Казахстанские студенты разработали ИИ-платформу для прогнозирования урожая

Студенты третьего курса образовательной программы Data Science Ualikhanov University Мовсар Бузуртанов и Даниял Нурланов разработали платформу Sator на основе искусственного интеллекта, предназначенную для оценки состояния посевных площадей и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур.

Проект занял первое место на конкурсе стартапов National Founder Cup Astana 2026, прошедшем в Назарбаев Университете. Всего в конкурсе приняли участие 16 команд. Разработка получила высокую оценку жюри благодаря практической значимости и инновационному подходу к применению цифровых технологий в агропромышленном комплексе.

Развитие проекта связано с программой AI-SANA. В мае 2026 года студенты представили свою разработку под названием AgroMind на университетском конкурсе проектов в области искусственного интеллекта, организованном в рамках этой программы, и заняли первое место.

По итогам конкурса молодые разработчики получили денежное вознаграждение в размере 1,5 млн теңге на дальнейшее развитие проекта. Впоследствии они усовершенствовали технологическое решение и продолжили работу над ним под новым названием Sator.

Платформа объединяет данные спутникового мониторинга, метеорологические показатели, характеристики почвы и исторические статистические данные об урожайности.

Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют проводить комплексный анализ этой информации и прогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур. Это помогает сельхозпроизводителям эффективнее планировать производственные процессы, оценивать потенциальные риски и принимать управленческие решения на основе объективных данных.

Как отметили в министерстве, разработка имеет практическое значение для агропромышленного комплекса Казахстана. Внедрение искусственного интеллекта и цифровых технологий в сельское хозяйство способствует повышению эффективности производства, рациональному использованию земельных ресурсов и совершенствованию методов прогнозирования урожайности.

Особую актуальность подобные решения приобретают для регионов с высоким аграрным потенциалом, в том числе Акмолинской области.

На сегодняшний день студенты протестировали платформу на основе данных со 178 посевных участков. Параллельно разработчики ведут переговоры с казахстанскими компаниями агропромышленного сектора для дальнейшего совершенствования технологии и проработки возможностей ее внедрения в сельскохозяйственное производство.

Следующим этапом станет тестирование платформы в реальных производственных условиях.

В 2027 году студенты совместно с сельскохозяйственными предприятиями планируют оценить точность прогнозирования урожайности, усовершенствовать алгоритмы машинного обучения и подготовить платформу к выходу на рынок.

Ранее студент четвертого курса Берик Канатбек, обучающийся в мастерской Лу Баня в Астане, создал устройство для автоматической сортировки сельскохозяйственной продукции.