Ualikhanov University студенттері егін өнімін болжауға арналған жасанды интеллект платформасын жасады
Ualikhanov University-дің Data Science бағдарламасының үшінші курс студенттері Мовсар Бузуртанов пен Даниял Нұрланов Sator деп аталатын жасанды интеллект платформасын жасап шығарды. Бұл жүйе егістік алқаптарының жай-күйін бағалап, ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімділігін алдын ала болжауға мүмкіндік береді.
Стартап байқауындағы жетістік
Студенттердің Sator жобасы Astana 2026 National Founder Cup стартаптар байқауында бірінші орын алды. Оған 16 команда қатысып, Sator бастамасы агроөнеркәсіп саласында цифрлық технологияларды қолдануға бағытталған жаңашылдығы үшін жоғары бағаланды.
Жоба AI-SANA бағдарламасының аясында дамыды. 2026 жылы университетте өткен жасанды интеллект жобалары байқауында студенттер AgroMind жобасымен жеңіске жетіп, 1,5 миллион теңге көлемінде сыйақы иеленді. Кейін бұл бастама Sator атауымен жетілдірілді.
Sator платформасының жұмыс істеу принципі
Sator платформасы спутниктік мониторинг, ауа райы көрсеткіштері, топырақ сипаттамалары және өнімділік туралы тарихи деректерді біріктіреді. Жасанды интеллект алгоритмдері осы мәліметтерді кешенді талдау арқылы ауыл шаруашылығы дақылдарының өнімін болжауға жол ашады. Бұл технология агроөндірушілерге өндірісті тиімді жоспарлауға және тәуекелдерді дұрыс бағалауға көмектеседі.
Аграрлық сала үшін маңызы
Жаңа платформа еліміздің агроөнеркәсіп кешені үшін маңызды құрал болмақ. Жасанды интеллект пен цифрлық технологияларды енгізу арқылы өндіріс тиімділігі артып, жер ресурстарын ұтымды пайдалану және өнімділікті болжау тәсілдері жетіледі. Әсіресе Ақмола облысы сияқты аграрлық әлеуеті жоғары өңірлерде бұл шешімнің пайдасы зор.
Платформаны сынақтан өткізу және даму жоспары
Қазір студенттер Sator платформасын 178 егістік алқапта сынақтан өткізді. Сонымен қатар, технологияны жетілдіру және ауыл шаруашылығы саласына енгізу мақсатында агроөнеркәсіп компанияларымен келіссөздер жүргізілуде.
Келесі кезеңде платформаны нақты өндірістік жағдайда сынап көру жоспарланған. 2027 жылы студенттер ауыл шаруашылығы кәсіпорындарымен бірлесе отырып, өнімділікті болжау дәлдігін бағалауды, машиналық оқыту алгоритмдерін жетілдіруді және платформаны нарыққа шығаруға дайындауды мақсат етіп отыр.
