Компании Nvidia и Carbon Robotics объединили усилия для борьбы с одной из самых назойливых проблем в сельском хозяйстве — сорняками. Результатом их сотрудничества стало создание машины LaserWeeder G2 шириной около шести метров, работающей на базе двух дюжин графических процессоров Nvidia.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображений: techspot.com

Агрегат, буксируемый трактором по полям, использует вычислительную мощность 24 графических процессоров в сочетании с 36 высокоточными камерами для идентификации и мгновенного уничтожения сорняков при помощи 24 лазерных диодов мощностью 240 Вт каждый. Это позволяет сжигать до 10 000 сорняков в минуту, или около 600 000 в час, без применения химических гербицидов.

Технология уже доказала свою эффективность на сотнях ферм: с 2018 года аграриям в 14 странах было поставлено более 150 единиц техники. Система способна обрабатывать от 0,6 до 1,2 гектара (1,5–3 акра) в час с точностью менее одного миллиметра, превосходя по производительности ручную бригаду из 75 человек. При правильной эксплуатации, как пишет TechSpot, робот уничтожает до 99 % сорняков на обрабатываемом участке.

Подчёркивается, что одним из ключевых преимуществ технологии является невозможность выработки устойчивости у сорняков к лазерному воздействию, в отличие от традиционных гербицидов. Устройство весит около 3265 килограммов и требует для буксировки трактор мощностью не менее 145 лошадиных сил. Каждая поставленная система оснащается годовой гарантией, круглосуточной программной поддержкой и возможностью удалённого сопровождения. Расширенные пакеты сервиса доступны за дополнительную плату.

Помимо борьбы с сорняками, Carbon Robotics работает и над решением проблемы нехватки рабочей силы в сельском хозяйстве. По данным компании, более 25 % продуктовых культур в США остаются несобранными из-за дефицита работников. В этой связи разрабатывается система AutoTractor, представляющая собой автономный комплект дооснащения для существующей сельхозтехники, позволяющий машинам работать в режиме 24/7 с возможностью удалённого мониторинга и управления.

Компания Dyson построила вертикальную ферму на 10 гектарах в Линкольншире (Англия), где растут 1 225 000 кустов клубники. Гигантская теплица длиной 760 метров работает на анаэробном реакторе, превращающем клубничные отходы в газ, который приводит в действие турбины для генерации электроэнергии.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Источник изображений: Dyson

Турбины вырабатывают электричество, достаточное для снабжения 10 тысяч домов. На ферме Dyson энергия используется для обогрева теплицы, а отходы применяются для удобрения близлежащих полей. На полив клубники уходит дождевая вода, собирающаяся на крыше и стекающая в специальные накопители.

По периметру теплицы установлены гигантские вращающиеся «колёса» длиной 24 метра и высотой 5 метров, каждое из которых весит около 500 килограммов. Ряды клубники закреплены на этих конструкциях, а медленное вращение обеспечивает равномерную подсветку растений солнцем. По «улицам» между полками курсируют роботы с УФ-лампами — они облучают листву, уничтожая плесень, а другой автомат выпускает на растения полезных насекомых, поедающих тлю и других вредителей.

Когда ягоды созревают, 16 роботизированных «рук» аккуратно срывают каждую клубнику. По словам самого Джеймса Дайсона (James Dyson), только за один месяц роботы собирают около 200 000 ягод.

В Dyson отметили, что для компании естественно такое сочетание высокотехнологичного производства и сельского хозяйства. Говорят, «выращивать растения — это почти как производить технику», потому что тоже нужно подходить с точки зрения эффективности и технологий.

Ровно пять лет назад, вслед за пандемией COVID-19, по миру прокатилась эпидемия слухов о чипировании граждан. Тогда, как и сейчас, это технически неосуществимо — по крайней мере, в массовом масштабе. Но если когда-нибудь чипирование станет возможным, начнётся оно, скорее всего, с животных — и прежде всего с крупного рогатого скота, в голове которого достаточно места для имплантатов, батарейки и передатчика. Этой темой недавно начали активно заниматься российские разработчики.

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews

Как сообщают «Ведомости», разработку инвазивных нейростимуляторов для сельского хозяйства и «умных животных» начал российский стартап в области нейротехнологий Neiry. Компания сосредоточилась на проектах, связанных с увеличением надоев у молочных коров и повышением привесов за счёт стимуляции мозга животных через нейроимплантаты. Нейростимуляторы Neiry устанавливаются непосредственно в мозг коров. Имплантат воздействует на определённые зоны мозга, в том числе отвечающие за репродуктивную функцию. В результате выработка молока улучшается и продолжается дольше.

Рабочее название проекта — «Нейророга». Интересно добавить, что проект вырос из эксперимента по подключению мозга крысы к платформе ИИ. Ряд наработок, использованных в опытах с крысами, перекочевали в «Нейророгу» и, возможно, помогут увеличить надои.

Отраслевые специалисты отмечают, что традиционные способы повышения удоев — сбалансированный корм и физическая активность животных — уже исчерпали свои возможности. Новый век требует новых решений, в том числе направленной стимуляции коры головного мозга коров. По сообщению источника, пилотный проект уже реализуется в одном из фермерских хозяйств Свердловской области и, по прогнозам, должен оказаться рентабельным.

Фермеров в первую очередь волнует именно рентабельность. Ряд экспертов в области сельского хозяйства выразили сомнения относительно ожидаемого эффекта нейростимуляции целевых зон мозга коров. Во-первых, нет окончательного понимания того, как это скажется на самих животных и на качестве продукции. Во-вторых, операции на мозге, даже у коров, нельзя назвать доступными. Это достаточно сложный процесс, требующий послеоперационного ухода и сопряжённый с рисками инфекций и осложнений, присущих вмешательству в мозг.

