Команду Бурятской государственной сельскохозяйственной академии имени В.Р. Филиппова достойно представили Руфина Болдырева, студентка Цифровой кафедры технологического факультета, а также Александр Дабанов и Александр Ульянов — студенты кафедры прикладной информатики экономического факультета.
В рамках хакатона команда создала систему автоматизированной оценки состояния конечностей сельскохозяйственных животных.
Цель проекта — заблаговременное выявление патологий и сокращение экономических потерь в свиноводстве за счёт своевременного вмешательства. По итогам первичных тестов предложенная модель продемонстрировала принципиальную возможность автоматической диагностики патологий конечностей у свиней.
Проекты оценивали в два этапа. На первом этапе проводилась техническая верификация: в качестве главного критерия выступала метрика Macro F1-Score, обеспечивающий объективную оценку точности модели по четырём классам состояний задних конечностей животных.
На втором этапе члены жюри провели экспертную оценку по методике «5П»: результативность проекта, качество презентации, потенциал внедрения в производственный цикл, экономическая обоснованность и перспективы масштабирования предлагаемого решения. Такой системный подход позволил отобрать не только технически грамотные разработки, но и те, что обладают значимой практической ценностью.
По итогам защиты проектов команда БГСХА одержала победу в номинации «Лучшая инновация по направлению ИИ в свиноводстве», продемонстрировав высокий уровень подготовки, всестороннее освещение темы и актуальность предлагаемого решения.
Участники отмечают: АгроХакатон является пространством для профессионального роста, генерации идей и расширения деловых контактов.
За три продуктивных дня работы команда достигла значимых результатов и получила практический опыт, который станет основой для дальнейшего развития проекта: доработка модели, расширение функционала и подготовка к внедрению в реальные производственные условия. Команда намерена и дальше работать над проектом.
Источник: БГСХА.
