Белорусские учёные применяют ИИ для мониторинга почти 3 млн га мелиорированных земель
Институт мелиорации НАН Беларуси тестирует нейросети для анализа аэро- и спутниковых снимков — вместо ручной проверки каждого гектара.

Содержание · 3
Белорусский Институт мелиорации запустил пилотный проект по применению искусственного интеллекта для оценки аэрофотосъёмки и спутниковых снимков. Об этом на пресс-конференции, приуроченной ко Всемирному дню борьбы с опустыниванием и засухой, рассказал директор РУП «Институт мелиорации» НАН Беларуси Александр Анженков. Ключевая задача — автоматизировать мониторинг почти 3 млн га мелиорированных земель, которые прежде требовали ручного просмотра.
Почему ручной мониторинг больше не масштабируется
Мелиорированные угодья Беларуси — одни из крупнейших в Европе по площади осушенных и орошаемых земель. Следить за их состоянием вручную становится всё сложнее: нагрузка на специалистов растёт, а частота засух в стране увеличивается. По данным Гидрометеоцентра, режим осадков в Беларуси за последние десятилетия заметно изменился — периоды летней сухости стали продолжительнее и интенсивнее.
Именно в этом контексте Институт мелиорации начал искать технологические решения. Первым шагом стало освоение цифровых моделей рельефа и местности — относительно зрелый инструмент, который уже используется в практической работе. Следующий уровень — нейросетевой анализ снимков с беспилотников и спутников.
Автоматизированная обработка позволяет за короткое время охватить площади, на ручной анализ которых ушли бы месяцы. Алгоритмы выявляют аномалии на поверхности: переувлажнение, деградацию дренажных каналов, изменения растительного покрова — всё то, что сигнализирует о проблемах с мелиоративной системой.
Как устроен пилот и где его пределы
По словам Анженкова, направление пока остаётся экспериментальным. Результаты, которые выдаёт ИИ, в обязательном порядке верифицируют специалисты-мелиораторы — система ещё не достигла уровня точности, достаточного для полностью автономных решений. Это стандартная практика для агропромышленного применения нейросетей: цена ошибки в поле высока, поэтому «человек в петле» остаётся необходимым элементом.
Такой подход характерен и для других отраслей, где ИИ внедряется в Беларуси. Аналогичную логику — автоматизация рутины плюс экспертная проверка критических решений — применяют, например, в промышленной диагностике на предприятиях, аффилированных с ПВТ-компаниями, которые разрабатывают решения для «умного» производства.
Помимо ИИ-направления, Институт мелиорации параллельно ведёт более традиционные разработки. В частности, организация сотрудничает с белорусской химической промышленностью в части создания гидротехнических сооружений из полимерных материалов. Это позволяет снизить стоимость и увеличить срок службы дренажных конструкций по сравнению с классическими бетонными решениями.
Что это значит для агро- и IT-рынка Беларуси
Внедрение ИИ в мелиорацию — показательный пример того, как государственные научные институты страны начинают использовать инструменты, которые ещё недавно ассоциировались исключительно с технологическими стартапами. Спрос на специалистов, способных работать на стыке геоинформатики, машинного обучения и агрономии, в Беларуси будет только расти.
Для IT-компаний, ориентированных на agritech, это сигнал: государственный сектор готов к пилотным проектам. Институт мелиорации — не единственная структура НАН, которая тестирует цифровые инструменты. Схожие эксперименты ведутся в лесном хозяйстве и земледелии. Потенциальный рынок заказчиков для белорусских разработчиков компьютерного зрения и геоаналитики — весь агропромышленный комплекс страны.
Отдельный вопрос — качество и доступность обучающих данных. Спутниковые снимки высокого разрешения стоят дорого, а собственные белорусские датасеты по состоянию мелиоративных систем пока невелики. Именно накопление размеченных данных, а не сам алгоритм, скорее всего, станет ключевым узким местом при масштабировании пилота на все 3 млн га.
Тем не менее сам факт запуска такого направления в государственном НИИ — важный прецедент. Он показывает, что ИИ в Беларуси выходит за пределы ПВТ и начинает работать там, где земля буквально под ногами.
Свежие новости
Все новости
Google открыла TPU Sync: библиотека для управления KV-кэшем и весами моделей на TPU
Google выпустила TPU Sync — открытую C++-библиотеку, которая организует передачу тензоров между HBM, оперативной памятью хоста, локальными SSD и сетевым хранилищем как единой иерархией памяти. Для MoE-моделей от 235B до 480B параметров библиотека сокращает задержку передачи KV-кэша и время до первого токена в среднем на 90% по сравнению с работой без TPU Sync.

Cloud Pathways для GKE перешёл в статус GA
Google Cloud объявил об общей доступности Cloud Pathways на Google Kubernetes Engine. Среда выполнения, созданная в Google DeepMind для обучения и инференса фронтирных моделей, включая Gemini, теперь открыта для всех клиентов платформы.

NVIDIA Dynamo получил рецепты развёртывания для ведущих корейских открытых моделей
NVIDIA выпустила оптимизированные рецепты развёртывания на базе Dynamo для четырёх корейских открытых моделей. Конфигурации рассчитаны на GPU NVIDIA B200 и заявляют до двукратного прироста производительности из коробки.

Copilot Impact Dashboard теперь показывает Chat и VS Code Agents
GitHub обновил Copilot Impact Dashboard: диаграмма принятия теперь охватывает девять функций, включая Copilot Chat и окно VS Code Agents. Когорта «Passive users» переименована в «Chat-first users».

AWS Agent Registry стал доступен в регионе GovCloud (US-West)
Amazon Bedrock AgentCore расширил географию: AWS Agent Registry теперь доступен в регионе AWS GovCloud (US-West), предназначенном для организаций государственного сектора США и их партнёров.

AWS Elemental MediaConvert получил встроенную генерацию субтитров на базе ИИ
AWS Elemental MediaConvert интегрировал Smart Subtitles — решение на основе ИИ и современных моделей распознавания речи. Функция автоматически транскрибирует аудио и встраивается непосредственно в VOD-пайплайны без внешних сервисов субтитрования.

Vercel CLI получил флаг автоудаления новых проектов
В Vercel CLI v65.12.0 появился флаг --delete-project-after: при создании нового проекта через vercel deploy можно задать срок, по истечении которого проект удалится автоматически.

Vercel AI Gateway получил инструменты DeepSeek Search и DeepSeek Fetch
Vercel добавил в AI Gateway два инструмента DeepSeek: Search для поиска релевантных страниц и Fetch для получения их содержимого в формате Markdown. Оба работают с любой моделью, поддерживающей вызов инструментов.

Google Cloud перевёл серверы Z4M в общую доступность
Google Cloud объявил об общей доступности серии Z4M — машин с оптимизированным хранилищем, доступных как виртуальные машины и bare-metal инстансы. Серия предлагает до 192 vCPU, 1 536 GiB памяти и 400 Gbps RDMA-сети с поддержкой GPUDirect и TPUDirect Storage.