Тем не менее разработчики верят в успех предприятия. Инвестором проекта «Нейророга» стало АО «Мира Ай Кэпитал» (доля участия и объём инвестиций не уточняются). Компания планирует создать совместное предприятие с АО «Нейрореволюция» (юридическое лицо Neiry) для разработки перспективных проектов в сфере нейроимплантатов как для сельского хозяйства, так и для других областей. Кроме того, Neiry привлёк 300 млн рублей от фонда «Восход». Если проект нейроимплантата для коров окажется успешным, он может найти применение и в других сферах.

До внедрения нейроимплантатов существовала практика скармливания животным датчиков с радиопередатчиком. Такие устройства надолго оставались в желудках животных и передавали информацию о корме, кислотности и активности. Это позволяло аналитически оптимизировать работу с поголовьем, повышая надои без хирургического вмешательства. В 2020 году, например, в одном из подобных проектов участвовала компания МТС. Приход в мир ИИ только усилил это направление, позволив отслеживать буквально каждую мелочь в уходе за животными, что также способствует увеличению продуктивности. Поэтому вполне возможно, что через 10–15 лет возможности аналитики и ИИ тоже будут исчерпаны — и единственным путём останется вмешательство в работу нервной системы животных.

Сегодня оценка химического и питательного состава почв, а также состояния здоровья растений проводится в лабораториях с использованием дорогостоящих реагентов. Учёные из США нашли способ дистанционно анализировать такие параметры с помощью одного лишь контроля бактерий. Эти бактерии вырабатывают молекулы, легко различимые гиперспектральными камерами на большом расстоянии и даже с орбиты, что способно кардинально изменить подход к сельскому хозяйству.

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Источник изображения: ИИ-генерация Grok 3/3DNews

Генетики давно используют флуоресцентные белки для модификации бактерий. С помощью таких белков бактерии сигнализируют о тех или иных процессах своей жизнедеятельности — это удобно и наглядно. Можно без проведения сложных анализов узнать об уровне ферментов или о состоянии бактериальных колоний. Аналогичным образом бактерии можно обучить распознавать широкий спектр питательных или токсичных веществ, но при этом они должны подавать не обычный световой сигнал, а особый — видимый только гиперспектральными камерами.

Гиперспектральные камеры позволяют спутникам получать всестороннюю информацию о почвах, насаждениях и множестве других объектов. Такая технология активно используется с 1970-х годов для дистанционного зондирования Земли. Аналогичным образом спутники или дроны могут считывать гиперспектральные маркеры бактерий, созданных, например, для выявления содержания азота в почве, минеральных веществ в растениях или мышьяка в воде.

Учёные из Массачусетского технологического института определили две перспективные для таких задач бактерии и внедрили в их геном комплекс репортёрных генов (reporter genes), который вырабатывает молекулы с чётко выраженным гиперспектральным эффектом в ответ на присутствие специфических соединений в окружающей среде. Тестирование показало, что дроны с гиперспектральными камерами способны улавливать такие маркеры с высоты до 90 метров.

Как поясняют исследователи, нет никаких препятствий для того, чтобы заставить бактерии реагировать практически на любые вещества. В перспективе такие бактерии могут использоваться даже для картирования минных полей. Учитывая, что исследование финансировалось Министерством обороны США, Управлением научных исследований армии США и Министерством обороны Израиля, этот вариант может быть реализован одним из первых.

Учёные разработали ИИ-системы, способные выявлять боль, стресс и заболевания у животных посредством анализа фотографий их морды. Британский ИИ Intellipig распознаёт дискомфорт у свиней, а ИИ-алгоритмы Израильского университета в Хайфе (UH) обучены определять стресс у собак. В эксперименте, проведённом в Университете Сан-Паулу (USP), ИИ продемонстрировал точность до 88 % при выявлении болевых реакций у лошадей. Эти технологии могут преобразить ветеринарную диагностику и значительно повысить уровень благополучия животных.

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО

Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2

Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Источник изображения: Virginia Marinova / Unsplash

Система Intellipig, разработанная английскими учёными из Университета Западной Англии в Бристоле (UWE Bristol) совместно с шотландскими исследователями из Шотландского сельскохозяйственного колледжа (SRUC), предназначена для мониторинга состояния свиней на фермах. ИИ анализирует фотографии морды животных, выявляя три ключевых маркера: боль, недомогание и эмоциональное расстройство. Фермеры получают автоматические уведомления, что позволяет оперативно реагировать на ухудшение состояния животных и повышать эффективность сельскохозяйственного производства.

Параллельно исследовательская группа из UH адаптирует технологии машинного обучения для работы с собаками. Ранее учёные разработали ИИ-алгоритмы, используемые в системах распознавания лиц, для поиска потерявшихся питомцев. Теперь эти алгоритмы применяются для анализа мимики животных с целью выявления признаков дискомфорта. Выяснилось, что 38 % мимических движений у собак совпадает с человеческими, что открывает новые возможности для изучения их эмоционального состояния.

Традиционно подобные ИИ-системы полагаются на человека, который выполняет предварительную работу по определению значений различных форм поведения животных, основываясь на длительных наблюдениях за ними в различных ситуациях. Однако недавно в USP был проведён эксперимент, в котором ИИ самостоятельно анализировал фотографии лошадей, сделанные до и после хирургического вмешательства, а также до и после приёма обезболивающих препаратов. ИИ изучал глаза, уши и рот лошадей, определяя наличие болевого синдрома. Согласно результатам исследования, ИИ сумел выявить признаки, указывающие на боль, с точностью 88 %, что подтверждает эффективность такого подхода и открывает перспективы для дальнейших исследований.