Никита Глазьев, студент Лесного факультета ВГЛТУ, при поддержке кафедры информационных технологий, работает над созданием IoT-системы прецизионного мониторинга микроклимата, известной как «квантум-туман». Этот проект направлен на защиту многолетних насаждений от заморозков и стал победителем конкурса Фонда содействия инновациям «Студенческий стартап». Глазьев получит грант в размере 1 миллиона рублей, который будет использован для реализации стартапа в течение следующего года.
По словам Никиты, основная цель его разработки — создание доступной отечественной системы раннего прогнозирования заморозков для сельхозпроизводителей. Это поможет значительно уменьшить потери урожая, которые могут достигать 40–80%, и заменить дорогие импортные аналоги, доступные лишь немногим.
Проблема весенних заморозков в Центральном Черноземье является серьезной. В 2025 году в Воронежской области было повреждено 2,6 тыс. га плодовых насаждений, что составляет 44% всех садов, а потери завязей достигли 50–70%. В масштабах Центрального федерального округа (ЦФО) ежегодные экономические потери составляют около 62 миллиардов рублей. Импортные системы мониторинга стоят десятки миллионов рублей за гектар, что делает их недоступными для большинства хозяйств. Существующие методы защиты оказываются недостаточно эффективными и не позволяют точно прогнозировать момент наступления заморозка.
Разрабатываемая система будет включать четыре ключевых элемента: автономные полевые датчики, центральный шлюз, облачное программное обеспечение с AI-алгоритмом и чат-бота в VK. Автономные датчики будут измерять температуру и влажность воздуха и почвы, работая от солнечных батарей и передавая данные по радиоканалу (LoRa) на расстояние до 5 км.
Центральный шлюз соберет данные со всех датчиков и передаст их в облачную инфраструктуру через 4G или Ethernet. Облачное ПО с AI-алгоритмом будет обрабатывать информацию и прогнозировать риск заморозков за 3–4 часа с точностью 85–95%. Чат-бот в VK уведомит фермера о риске и предложит рекомендации по включению систем защиты, таких как туманообразование, дождевание или обогрев.
На сегодняшний день уже разработана архитектура системы и цифровая модель, проведена симуляция работы узлов, подобраны компоненты и составлена спецификация для сборки прототипов. Также написаны тестовые прошивки для ESP32, которые позволяют опрашивать датчики и передавать данные по LoRa. В настоящее время проходят переговоры о пилотном внедрении с садоводческим хозяйством «Соколиные сады», расположенным в Воронежской области.
В дальнейших планах молодого новатора — зарегистрировать программу для ЭВМ (AI-алгоритм) в Роспатенте и подготовить заявку на грант «Старт-1» от Фонда содействия инновациям для выхода на серийное производство. Проект предполагает масштабирование системы сначала в Воронежской области, а затем в таких регионах, как Краснодарский край, Ростовская область и Крым, где садоводство активно развивается.