25 августа 2026 года на производственной площадке компании «СиСорт» в Барнауле прошла научно-практическая конференция «Искусственный интеллект. Эффективное семеноводство». Её организовали участники Союза промышленников Алтайского края – российский производитель фотосепараторов, норий и линий для семеноводства «СиСорт» и Союз предприятий агропромышленного комплекса «Агросоюз».
Первая встреча такого формата собрала более 40 представителей семеноводческих предприятий и крестьянско-фермерских хозяйств из разных районов Алтайского края. Вместе с аграриями в конференции участвовали учёные, разработчики оборудования, специалисты по цифровизации и представители Министерства сельского хозяйства Алтайского края. В центре обсуждения оказались технологии, которые уже помогают повышать качество семян, сокращать производственные издержки и освобождать специалистов от рутинной работы.
- От разговоров об ИИ – к рабочим инструментам
- Четырёхкратная разница начинается с семени
- Искусственный интеллект учится выбирать лучшие семена
- Цифровой консультант, обученный на трудах учёного
- 225 единиц техники в одной цифровой системе
- Что даёт новая техника хозяйству с 18 тысячами гектаров
- «Дарвин»: фотосепаратор, который совершенствуется в работе
- Промышленность, наука и сельское хозяйство в одной системе
- СиСорт
От разговоров об ИИ – к рабочим инструментам
Программа конференции включала около десяти выступлений. С приветственным словом к участникам обратился министр сельского хозяйства Алтайского края Сергей Межин. Пленарную часть открыл председатель правления «Агросоюза» Александр Чеботаев. В завершение деловой программы он представил предварительные итоги 2026 года, обозначил основные вызовы для агропромышленного комплекса и направления, которые открывают новые возможности для хозяйств региона.
Организаторы сразу задали практический характер разговора. Участники обсуждали, где искусственный интеллект уже приносит измеримый результат, какие задачи можно автоматизировать и насколько быстро окупаются новые цифровые решения.
Главными темами стали отбор качественного посевного материала, прогнозирование урожайности, техническое зрение, машинное обучение, цифровой контроль сельскохозяйственной техники, анализ рынка, обработка документов и создание специализированных электронных консультантов.
Четырёхкратная разница начинается с семени
Заведующий кафедрой сельскохозяйственной техники и технологий Алтайского государственного аграрного университета, доктор технических наук, профессор Владимир Беляев представил стратегию модернизации производства зерна.
В течение семи лет учёные исследовали семена разных фракций и сравнивали их характеристики с последующей урожайностью. Результаты показали прямую зависимость между качеством посевного материала и тем, сколько зерна хозяйство сможет получить с каждого гектара.
«Если у вас доля некондиционной фракции достигает 50 процентов, максимальную урожайность нам удавалось получать только 10 центнеров с гектара, а если их там 2–3 процента, то урожайность доходила до 40 центнеров с гектара. Если вы сеете некачественные семена, можете применять удобрения, защищать растения, но потенциал этих семян будет низким, и это приведёт к снижению урожайности», – подчеркнул Владимир Беляев.
Исследования показывают, что удобрения, средства защиты растений и современные агротехнологии не могут полностью компенсировать низкий исходный потенциал семян. Качество посевного материала становится одним из главных условий дальнейшего роста урожайности.
Новые системы на основе искусственного интеллекта позволяют анализировать геометрические параметры каждой зерновки, формировать объёмное изображение и рассчитывать плотность семени. Такая диагностика помогает точнее отделять полноценные семена от некондиционных и создавать более однородные посевные партии.
Искусственный интеллект учится выбирать лучшие семена
Коммерческий директор «СиСорт» Сергей Степанов рассказал о фотосепараторах предприятия, которые используют искусственный интеллект для оценки семенного материала. Современное оборудование может выявлять внешние дефекты, находить примеси и отбирать семена с более высокой энергией прорастания.
Техническое зрение анализирует объекты в непрерывном потоке. Система сравнивает каждое зерно с заданными параметрами и за доли секунды принимает решение – оставить его в основной партии или удалить.
Работа идёт с огромным количеством объектов, поэтому значение имеют скорость вычислений, качество камер, точность распознавания и объём данных, на которых обучалась модель. Для сельхозпроизводителя результат выражается в более качественном посевном материале, снижении потерь и возможности точнее управлять будущей урожайностью.
Цифровой консультант, обученный на трудах учёного
Профессор Воронежского государственного аграрного университета Сергей Гончаров представил доклад о комплексном подходе к выращиванию твёрдой пшеницы.
Профессор совмещает преподавательскую работу с должностью директора по развитию компании «Агролигоцентр селекции растений» и давно сотрудничает с «СиСорт». Его научные труды легли в основу экспериментальной версии цифрового консультанта, которую предприятие разрабатывало совместно с воронежскими учёными.
В систему загрузили около ста научных работ Сергея Гончарова. Обученная на этих материалах нейросеть может давать предметные рекомендации по вопросам селекции и выращивания сельскохозяйственных культур. Главное отличие такого решения от универсальных сервисов заключается в качестве исходной базы: ответы формируются на основе трудов конкретного профильного специалиста.
Сергей Гончаров обратил внимание, что искусственный интеллект остаётся инструментом. Его эффективность зависит от качества данных, правильности поставленной задачи и компетентности человека, который оценивает полученный результат.
Профессор также затронул проблему возрастающей административной нагрузки. По его словам, работа с многочисленными электронными системами сбора информации может занимать до 20 процентов времени специалистов. При этом дефицит кадров в российском сельском хозяйстве, согласно приведённой им оценке Минсельхоза, составляет от 160 до 200 тысяч человек. Автоматизация части операций позволяет направить время сотрудников на производственные задачи, которые требуют профессионального опыта и личного участия.
