском и Каменноостровском (на пересечении с Большим проспектом Петроградской стороны) проспектах, а также на проспектах Энгельса и Большевиков. Кроме того, концентрации ДТП находятся на участках Московского, Заневского проспектов, а также на Васильевском острове в районе набережной реки Смоленка. Из наиболее распространенных причин ДТП выделяются столкновение транспортных средств и наезд на пешехода.

«Комплексный анализ событий на дорогах, который позволяет провести наш сервис, может использоваться городскими службами при принятии решений. Например, о том, как оптимально выстроить работу светофоров, поставить дополнительные дорожные знаки, нанести дополнительную разметку, организовать островки безопасности для пешеходов, оптимально расположить остановки общественного транспорта или задействовать любые другие инфраструктурные решения, повышающие безопасность дорожного движения. А предложенный подход обработки данных в дальнейшем может применяться для информационных систем самых разных городов», — поясняет Николай Тесля.

В перспективе в систему может привлекаться информация для динамического анализа различных сфер городского хозяйства, например, при планировании развития микрорайонов города, а также при строительстве и реконструкции парковых зон в соответствии с госнормативами.

Сообщение В СПб ФИЦ РАН разработали систему для анализа мест концентрации и причин ДТП появились сначала на Совет молодых ученых СПб ФИЦ РАН.