Сегодня отмечаем Всемирный день лабораторий🧪

Согласитесь, в науке важен не только результат, но и сам процесс исследований — с отличной инфраструктурой, креативной командой и уникальными задачами.

Обращаете ли внимание на процессы в своих лабораториях?

📈Желаем искать вдохновение и расти в своих коллективах :)

Привет, ребята! Мы активно перезагружаемся к очередному большому этапу работ в лаборатории 👨‍💻

А пока хотим узнать ваше мнение о концепции "сельского хозяйства 5.0". Чуть позже сами поделимся мыслями :)

🌿NASA разрабатывает “цифрового двойника” сельскохозяйственных полей

Группа исследователей при поддержке Управления по наукам о Земле NASA (Earth Science Technology Office, ESTO) разрабатывает информационную систему для сельского хозяйства, которая позволит фермерам получать более точные прогнозы урожайности. Система “Agricultural Digital Twin“ объединяет данные дистанционного зондирования NASA с данными из таких источников, как Национальная служба сельскохозяйственной статистики Министерства сельского хозяйства США (National Agricultural Statistics Service, NASS), для создания пользовательских описаний урожайности, что открывает путь к точным прогнозам урожая, составленным с учетом конкретных потребностей фермера.

В частности, фермеры смогут использовать сельскохозяйственного цифрового двойника для моделирования того, как определенный сорт кукурузы будет расти в Айове в случае засухи, или лучше ли будет расти определенный сорт сои, посаженный в Канзасе, если его посадить раньше или позже в этом году.

🌿Компания Thales Alenia Space получила контракт от ESA на разработку сельскохозяйственного “цифрового двойника” для сельского хозяйства

Thales Alenia Space возглавит проект SaveCrops4EU в рамках программы ESA “Цифровой двойник Земли”.

Компонент цифрового двойника SaveCrops4EU будет строиться на трех основных направлениях:

• Расширенный мониторинг с использованием спутниковых данных и агрономических показателей для анализа состояния посевов в режиме реального времени.
• Прогнозирование урожайности на основе гибридного подхода к моделированию, сочетающего данные наблюдения Земли с моделями роста культур для оценки объемов производства на региональном уровне.
• Сценарное тестирование, включающее различные абиотические стрессы (такие как засуха и жара) и стратегии управления (включая орошение и удобрение) с помощью ряда симуляций.

#сельхоз

Работаем не просто в тренде, но и иногда с опережением 👨‍💻

Интересная новинка, будем тестировать.
Расскажем вам, знает ли эта модель, что такое почва.

Привет, ребята! Долго готовили новый большой релиз для Информационно-аналитической системы "ПочваХаб" — опирались на комментарии наших участников тестирования :)

🧔‍♀Уже сейчас можно вносить данные по вашим объектам исследований и готовиться к полевому сезону!

Систему можно свободно тестировать для своих задач после подачи заявки ⌨

У нас есть "поддержка":
⏩видеоинструкции по ИАС,
⏩чат с участниками тестирования,
⏩почта pochvahub@esoil.ru

Привет, ребята! Эта неделя у нас богата на дни рождения🎉

В субботу поздравляли нашу прекрасную Дусю Богдан, а сегодня отмечаем день рождения очаровательной Леры Мегмеровой😏

Желаем здоровья, упорства и нескончаемой энергии для достижения поставленных целей. Продолжайте развиваться и покорять интересные вам направления не только в науке, но и в других сферах :)

Привет, ребята!
Подошли к концу две недели марта и наш весенний спринт — хочется подытожить и порефлексировать :)

💻Что делаем в лаборатории:
🔵готовим несколько релизов для ПочваХаба,
🔵разрабатываем новый модуль в ИАС «Агроэкосистема»,
🔵пробуем новые методы работы с почвенными данными.

🌎Что творится в мире:
🟣выпущены новые ИИ-модели: GigaChat 2.0 для бизнеса от Сбера, малая языковая модель Gemma 3 от Google,
🟣прошла первая в истории AI-сессия для учёных.

Есть что почитать и о чем подумать, всем хороших выходных🏖

#АгроДТ_лаба

Поздравляем Ваню Семенкова с изданием книги!

⚡Вышла в свет книга «Загадочное почвоведение в Смоленском Поозерье»

📚Ученый-географ МГУ и ЦЭПЛ РАН Иван Семенков издал книгу «Загадочное почвоведение в Смоленском Поозерье». Это первая в своем роде научно-популярная книга о почвах и почвоведении, где информация изложена в виде загадок с ответами и пояснениями. Читатели узнают о том, как проводятся почвенные исследования в экспедициях и в лаборатории, познакомятся с естественными и нарушенными почвами нацпарка «Смоленское Поозерье», а главное сделают это через такой вовлекающий и заставляющий задуматься игровой инструмент, как загадки. Книга издана в рамках проекта Российского научного фонда №21-74-20171.

