AI-SANA: студенты Ualikhanov University разработали ИИ-платформу для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур

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 студентов занял первое место на конкурсе стартапов National Founder Cup Astana 2026, прошедшем в NU. В конкурсе приняли участие 16 команд. Разработка Sator получила высокую оценку жюри благодаря своей практической значимости и инновационному подходу к применению современных цифровых технологий в агропромышленном комплексе.

Развитие проекта непосредственно 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 данной программы, и заняли первое место. По итогам конкурса молодые разработчики получили денежное вознаграждение в размере 1,5 млн тенге на дальнейшее развитие проекта. Впоследствии они усовершенствовали технологическое решение и продолжили работу над ним под новым названием Sator.

Платформа Sator 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.

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. В этом контексте Sator представляет собой одну из перспективных технологических инициатив, направленных на цифровизацию отечественного аграрного сектора.

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 развития проекта станет тестирование платформы в реальных производственных условиях. В частности, в 2027 году студенты совместно с сельскохозяйственными предприятиями планируют оценить точность прогнозирования урожайности, усовершенствовать алгоритмы машинного обучения и подготовить платформу к выходу на рынок.

Источник: Министерство науки и высшего образования — gov.kz