Разработка методологии, моделей и методов создания цифровых двойников сельскохозяйственных растений для использования их в цифровых платформах, работающих в режиме реального времени, и системах принятия решений для управления ресурсами агротехнических предприятий

Объектом исследования являются модели, методы и алгоритмы создания цифровых двойников растений (ЦДР), интегрирующих возможности кибер-физических систем и интеллектуальных систем планирования и моделирования продукционного процесса растений посредством расчёта состояний стадий их роста и развития, синхронизируемых с состояниями реальных посевов. Цель настоящей работы состоит в развитии предложенных ранее моделей и методов создания ЦДР для пшеницы, базирующихся на использовании онтологий и мультиагентных технологий. В качестве примера культуры взята пшеница озимых и яровых сортов, которые затем расширяются другими сортами культур растений. В 2023 году, на третьем этапе исследований, были предложены и разработаны модели влияния расширенного количества входных и выходных параметров (факторов), определяющих состояние посевов растений, что имеет целью увеличить точность разработанной ранее модели ЦДР. Кроме этого, в отчётном периоде были предложены соответствующие необходимые дополнения в онтологии предметной области растениеводства, создаваемой на базе конструктора онтологий (КО), и модификации в мультиагентной системе (МАС), являющихся основными частями создаваемого ЦДР. Выполненные разработки за прошедший год были реализованы в программной версии прототипа ЦДР, которая была экспериментально проверена в ходе выращивания посевов культур в филиалах СамНЦ РАН. Перспективы ЦДР связываются с созданием интеллектуальных систем, работающих в качестве сервисов цифровых платформ, для поддержки принятия решений агрономами для предприятий точного земледелия.