👩‍💻Электронная версия книги доступна для просмотра и скачивания по ссылке

🎁Тираж книги 300 экземпляров. Печатную версию книги может получить любой желающий, пока она есть в наличии. Для этого необходимо заполнить форму

📩Сама книга бесплатна, получатель должен будет оплатить только почтовые расходы по ее отправке.

🔬Книга посвящена почвам Смоленского Поозерья и методам изучения этих интереснейших объектов. На конкретных примерах проиллюстрированы свойства почв региона. Цветные фотографии знакомят читателя с естественными почвами, нарушенными распашкой и восстанавливающимися после нее. На конкретных примерах описаны методы познания и анализа почв в их естественной среде формирования и в виде образцов, оказавшихся в лаборатории.

📸«В нацпарке «Смоленское Поозерье» я провожу научные исследования уже более пяти лет. Здесь моя малая Родина, что особенно дорого и важно для меня. В книгу удалось включить 90 почвенных фотографий, большая часть из которых сделана в нацпарке при выполнении проекта РНФ. Чтобы проиллюстрировать некоторые идеи, пришлось специально фотоохотиться на некоторые почвы, так как цветной формат книги требовал высочайшего качества исходного фотоматериала», — рассказал автор книги, старший научный сотрудник географического факультета МГУ и ЦЭПЛ РАН, к.г.н. Иван Семенков.

🤩Книга будет интересна студентам естественно-географических направлений и специалистам-почвоведам. А также тем, кто совсем не представляет, что такое почва и почвоведение, но хочет и готов открыть для себя таинственный и красивый мир, спрятанный от глаз растительным покровом и опадом.

😉Подробнее

#геофакМГУ

Поздравляем с днем рождения нашего техлида — Петра Цымбаровича 🎉🎉

Желаем Пете продолжать вдохновлять команду, ловить баланс между контролем всех процессов разработки, поиском новых идей и личным временем :)

🔥🔥🔥
Дорогие коллеги!
Приглашаем вас принять участие во II Симпозиуме "Структура почв, пород и грунтов: актуальные исследования, теория и практика – 2025". Будем рады видеть всех, интересующихся данной тематикой.
На однодневной встрече мы обсудим современные представления о структурной организации природных пористых сред от нано - до макромасштаба, функции структуры данных объектов в экосистемах, практические направления работ, а также подробно остановимся на методах исследования.

Если вам интересна структурная организация пористых природных сред, а именно:
• теории структурной организации и, в частности, концепция иерархии структуры,
• влияние структуры природных пористых сред на физические, химические и биологические процессы в экосистемах или в аспектах прикладного использования,
• моделирование взаимосвязей между различными параметрами структуры и процессов в пористых системах,
• обмен знаниями о современных подходах и методах изучения структуры,
• комплексные исследования структуры,
— мы ждем Вас!

⏰ Где и когда?
ФИЦ "Почвенный институт им. В.В.Докучаева", Москва, Пыжевский переулок, д. 7, стр. 2,
29 мая 2025 г.

👥 Формат участия:
пленарный доклад (по приглашениям), постерный доклад, слушатель (без доклада).

🗓 Важные даты:
3 марта — 1-е информационное письмо, начало регистрации, приёма оргвзносов и
тезисов,
14 апреля — 2-е информационное письмо с
программой пленарных докладов и круглых столов,
29 апреля — Окончание приёма заявок и тезисов,
14 мая — Окончание приёма оргвзносов,
19 мая — 3-е информационное письмо с программой
Симпозиума,
29 мая — Симпозиум.

Почта для связи – dokuchaev.physlab@yandex.ru
Телеграм: @dokuchaev_physlab
Телеграм-бот: @Dokuchaev_PhysLab_Bot

📌Подать заявку и тезисы

Научная визуализация природных процессов в почве с использованием text2video моделей

Часть 4. Заключение

Сейчас активно выходят open-source Video models и Vision Language Models (VLM), но они может быть хороши (не знаем), но точно необыкновенно требовательны к ресурсам. Мы следим за развитием этого направления, держим руку на пульсе. Если у вас есть желание и возможность - делитесь опытом.

