Лаборатория агроклиматических исследований СФНЦА РАН
Была создана в 2019 году.
Задачи лаборатории:Риксен Вера Сергеевна
заведующая лабораторией агроклиматических исследований СФНЦА РАН
РИНЦ ID: 7858-1352
- создание автоматизированных систем поддержки принятия решений (СППР) в растениеводстве, используя современные технические и программные средства мониторинга и анализа аграрных объектов и процессов, а также методов искусственного интеллекта в рамках реализации концепции «интеллектуальное сельское хозяйство»;
- разработка систем сбора и анализа информации о сельскохозяйственных объектах и процессах, ее структурирование в базах данных для дальнейшего построения моделей представления знаний;
- адаптация технологий инженерии знаний к специфике сельского хозяйства и обоснование эффективных моделей представления знаний для создания систем поддержки принятия решений в растениеводстве;
- разработка алгоритмов и осуществление машинного обучения (deep learning) с применением технологий BigData и нейронных сетей (neural networks) для создания практических инструментов предиктивных технологий сельскохозяйственной деятельности;
- пропаганда научных знаний среди специалистов сельского хозяйства и внедрение результатов НИР в аграрное производство, оказание консалтинговых услуг.
Госзадание:
FNUU-2022-0001 «Разработка информационных основ и создание системы, способствующей автоматизации поддержки принятия решений в реализации процессов сельскохозяйственной деятельности с использованием современных цифровых технологий и методов интеллектуального анализа данных», 2022-2024 гг.
Сотрудники лаборатории агроклиматических исследований СФНЦА РАН
РИНЦ ID: 7858-1352
Образование:
с 2011-2015 г. обучение в Новосибирском государственном аграрном университете по направлению подготовки агрохимия и агропочвоведение, имеется диплом бакалавра.
2017 г. - с отличием закончила магистратуру Новосибирского Государственного Аграрного Университета по специальности эколог агроландшафтов. В 2022 г. получила диплом об окончании аспирантуры по направлению экология растениеводства.
Опыт работы:
2016 г. - 2017 г. - работала специалистом в управлении федеральной службы по ветеринарному и фитосанитарному надзору по Новосибирской области.
2019 г. - по настоящее время на должности младшего научного сотрудника в лаборатории агроклиматических исследований СФНЦА РАН.
Список научных трудов:
- Riksen V., Shpak V. Deep Convolutional Neural Network Model for Weed Identification in Oil Flax Crops //International Conference on Agriculture Digitalization and Organic Production. – Singapore : Springer Nature Singapore, 2023. – С. 305-314.
- Riksen V., Shpak V. Convolutional Neural Network for Identification and Classification of Weeds in Buckwheat Crops //Machine Intelligence for Smart Applications: Opportunities and Risks. – Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. – С. 61-72.
- Riksen V. S., Korobova L. N. Biodiversity of the microbiome as an indicator of phytomeliorative soil transformation //IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. – IOP Publishing, 2023. – Т. 1154. – №. 1. – С. 012017.
- Riksen, V., Maksimovich, K., Kizimova, T., Galimov, R., Fedorov, D. Elements of the Decision Support System in the Agricultural Production Processes //Agriculture Digitalization and Organic Production: Proceedings of the Second International Conference, ADOP 2022, St. Petersburg, Russia, June 06–08, 2022. – Singapore : Springer Nature Singapore, 2022. – С. 389-398.
доктор сельскохозяйственных наук, главный научный сотрудник лаборатории агроклиматических исследований СФНЦА РАН
еmail: vk.kalichkin@gmail.com
РИНЦ ID: 1587-4615
Окончил агрономический факультет Новосибирского сельскохозяйственного института в 1976 г., очную аспирантуру в 1980 г. в СибНИИХим.
С 1974 по 2004 г. работал в Сибирском НИИ земледелия и химизации сельского – ст. лаборантом, младшим, старшим научным сотрудником, заведующим лабораторией, замом директора по научной работе. С 2004 по 2012 гг. – главный ученый секретарь СО Россельхозакадемии. С 2012 по 2016 гг. первый заместитель председателя СО Россельхозакадемии. С 2016 по 2018 гг. Первый заместитель директора по научной работе Сибирского федерального научного центра агробиотехнологий РАН (СФНЦА РАН). С 2019 г. по 2021 г. заведующий отделом цифровых технологий в сельском хозяйстве. Последнее место работы: СФНЦА РАН, руководитель научного направления.
Заслуженный деятель науки Российской Федерации. Указ Президента РФ от 06.05.2009.
Основные направления научной работы: системы земледелия, системы удобрений, химическая мелиорация кислых почв, обработка почвы, севообороты, геоинформационные технологии, машинное обучение.
