Современные технологии в АПК. Цифровизация в производстве и переработке продукции сельского хозяйства

2026/2027

Статус: Майнор

Кто читает: Базовая кафедра ГК «ЭкоНива»

Где читается: Базовые кафедры

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Берюляев Андрей Андреевич, Фимина Ксения Игоревна, Янбых Рената Геннадьевна

Язык: русский

Кредиты: 5

Контактные часы: 78

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Учебная дисциплина является дополнительной к основному направлению обучения студента, она реализуется в рамках майнора «Цифровизация и искусственный интеллект в Агропромышленном комплексе», базируется на знании основ математики и информатики. Цифровизация в животноводстве является современным трендом развития и предполагает расширенное применение автоматизированных цифровых систем управления различными технологиями, объединенных в единую систему «человек - наука - технологии - животное», создание, корректировка и совершенствование управляющих алгоритмов производственных процессов, способных получать информацию о состоянии здоровья животных, их местонахождении, возникающих проблемах в основных функциональных подсистемах в любой момент времени, корректировать и положительно влиять на них.

Цель освоения дисциплины

Цель дисциплины — формирование у студентов навыков проектирования, внедрения и оптимизации цифровых систем управления в животноводстве и переработке сельскохозяйственной продукции, основанных на искусственном интеллекте, технологиях интернета вещей (IoT) и аналитике данных, для повышения эффективности производственных процессов и улучшения благополучия животных.

Планируемые результаты обучения

Знать основные тренды и технологические направления цифровизации АПК, включая архитектуру «умной фермы».
Знать типы IoT-устройств и датчиков, применяемых в животноводстве и переработке, и характеристики беспроводных сетей передачи данных.
Знать принципы построения управляющих алгоритмов производственных процессов и основные классы моделей машинного обучения, применимых в АПК.
Знать подходы к интеграции цифровых систем, включая ERP-системы, блокчейн и интерфейсы «человек — машина».
Знать методы оценки экономической эффективности цифровых решений, включая расчёт ROI.
Уметь проектировать цепочку сбора производственных данных: от выбора датчиков до платформы агрегации.
Обрабатывать и анализировать данные сенсоров средствами Python, выявлять аномалии и строить прогнозные модели.
Формулировать требования к интеграции разнородных цифровых систем в единую платформу управления.
Визуализировать производственные показатели в виде дашборда, пригодного для работы оператора.
Обосновывать экономическую целесообразность предлагаемого цифрового решения.
Владеть навыками работы с лабораторным оборудованием: датчиками и микроконтроллерами.
Владеть инструментами анализа данных и машинного обучения (Pandas, Scikit-learn, TensorFlow) и визуализации (Tableau, Grafana).
Владеть навыками проектной работы: от постановки производственной задачи до прототипа и его экономического обоснования.
Владеть навыками публичной защиты технического решения перед профессиональной аудиторией.

Содержание учебной дисциплины

Раздел 1. Введение в дисциплину.
Раздел 2. Введение в цифровизацию АПК
Раздел 3. Технологии сбора данных в реальном времени
Раздел 4. Алгоритмы управления и машинное обучение
Раздел 5. Интеграция цифровых систем
Раздел 6. . Аналитика и оптимизация процессов

Элементы контроля

Тест
Практическая работа
Проект (письменная часть)
Прототип цифровой системы управления для конкретного сценария: архитектура решения, код, расчёт экономического эффекта — 10–15 стр. + репозиторий
Защита проекта

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.25 * Практическая работа + 0.25 * Проект (письменная часть) + 0.2 * Тест + 0.3 * Защита проекта

Список литературы

Авторы

Новикова Любовь Михайловна

Программа дисциплины