Направление научной визуализации невероятно перспективно, научные разработки требуют расширенной демонстративности как для повышения доступности знаний, так и для улучшения понимания процессов самими учеными.

Часть 1. Введение и методы
Часть 2. Результаты
Часть 3. Обсуждение
Часть 3. Обсуждение (продолжение)

P.S. Модель Kling 1.6. Промпт: Generate a 3D soil cube with three deep layers that have different natural colors and a non-uniform boundary between the layers. On the surface of the cube, make wheat in the earing stage.

Научная визуализация природных процессов в почве с использованием text2video моделей

Часть 3. Обсуждение (продолжение)

К сожалению, у нас не было доступа к передовым мировым моделям, вроде Sora от OpenAI, Veo 2 от Google, Luma Ray 2, Pika и т.д. Причины разные: какие-то модели анонсированы, но к ним нет доступа; к каким-то моделям закрыт доступ из России; какие-то модели крайне сложно оплатить; и, в конце концов, какие-то модели слишком дорогие.

На поприще научной визуализации есть и другие инструменты, кроме text2video и image2video моделелй. Одним из наших фаворитов является Genesys - физический движок, способный моделировать широкий спектр материалов и физических явлений. Genesys мы запустили, потрогали, но пока проект находится на слишком ранней стадии для потокового использования. Но перспективный - аж жуть.

Часть 1. Введение и методы
Часть 2. Результаты
Часть 3. Обсуждение
Часть 4. Заключение

P.S. Видео сгенерировано для демонстрации зимнего ландшафта при съемке с дрона. Модель Kling 1.6.

Научная визуализация природных процессов в почве с использованием text2video моделей

Часть 3. Обсуждение

Результаты в большинстве случаев не ахти, для научной визуализации процессов требуется большее соответствие природным явлениям. Но отлично заметно классическое явление для нейронных сетей: те сценарии (явления), которых чаще встречаются в интернете и, как вследствие, больше присутствуют в обучающей выборки модели, воспроизводятся лучше.

Часть 1. Введение и методы
Часть 2. Результаты
Часть 3. Обсуждение (продолжение)
Часть 4. Заключение

P.S. Видео сгенерировано для демонстрации процесса роста и развития надземной и подземной биомассы пшеницы в жизненному цикле от посева семян до сбора урожая в почве в 3D объеме. Модель Hailuo AI

Научная визуализация природных процессов в почве с использованием text2video моделей

Часть 2. Результаты

Итого, наша экспертная оценка Kling 1.6 - 5 курток Хуанга из 10; Hailuo AI - 4 куртки Хаунга из 10; Wanx AI - 3 куртки Хуанга из 10. В целом:
- Kling 1.6 делает хорошие видео, но генерируются по 3-6 часов, что практические не реально использовать.
- Hailuo AI - хорошее качество, много бесплатных кредитов для генерации в сервисе, довольно быстро - несколько минут.
- Wanx AI - тоже несколько минут, можно генерировать сколько угодно через чат Qwen, но качество очень условное, большинство запросов просто не понимает и, следовательно, не воспроизводит.

Часть 1. Введение и методы
Часть 3. Обсуждение
Часть 3. Обсуждение (продолжение)
Часть 4. Заключение

P.S. Видео сгенерировано для демонстрации процесса выпадения осадков, промачивании почвы, фильтрации и выноса влаги в грунтовые воды в почве под с/х деятельностью в 3D объеме. Модель Hailuo AI

Научная визуализация природных процессов в почве с использованием text2video моделей

Часть 1. Введение и методы

В рамках подготовки к демонстрации цифрового двойника почв в Почвенному институте (писали ранее) были подготовлены различные демонстрационные материалы. Одним из направлений работы была оценка возможностей современных text2video и image2video моделей генерировать природные явления, такие как просачивание дождя сквозь почв, рост растений и т.д.

Для оценки были взяты несколько моделей Kling 1.6 - одна из лучших text2video и image2video китайских моделей, модели Hailuo AI и Wanx AI от Alibaba. Для генерации мы использовали различные промпты, как написанные самостоятельно, так и улучшенные редактором промптов (если хотите, скинем).

Часть 2. Результаты
Часть 3. Обсуждение
Часть 3. Обсуждение (продолжение)
Часть 4. Заключение

P.S. Видео сгенерировано для демонстрации почвы под с/х деятельностью в 3D объеме . Модель Wanx AI

Анонсирована «мыслящая» китайская модель QwQ-Max-Preview

Новинка, названная разработчиками просто "Thinking (QwQ)", основана на флагманской архитектуре Qwen2.5-Max. И уже доступна для тестирования всем желающим через веб-интерфейс chat.qwen.ai. По заявлению разработчиков, новая модель демонстрирует впечатляющие возможности в понимании математических задач, программировании и автономной работе в качестве ИИ-агента.