Статьи
-
Каличкин В.К., Корякин Р.А., Куценогий П.К. Архитектура и принципы работы аграрной интеллектуальной системы // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2019. Т. 49. № 4. С. 65-75. DOI: 10.26898/0370-8799-2019-4-8.
-
Каличкин В.К., Корякин Р.А., Логачева О.М., Грачев И.Г. Логика функционирования информационных процессов в аграрной интеллектуальной системе // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 9. С. 91-95. DOI: 10.24411/0235-2451-2020-10916.
-
Gis-based multi-criteria analysis of the suitability of Western Siberian forest-steppe lands / V.K. Kalichkin, A.I. Pavlova, O.M. Logachova // Annals of GIS. 2020. Vol. 26. DOI: 10.1080/19475683.2020.1848920.
-
Каличкин В.К., Логачёва О.М., Сигитов А.А., Гарафутдинова Л.В. Интеграция геоинформационной системы и методов многокритериального анализа решений для оценки пригодности земель сельскохозяйственного использования // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2020. Т. 50. № 6. С. 93-105. DOI: 10.26898/0370-8799-2020-6-11.
-
Каличкин В.К., Лужных Т.А., Риксен В.С., Васильева Н.В., Шпак В.А. Прогнозирование содержания нитратного азота в почве с использованием машинного обучения // Сиб. вестн. с.-х. науки. 2021. Т. 51. № 5. С. 91-100. https://doi.org/10.26898/0370-8799-2021-5-11.
-
Application of the decision tree method for predicting the yield of spring wheat / V.K. Kalichkin, O.K. Alsova, K.Yu. Maksimovich // AGRITECH-V-2021. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. Vol. 839 (2021) 032042. Р. 1-7. DOI: 10.1088/1755-1315/839/3/032042.
-
Каличкин В.К., Федров Д.С., Альсова О.К., Максимович К.Ю., Разработка программы анализа и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 1. С. 51-56. DOI: 10.53859/02352451_2022_36_0_0.
-
Каличкин В.К., Альсова О.К., Максимович К.Ю., Васильева Н.В. Прогнозирование засоренности посевов с использованием методов машинного обучения // Российская сельскохозяйственная наука. 2022. № 1. С. 88-94. DOI: https://doi.org/10.31857/S2500-2627202210-0.
-
Connectivity Conceptual Modelling for Plant Agriculture Artificial Intelligence Information Systems / V. Kalichkin, R. Koryakin, K. Maksimovich // AIP Conference Proceedings. 2023. Vol. 2643. № 1. Р. 040019. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0113836.
-
Crop weed infestation forecasting using data mining methods / Maksimovich K., Alsova O., Kalichkin V., Fedorov D. // Turkish Journal of Agriculture and Forestry. 2023. Vol. 47. № 5. Р. 662-668. DOI: 10.55730/1300-011X.3118.
младший научный сотрудник лаборатории агроклиматических исследований СФНЦА РАН
е-mail: garafutdinovalv@sfsca.ru eLIBRARY.RU Author id: 1073640
Образование:
2013 год - окончила Омский аграрный техникум по специальности земельно-имущественные отношения. В 2017 году получила степень бакалавра в ФГБОУ ВО Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина по специальности землеустройство и кадастры, а в 2019 степень магистра. В настоящее время являюсь аспирантом 4-го года обучения в аспирантуре СФНЦА РАН по направлению 06.01.01 – Общее земледелие, растениеводство.
Опыт работы:
с 2020 года младший научный сотрудник лаборатории предиктивных агротехнологий с использованием методов искусственного интеллекта, с 2022 года младший научный сотрудник лаборатории агроклиматических исследований.
Список основных научных трудов:
-
Гарафутдинова, Л. В. Агроэкологическая типизация земель / Л. В. Гарафутдинова // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. – 2021. – Т. 51, № 6. – С. 84-94. – DOI 10.26898/0370-8799-2021-6-10. – EDN DXAXPB.
-
Гарафутдинова, Л. В. Оценка методов классификации многозональных космических снимков / Л. В. Гарафутдинова, В. К. Каличкин, Е. П. Хлебникова // Вестник Омского государственного аграрного университета. – 2022. – № 4(48). – С. 19-28. – DOI 10.48136/2222-0364_2022_4_19. – EDN MWSBYQ.
-
Пищимко, О. И. Прогнозирование урожайности картофеля / О. И. Пищимко, Л. В. Гарафутдинова // Вестник Бурятской государственной сельскохозяйственной академии им. В.Р. Филиппова. – 2022. – № 4(69). – С. 15-22. – DOI 10.34655/bgsha.2022.69.4.002. – EDN HBAVCT.
