Ягоды Карелии изобрели технологию УрожAI® для умного поиска мест сбора дикоросов. В 2023-2024гг. российский лидер отрасли переработки дикоросов - компания “Ягоды Карелии” - в рамках реализации программы цифровой трансформации предприятия и при поддержке Фонда содействия инновациям реализовала проект УрожAI® – это цифровой модуль предиктивного анализа урожайности дикоросов. Ее уникальность в том, чтобы направить сборщиков ягод и грибов сразу в лучшие места сбора и сэкономить до половины их времени, которое они раньше тратили на поиск нужных локаций, чем и гарантировать им стабильный сезонный заработок, вовлекая всё больше людей в сбор полезных растительных витаминов.Многолетнее общение со сборщиками и изучение их поведенческих навыков показали, что при среднем урожае сборщики обычно тратили несколько дней на поиск места сбора в лесу, а только потом приступали к самому сбору. Через несколько дней сборщикам приходилось заново менять места сбора. Особенность системы УрожAI® в том, что она имитирует когнитивные функции человека, сопоставляя большие объемы данных и осуществляя поиск наиболее логистически удобных и урожайных территорий, что ранее необходимо было делать человеку (или сообществу людей).Данный проект был разработан управляющим директором предприятия Александром Самохваловым в рамках обучения на программе Digital Strategy в СберУниверситете после уже успешного завершения цифровизации закупок сырья компании в 2022-2023гг. во взаимодействии с командой DTaaS (Digital Transformation As A Service), являющейся сегодня успешной моделью развития корпоративных клиентов СБЕРа. Обладая экспертизой рынка и огромной базой данных с миллионами транзакций о закупках сырья у населения после успешно проведенной цифровизации - стало возможным объединение научных знаний о диких культурах и IT-технологий работы с данными на базе искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения.Разработанная математическая модель машинного обучения с использованием наборов данных об урожайности дикоросов в предыдущие годы, данных о погоде, биологическом окружении, почвенном составе и геологической обстановке - позволяет с высокой вероятностью предполагать наличие и объем произрастания различных видов диких культур в определённых локациях.Модуль УрожAI® динамически рассчитывает объемы выросших дикоросов в местах их сбора в течение сезона и предоставляет пользователям мобильного приложения - цифровую карту с нанесенными местами сбора по каждому из дикоросов и динамически обновляющимися вероятностными оценками урожайности.Технология предиктивного анализа урожайности в процессе использования обладает функцией совершенствования за счет самообучения ввиду постоянной верификации моделей на поступающих в режиме реального времени данных о закупках компании в виде нескольких тысяч цифровых транзакций ежедневно в течение сезона, а также данных от десятков тысяч самих сборщиков, подвергающихся обработке компьютерного зрения и анализу.

Создать и внедрить цифровую систему предиктивного анализа урожайности дикоросов, которая с помощью искусственного интеллекта, машинного обучения и компьютерного зрения поможет сборщикам быстро находить наиболее урожайные места сбора ягод и грибов, тем самым повышая эффективность их работы, увеличивая объемы заготовок и стимулируя рост всей отрасли дикоросов в России и за её пределами.

Создана и внедрена уникальная система УрожAI®, не имеющая аналогов в мире, которая использует искусственный интеллект, машинное обучение и компьютерное зрение для предиктивного анализа урожайности дикоросов.

Разработано мобильное приложение с цифровой картой и динамическими оценками урожайности, что позволяет сборщикам быстро находить наиболее урожайные места сбора.

Система постоянно совершенствуется за счет самообучения и обработки данных в реальном времени, что повышает точность прогнозов.

В результате использования системы увеличивается эффективность сбора дикоросов, что способствует росту объемов заготовок и развитию отрасли.

Проект способствует вовлечению большего числа сборщиков и повышению их доходов за счет более эффективного поиска урожайных участков.