"По сравнению с Qwen2.5-Max, она намного умнее и обладает значительно большим творческим потенциалом", — подчеркивается в компании. Компания также анонсировала выпуск облегченной версии QwQ-32B, которая сможет работать на обычных пользовательских устройствах.

https://mltimes.ai/anonsirovana-myslyashhaya-kitajskaya-model-qwq-max-preview/

В лаборатории мы регулярно тестируем (и иногда разрабатываем) различные ИИ решения, включая большие языковые модели. После громкого появления DeepSeek R1, по некоторым показателям затмившей нерушимых столпов отрасли, регулярно появляются новые модели с опцией размышления (рассуждения, ризонинга и пр.). Опция мышления в большой языковой модели позволяет ей приходить к более верному решению за счёт генерации последовательных шагов ответа, их оценки и финального обобщения. Вощем, здоровская опция.

На днях вышла новая модель от Qwen, и мы уже протестировали ее в ручном режиме. Наша экспертная оценка: 8 курток Хуанга из 10 , что очень даже неплохо. Постестируйте модель сами, доступ бесплатный, отклик без задержек (в отличие от месяц как перегруженного DeepSeek).

В начале года обещали вам революцию в мире цифровых двойников — работаем🫡

💻19 февраля состоялось открытие Центра цифровых технологий в области почвоведения и презентация концепции геоинформационного объекта цифрового агроландшафта.

🤖Теперь у Почвенного института официально есть еще одна разработка — Цифровой двойник почвы «Гоша» :)

❤️Еще о расширенном заседании ученого совета ФИЦ "Почвенный институт им. В.В. Докучаева":

✔️участие приняли помощник Президента Российской Федерации Р.С.-Х. Эдельгериев, заместитель Министра науки и высшего образования Д.В. Пышный, декан факультета почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова П.В. Красильников и научный руководитель Гидрометцентра России Р.М. Вильфанд,
✔️представлен IV том Национального доклада «Глобальный климат и почвенный покров России»,
✔️обсудили подготовку к празднованию 100-летия института.

#АгроДТ_лаба

Имя: Борис Пономаренко
Профессия: Программист

Ключевые навыки:
— TypeScript, React, Next
— Кроссбраузерная и адаптивная разработка пользовательских интерфейсов
— Зоркий глаз на баги на стороне бекенда :)

Сильные стороны:
— Стремление расширять свои компетенции

Испытывает сложности в рассказах о себе)

Хобби:
— Горные лыжи
— Теннис

Интересы:
— Go
— Информационные технологии
— История

Рекомендует к прочтению:
— "Энергия. История человечества", Ричард Роудс
— "Никола Тесла. Изобретатель будущего", Бернард Карлсон

#АгроДТ_лаба

Привет, ребята! Сегодня на подведении итогов спринта мы поняли, как соскучились по Боре, который уже целую неделю в отпуске🏖
Рассказываем подробнее о нашем коллеге и ждем на работе с понедельника :)

Привет, ребята! Давно не обсуждали обстановку по технологиям ИИ в сельском хозяйстве🙂

К 2032 году ожидается рост рынка умных теплиц (smart greenhouses) в 2,5 раза. Применение ИИ в них понятно, поскольку есть хорошая инфраструктура для управления условиями среды на основе данных — в виде автоматических систем вентиляции, затенения, орошения и т.д.

В основном ИИ решает задачи по:
🟣климат-контролю,
🟣выявлению заболеваний растений,
🟣управлению большими данными.

В обзоре "Unveiling the potential of sustainable agriculture: A comprehensive survey on the advancement of AI and sensory data for smart greenhouses" (2025) авторы рассмотрели 74 исследования с использованием блокчейна, компьютерного зрения, мультимодальных моделей, ML, DL, RL, и конечно, цифровых двойников🔄

На что стоит обратить внимание:

➡️Разрыв между академическими исследованиями и индустрией: чаще всего в исследованиях рассматривается одна задача, а бизнесу нужно многофункциональное решение;

➡️Отсутствие обобщенных (synthetic) данных: используется только один или очень маленький набор датчиков, а сами данные одномодальные (изображения или текст).

#АгроДТ_просвещает

🌪️ WeatherNext: AI революция в прогнозировании погоды продолжается!

