Як агрономи жили з блокнотом — і що змінилося
Одним із ключових інструментів у цій системі став мобільний додаток «Скаутинг» — фактично «операційна система» для агронома в полі. Ще десять років тому агроном об’їжджав поля за графіком або «по відчуттям», частину інформації тримав у голові, частину — в блокноті. Побачити всі поля одночасно було неможливо, тому проблеми часто помічалися вже тоді, коли вони ставали критичними — культура відставала в розвитку, з’являлися шкідники або хвороби, а час для швидкого реагування був втрачений, тож частину врожаю доводилося списувати.
Читайте также: Anthropic оновила голосовий режим Claude: тепер користувачі можуть обирати між моделями Opus, Sonnet та Haiku
Зараз агроном у виїжджає в поле за сигналом системи у критичні фенологічні фази або при появі ризиків, які видно. Система підсвічує проблемні ділянки через супутникові знімки та індекси вегетації. Замість годин із паперами — кілька хвилин у системі: вибір ділянки, фото грунту та рослини, коментар — і дані одразу в системі, які бачать у реальному часі усі залучені у процес працівники.
Що ховається під «капотом» DAB
За цим інтерфейсом стоїть багатошарова система: фактичні дані, планові та прогнозні шари. Фактичні дані надходять із внутрішніх облікових систем, датчиків, знімків із супутників (Sentinel і Landsat), а також фото- і відеофіксації всього виробничого циклу з полів.
Одним із ключових джерел даних, з якими працює Кернел, — це саме супутникові знімки Sentinel і Landsat. На їх основі система розраховує індекс вегетації (NDVI — Normalized Difference Vegetation Index), який дозволяє оцінювати стан посівів, виявляти проблемні ділянки та відстежувати розвиток культур протягом сезону. Дані із супутників доповнюються інформацією з метеостанцій, агрохімічних аналізів ґрунтів та польових спостережень.
Плани формуються на основі багаторічної аналітики, а прогнози — за допомогою моделей штучного інтелекту та Data Science, які враховують метеодані (iMetos, Geosys та ін.), історію полів, типи ґрунтів, фінансові результати тощо. У результаті система не просто показує, що відбувається, а допомагає моделювати рішення.
AI, який реально працює в полі, а не в презентаціях
У DAB-платформу інтегровані AI-моделі комп’ютерного зору. Наприклад, підрахунок насінин у соняшнику та зерен у кукурудзі: алгоритм аналізує фото і за 3 секунди визначає кількість насіння, їхню заповненість і потенційну олійність. Сукупно з іншими даними це допомагає оцінити біологічну врожайність поля. Раніше це робили вручну — відбирали зразки, рахували, екстраполювали. Це було повільно і не точно, адже робилося у прямому сенсі «на око». Тепер — чітко і швидко.
Усі ці дані зводяться в єдиний геоаналітичний інструмент, який дозволяє порівнювати, моделювати та оптимізувати рішення для кожної ділянки поля в реальному часі. У «Кернел» уже давно не дивляться на поле як на єдину площу, адже навіть у межах одного поля можуть бути різні типи ґрунтів, рельєф, вологість, освітленість і продуктивність окремих ділянок. Тому система працює із зональністю — тобто поділом поля на окремі зони зі своїми характеристиками. Фактично кожна така ділянка має власний цифровий профіль, що дозволяє точніше планувати роботи та оцінювати потенціал врожайності.
Для українського та світого агробізнесу — це перехід від управління полем до управління окремими територіально однорідними зонами. Якщо раніше рішення приймалися на основі середніх показників по всьому полю, то тепер агроном може бачити відмінності між окремими ділянками й працювати з ними адресно. Це відкриває можливості для точнішого внесення добрив, контролю витрат та підвищення ефективності використання ресурсів.
Цифрові досліди замість блокнотів
Окремий напрямок розвитку платформи — цифровізація агрономічних дослідів. І це ноухау на ринку. Раніше експерименти на полях часто існували у вигляді локальних записів окремих спеціалістів. Тепер у системі з’явився спеціальний модуль, де агрономи можуть створювати дослідні ділянки, визначати відповідальних, фіксувати параметри експериментів і відстежувати результати впродовж усього циклу.
Інформація доступна через вебінтерфейс і мобільний застосунок, а результати накопичуються в єдиній базі знань компанії. Це дозволяє масштабувати успішні практики між різними господарствами та регіонами.
Читайте также: Айтівець влаштував іспит чотирьом LLM на реальних даних. Ось, що з цього вийшло
Excel більше не справляється: 500 000 змінних у грі
Найскладніший рівень — логістика. «Кернел» управляє тисячами полів, десятками елеваторів і портовими терміналами. Ще кілька років тому планування маршрутів займало дні роботи в Excel. Зараз модель враховує понад 500 000 параметрів — від вологості зерна до пропускної здатності елеваторів і розкладу залізниці — і формує план за 8 хвилин.
Система працює і на рівні стратегії (планування сезону), і на рівні операцій (щотижневе моделювання збору і перевезень).
«Ми уникаємо вузьких місць під час жнив. Елеватори не простоюють, зерно не псується, а транспортування дешевшає», — пояснюють у компанії.
Велика система під капотом: від супутників до ML
Технічно DAB — це інтеграційна платформа: мобільні застосунки, супутникові сервіси, IoT-дані, аналітичні дашборди і Data Science-моделі. Усередині — хмарна інфраструктура, обробка великих даних, машинне навчання і геоаналітика.
Щодня система обробляє терабайти даних — з полів, дронів, сенсорів і логістики. Але ключове — не обсяг, а те, що ці дані напряму впливають на рішення і гроші.
У «Кернел» підкреслюють: це не «магія» і не автопілот. Система дає точну картину, але фінальне рішення завжди за людиною. Різниця в тому, що тепер це рішення приймається не «на око», а на основі точних даних.
Що далі: система, яка сама каже, коли діяти
Наступний етап — ще більше проактивності та точності у роботі із полями. Команда працює над AI-асистентом для агрономів. Передбачається, що він зможе відповідати на запитання щодо даних із полів, допомагати аналізувати ситуацію та швидше знаходити потрібну інформацію серед накопичених даних і довідкових матеріалів. Фактично йдеться про цифрового помічника, який буде відповідати на будь-які запитання та сигналізуватиме про ризики в реальному часі — від змін вегетації до погодних загроз.
«Кернел» давно робить агро таким же технологічним, як фінтех або e-commerce. І схоже, що це вже не амбіція — а робоча система, де дані буквально рахують гроші.
Читайте также: Айтівець створив iнструмент для QA, який прискорює аналіз падінь автотестів на pytest, Selenium та Playwright. Як працює Testinel