еmail: tanya.luzhnykh@mail.ru
РИНЦ ID: 6239-8620
Образование:
с 2011-2015 г.- проходила обучение в Новосибирском Государственном Аграрном Университете по направлению подготовки Агрохимия и Агропочвоведение, имеется диплом бакалавра.
2017 г. - с отличием закончила магистратуру Новосибирского Государственного Аграрного Университета по специальности эколог агроландшафтов и в этот же год поступила в аспирантуру НГАУ по направлению экология растениеводства, в 2021 г. получила диплом об окончании аспирантуры.
Опыт работы:
2015 г. - 2019 г. работала техником - лаборантом в лаборатории рекультивации почв ИПА СО РАН.
2019 г. - по настоящее время на должности младшего научного сотрудника в лаборатории агроклиматических исследований СФНЦА РАН.
Список научных трудов:
- Эффективность использования КАС-32 и биопрепарата Стернифаг на яровой пшенице, выращиваемой с применением технологии No-till / Кизимова Т.А., Коробова Л.Н.// Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2023. Т. 53. № 12. С. 14-22;
- Использование методов машинного обучения для прогнозирования нитратного азота в почве / Т. А. Кизимова, В. С. Риксен, В. А. Шпак [и др.] // АгроЭкоИнфо. – 2022. – № 5(53). – DOI 10.51419/202125521;
- Прогнозирование содержания нитратного азота в почве с использованием машинного обучения / В. К. Каличкин, Т. А. Лужных, В. С. Риксен [и др.] // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. – 2021. – Т. 51, № 5. – С. 91-100. – DOI 10.26898/0370-8799-2021-5-11; и др.
Окончил Новосибирский Государственный Аграрный университет по специальности «Биологические ресурсы и экология» (диплом с отличием). В этом же году поступил и в 2022 г. окончил программу аспирантуры в ФГБОУ ВО «Новосибирский ГАУ», на по направлению подготовки – «Экология», получив квалификацию «исследователь, преподаватель – исследователь».
В процессе обучения в аспирантуре работал в качестве научного сотрудника в СФНЦА РАН. В 2020 г. окончил программу профессиональной переподготовки в Сиби́рском институ́те управле́ния — филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС) по направлению подготовки – «Административно-государственное управление». К.Ю. Максимович - Обладатель гранта международной образовательной программы по обмену студентами "Erasmus Mundus" по направлению – «Экология и природные ресурсы». Чехия, г. Прага (2016-2017 г.).
За период обучения в университете и научной деятельности в СФНЦА РАН опубликовал 71 работу, имеет 6 патентов и 1 свидетельство регистрации программы ЭФМ. Индекс Хирша (h-индекс) – 7. Является лауреатом стипендии Правительства Новосибирской области, участником международных, региональных и межвузовских конференций.
Статьи:
- Maksimovich K. Yu. Species composition and ecological structure of ground beetles (Coleoptera, Carabidae) communities as biological indicators of the agro-environmental sustainability / K. Yu. Maksimovich, R. Yu. Dudko, E. I. Shatalova, A. K. Tsakalof, A. M. Tsatsakis, K. S. Golokhvast, E. A. Novikov // Environmental Research. – 2023. – Vol. 234. – Article number 116030. – 10 p. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0013935123008228 (access data: 23.10.2023). – DOI 10.1016/j.envres.2023.116030.
- Максимович К. Ю. Комплексы жужелиц (Coleoptera, Carabidae) в агроценозах пшеницы и кукурузы лесостепной зоны Западной Сибири / К. Ю. Максимович, Р. Ю. Дудко, Е. А. Новиков // Евразиатский энтомологический журнал. – 2022. – Т. 21, № 3. – С. 166–174. – DOI: 10.15298/euroasentj.21.3.06.
- Максимович К. Ю. Население жужелиц (Coleoptera, Carabidae) паровых полей в условиях северной лесостепи Приобья / К. Ю. Максимович, Е. Е. Хомицкий, А. С. Замотайлов, Е. А. Новиков // Труды Кубанского государственного аграрного университета. – 2023. – № 4 (106). – С. 123–134. – DOI 10.21515/1999-1703-106-123-134.
- Максимович К. Ю. Современные аспекты интенсификации земледелия в Сибири / К. Ю. Максимович, В. К. Каличкин, А. Е. Лисицин, В. В. Алещенко // Труды Кубанского государственного аграрного университета. – 2023. – № 4 (106). – С. 36–46. – DOI 10.21515/1999-1703-106-36-46.