Друзья, помните мы обсуждали GenCast? Эта работа получила практическое продолжение. Google DeepMind и Google Research представили - WeatherNext, новое семейство AI-моделей, которое предсказывают погоду лучше, чем все остальные существующие методы!

Самое главное - прогнозы уже доступны

🌍 Главный вызов, с которым столкнулись разработчики:
Погодные системы невероятно хаотичны и даже малейшая неточность в измерениях может привести к серьезным ошибкам в прогнозе (и это не говоря об эффекте бабочки). Но команда AI инженеров нашла решение!

📊 WeatherNext предлагает два мощных инструмента:

WeatherNext Graph:
- Создает один сверхточный прогноз
- Обновляется каждые 6 часов
- Прогнозирует на 10 дней вперед
- Идеален для задач, где нужна максимальная определенность

WeatherNext Gen:
- Генерирует ансамбль из 50 возможных сценариев
- Обновляется каждые 12 часов
- Заглядывает на 15 дней вперед
- Незаменим для отслеживания циклонов и экстремальных явлений

⚡️ Преимущества перед традиционными методами:
- Гораздо выше скорость обработки данных
- Значительно точнее физических моделей

🚀 Доступ к технологии:
Google открыл WeatherNext через Google Cloud - прогнозы обновляются 4 раза в день, плюс доступны исторические данные для исследований и анализа.

Это не просто очередное технологическое достижение - это инструмент, который поможет сотням исследователей -> помочь тысячам инженеров -> помочь миллиардам людей лучше подготовиться к капризам погоды и сделать наш мир немного безопаснее! 🌏

Доступ к прогнозам тут
Почитать подробнее

Привет, ребята! Уже слышали про суперэнергоэффективную ИИ-разработку, которая просто взорвала мир на прошлой неделе😱😮

DeepSeek утверждает, что для него использовалось всего около 2000 компьютерных чипов — в 8 раз меньше, чем в среднем по отрасли.

Предлагаем следить за развитием :)

DeepSeek: непропорционально громкая веха в развитии ИИ 🚀

Друзья, сегодня поговорим об одном из самых громких событий в мире ИИ этого года — компании DeepSeek и её последних достижениях, которые всколыхнули весь технологический мир.

Что такое DeepSeek? 🤔

DeepSeek — это китайская AI-компания (отпочковавшиеся от трейдингового квант фонда), которая недавно выпустила две важные модели: DeepSeek-V3 и R1. Особенно интересно то, что им удалось достичь результатов, близких к ведущим американским моделям, но с меньшими затратами и со значительно большим количеством шума (сток NVIDIA улетел на 17% вниз).

Как это работает? ⚙️

DeepSeek использует следующий подход в обучении своих моделей:

1️⃣ Базовая предварительная тренировка на огромном объёме текстовых данных
2️⃣ Инновационное использование reinforcement learning для улучшения способностей к рассуждению (как у OpenAI)
3️⃣ Особый акцент на "мышлении вслух" — модель показывает ход своих рассуждений (и это очень удобно, для отладки и для коррекции)

Почему это важно? 🌟

По мнению Дарио Амодея (CEO Anthropic), значимость DeepSeek заключается в нескольких ключевых моментах:

• Это первый случай, когда китайская компания показала такой уровень инноваций в области ИИ
• DeepSeek на тренде - стоимость разработки мощных ИИ-моделей постепенно снижается (но это не только в Китае, это у всех), что в свою очередь значит что за те же деньги, тееерь можно сделать более умную модель.
• Это усиливает конкуренцию между США и Китаем в сфере ИИ

Что дальше? 🔮

Развитие DeepSeek поднимает важные вопросы о будущем ИИ:

- К 2026-2027 годам мы можем увидеть ИИ-системы, превосходящие человеческий интеллект во многих областях
- Возникает вопрос о балансе сил между странами в области ИИ-технологий
- Становится актуальной тема контроля за распространением технологий

Важно понимать: успех DeepSeek не означает революцию в экономике разработки ИИ. Скорее, это ожидаемый этап развития технологий. Но сам факт, что китайская компания первой продемонстрировала такой прогресс, имеет огромное геополитическое значение.

Выводы 📝

DeepSeek показывает, что мир ИИ становится всё более конкурентным и интернациональным. Это не просто технологическое достижение — это показатель того, как быстро развивается отрасль и как важно следить за инновациями в этой сфере.

Что думаете об этих достижениях? Как по-вашему, какие перспективы открывает развитие таких технологий? Делитесь мнением в комментариях! 💭

Эссе Дарио
Illustrated DeepSeek

Советую прочитать обе ссылки целиком и в оригинале