Цифровая лаборатория проектного института
Искусственного интеллекта
Учим машины видеть и понимать ферму и поле
Компьютерное зрение, большие языковые модели и предиктивные модели для животноводства, растениеводства и переработки.
- АПК
- отраслевой фокус
- 4
- человек в команде
- 3
- проектов в витрине
- 3
- публикаций и грантов
О лаборатории
Миссия
Лаборатория создаёт прикладные ИИ-сервисы для АПК: компьютерное зрение для ферм и переработки, большие языковые модели-ассистенты, модели прогноза. Мы доводим решения от гипотезы до внедрения на реальном производстве, а не оставляем их прототипами.
Формат
проектная лаборатория
Команда
4 человек
Руководитель
ai@timailab.ruДмитрий Ким
к. т. н., заведующий лабораторией
Направления работы
Чем занимается лаборатория
Компьютерное зрение в животноводстве и птицеводстве
Большие языковые модели для АПК
Распознавание и подсчёт объектов
MLOps и внедрение моделей
Проекты
Проекты лаборатории
Пролистайте — проекты сменяют друг друга. Откройте любой, чтобы увидеть описание, результаты и галерею.
Компьютерное зрение в животноводстве и птицеводстве
Бортовые и стационарные камеры с ИИ оценивают состояние поголовья и поведение животных.
- Автоматический подсчёт и контроль поголовья без ручного пересчёта
- Раннее выявление отклонений в поведении животных
- Computer Vision
- Edge AI
- Животноводство
Нейросеть-счётчик «Немо» для УЗВ
Подсчёт и оценка рыбы в установках замкнутого водоснабжения по видео.
- Автоматический подсчёт рыбы вместо ручного отбора и пересчёта
- Оценка размерного состава по видеопотоку
- Computer Vision
- Аквакультура
LLM «Ассистент. Животноводство»
Большая языковая модель-помощник по вопросам содержания и здоровья скота.
- Ответы со ссылками на регламенты и источники
- Дообучение на отраслевом корпусе животноводства
- LLM
- RAG
- Животноводство
Команда
Кто здесь работает
Дмитрий Ким
Заведующий лабораторией, к. т. н.
Полина Гусева
Старший научный сотрудник
Артём Белов
ML-инженер
Софья Романова
Аспирант
Оборудование
Инфраструктура лаборатории
Полигоны, станции и техника, на которых строятся исследования и пилоты.
GPU-кластер NVIDIA H100
84 480 ядер CUDA для обучения моделей компьютерного зрения и LLM.
Рабочие станции RTX 4090
17 станций Intel i9 для разработки и инференса моделей.
Стенд разметки данных
Инфраструктура сбора и разметки полевых и фермских датасетов.
Наука
Публикации и гранты
- 2024Патент
Система распознавания и подсчёта рыбы в установках замкнутого водоснабжения
Роспатент
- 2025Статья
Компьютерное зрение в оценке состояния поголовья птицы
«Вестник РГАУ-МСХА»
- 2024Грант
Большая языковая модель-ассистент для животноводства
Фонд содействия инновациям
Контакты
Присоединяйтесь к лаборатории
Студентам и аспирантам — темы работ и стажировки, партнёрам — пилоты и совместные R&D.
Руководитель
Дмитрий Ким
к. т. н., заведующий лабораторией
Отвечаем на заявки в течение нескольких рабочих дней. Общие вопросы — через контакты института.