225 единиц техники в одной цифровой системе
Практическим опытом использования искусственного интеллекта поделился начальник отдела информационных технологий компании «Кургансемена» Роман Чаловский.
Предприятие больше десяти лет развивает цифровую инфраструктуру. Сегодня в единой системе работают 225 единиц сельскохозяйственной техники. Руководители и специалисты могут получать информацию о скорости движения машины, её маршруте по полю, расходе топлива, установленном орудии и механизаторе, который выполнял работу.
Такой контроль даёт хозяйству точную производственную картину. Можно оценивать загрузку техники, видеть отклонения, разбирать причины перерасхода топлива и проверять соблюдение технологии обработки поля.
Компания «Кургансемена» сотрудничает с «СиСорт» и в разработке новых инструментов на основе искусственного интеллекта. Предприятие передало специалистам список из четырёх тысяч номенклатурных позиций. После цифровой обработки было получено около 1800 качественно преобразованных наименований.
Другим рабочим инструментом стал разработанный «СиСорт» сервис «АгроПоиск», который помогает анализировать рынок.
На предприятии также используют распознавание первичных документов и их автоматический ввод в систему 1С. По оценке Романа Чаловского, затраты на такое решение в среднем окупаются в течение полугода. Экономический эффект формируется за счёт сокращения ручной работы, уменьшения количества ошибок и ускорения обработки информации.
Что даёт новая техника хозяйству с 18 тысячами гектаров
Среди участников конференции был собственник и руководитель компании «Колос» из Локтевского района Сергей Бенслер.
«Колос» – многопрофильное хозяйство, занимающееся производством зерновых и технических культур. Предприятие имеет статус элитно-семеноводческого хозяйства по выращиванию мягких сортов пшеницы и племенного завода по разведению крупного рогатого скота мясного направления. Общая площадь сельскохозяйственных угодий превышает 18 тысяч гектаров.
«На конференции было интересно и полезно. То направление, которое развивает “СиСорт” с привлечением учёных, преподавателей и докторов наук в вопросах земледелия и внедрения искусственного интеллекта, – это очень правильно. Это прежде всего влияет на снижение себестоимости продукции при подготовке семенного материала», – отметил Сергей Бенслер.
Хозяйство использует фотосепараторы «СиСорт» более десяти лет. За это время на предприятии сменили три поколения оборудования.
Особое внимание Сергей Бенслер обратил на новый фотосепаратор серии «Дарвин», способный решать задачу очистки семян подсолнечника от склероциев. Ранее подобное оборудование приходилось приобретать за рубежом.
Руководитель «Колоса» рассказал, что несколько лет назад на одной из международных выставок лично спрашивал представителей «СиСорт», почему подобную машину не производят в России. Теперь отечественная разработка появилась на рынке. Для аграриев это означает доступ к российскому оборудованию, сервису, запасным частям и прямому взаимодействию с производителем.
«Дарвин»: фотосепаратор, который совершенствуется в работе
Перед началом деловой программы участники конференции посетили производство «СиСорт». Экскурсии по цехам провели директор компании Максим Савинков и исполнительный директор Виталий Савинков.
Гостям представили фотосепаратор серии «Дарвин», оснащённый системой технического зрения на основе искусственного интеллекта и глубокого машинного обучения.
Название разработки отсылает к теории эволюции. Оборудование способно совершенствовать качество распознавания по мере накопления данных и обучения модели.
В основе системы находятся модели, созданные на большом массиве информации. Для обучения используются тысячи изображений дефектных объектов. Фотосепаратор анализирует поступающий поток, распознаёт проблемные зёрна и примеси, а затем удаляет их из основной партии.
«Дарвин» предназначен для решения широкого круга задач:
– очистки подсолнечника от склероциев;
– удаления примесей из зерновых культур;
– сортировки ячменя;
– работы с зернобобовыми культурами;
– сортировки мелкосемянных культур;
– подготовки семенного материала.
Участники также увидели работу бота «Калибр», анализатора качества зерна и оборудования алтайского производителя сельскохозяйственной техники «АгроУспех», выступившего партнёром конференции.
Промышленность, наука и сельское хозяйство в одной системе
Конференция показала, что внедрение искусственного интеллекта в агропромышленный комплекс уже вышло на уровень конкретных производственных решений. Технологии применяются при сортировке семян, контроле техники, обработке документов, анализе рынка, стандартизации номенклатуры и подготовке профессиональных рекомендаций.
Для Союза промышленников Алтайского края эта встреча важна и по составу участников, и по содержанию. Её инициаторами стали представители двух связанных сфер. «Агросоюз» выражает интересы сельхозпроизводителей и хорошо понимает потребности хозяйств. «СиСорт» создаёт промышленное оборудование и цифровые инструменты, способные решать эти задачи.
Учёные дают научное обоснование новым технологиям. Аграрии проверяют их в реальном производстве. Разработчики получают обратную связь и совершенствуют оборудование. Именно такая кооперация превращает искусственный интеллект из популярного термина в понятный рабочий инструмент.
Компания «СиСорт» входит в число участников Союза промышленников Алтайского края, а исполнительный директор предприятия Виталий Савинков является членом Правления Союза.
СиСорт
«СиСорт» – российский производитель фотосепараторов, норий и комплексных линий для семеноводства. Завод компании находится в Барнауле. Подразделения предприятия работают в Краснодаре, Самаре, Воронеже и Новосибирске.
Компания развивает экосистему бесплатных цифровых сервисов для аграриев. В неё входят бот «Калибр» для измерения параметров семян по фотографии, аналитические отчёты о рыночных ценах, отраслевые информационные каналы и другие инструменты. «СиСорт» является участником ассоциации «Росспецмаш» и Алтайского кластера аграрного машиностроения.