- Maksimovich K. Crop weed infestation forecasting using data mining methods / Maksimovich K., Alsova O., Kalichkin V., Fedorov D. // Turkish Journal of Agriculture and Forestry. 2023. Vol. 47. № 5. Р. 662-668. DOI: 10.55730/1300-011X.3118.
- Каличкин В.К., Федров Д.С., Альсова О.К., Максимович К.Ю. Разработка программы анализа и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур // Достижения науки и техники АПК. 2022. Т. 36. № 1. С. 51-56. DOI: 10.53859/02352451_2022_36_0_0.
- Каличкин В.К., Альсова О.К., Максимович К.Ю., Васильева Н.В. Прогнозирование засоренности посевов с использованием методов машинного обучения // Российская сельскохозяйственная наука. 2022. № 1. С. 88-94. DOI: https://doi.org/10.31857/S2500-2627202210-0.
Публикации с активной ссылкой:
elibrary.ru: https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=1025027&show_refs=1&show_option=1
Scopus Author ID: 57218106214
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9563-4641
РИНЦ SPIN-код: 4700-3900
РИНЦ Author id:1025027
РИНЦ SPIN-код 9530-8327
В 2017 г. поступил в бакалавриат Новосибирского государственного технического университета на факультет автоматики и вычислительной техники, в 2021 году окончил его с красным дипломом. В 2021 г. поступил в магистратуру в Новосибирский государственный технический университет на факультет автоматики и вычислительной техники, в 2023 году окончил его с красным дипломом. В 2023 г. поступил в аспирантуру в Новосибирский государственный технический университет на факультет автоматики и вычислительной техники на научную специальность 2.3.5 «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей». Параллельно с учёбой в бакалавриате в период с 2019 по 2021 гг. обучался по программе «Переводчик в сфере профессиональной коммуникации» в Новосибирском государственном техническом университете на факультете иностранных языков.
С октября 2021 года занимал должность ведущего программиста в лаборатории предиктивных технологий с использованием искусственного интеллекта Сибирского федерального научного центра агробиотехнологий Российской академии наук, пос. Краснообск, Новосибирская область, Российская Федерация. С мая 2022 года и по сегодняшний день работает там же в лаборатории агроклиматических исследований в должности инженера-программиста. Также с октября 2023 года и по сегодняшний день работает там же в лаборатории сельскохозяйственной экотоксикологии в должности лаборанта исследователя. В период с 9 октября по 11 ноября 2023 года проходил научную стажировку от СФНЦА РАН в Университете Крита (Ираклион, Греция) под руководством ведущего учёного Тсатсакиса Аристидеса.
Список научных трудов
1. Crop weed infestation forecasting using data mining methods / K. Maksimovich, O. Alsova, V. Kalichkin, D. Fedorov. – DOI 10.55730/1300-011X.3118. // Turkish Journal of Agriculture and Forestry. – 2023. – Vol. 47, iss. 5. – P. 662–668. (Scopus Q2).
2. Разработка программы анализа и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур / В. К. Каличкин, Д. С. Федоров, О. К. Альсова, К. Ю. Максимович // Достижения науки и техники АПК. – 2022. – Т. 36, № 1. – С. 51-56. – DOI 10.53859/02352451_2022_36_1_51.
3. Malikov, V.N., Ishkov, A.V., Katasonov, A.O. et al. Digital Technology in Eddy Current Scanning. Russian Engineering Research. 43(5), 522–528 (2023). https://doi.org/10.3103/S1068798X23050544 (Scopus Q3).
4. Feed forward neural network modelling for spring wheat crop forecast (2023) / K.Yu. Maksimovich, D.S. Fedorov, V.K. Kalichkin // Smart Innovation, Systems and Technologies. – Vol. 331: 2 international conference on agriculture digitalization and organic production (ADOP 2022), St. Petersburg, 6-8 June 2022 DOI:10.1007/978-981-19-7780-0_27. (Scopus Q4).
5. Elements of the Decision Support System in the Agricultural Production Processes (2023) / V.S. Riksen, K.Yu. Maksimovich, T. Kizimova, R. Galimov, D.S. Fedorov // Smart Innovation, Systems and Technologies. – Vol. 331: 2 international conference on agriculture digitalization and organic production (ADOP 2022), St. Petersburg, 6-8 June 2022 DOI:10.1007/978-981-19-7780-0_34. (Scopus Q4).
6. Органическое земледелие в лесостепи западной Сибири: оценка повторяемости атмосферных засух на основе SPI / К. Ю. Максимович, В. К. Каличкин, Д. С. Федоров, Р. Р. Галимов // АгроЭкоИнфо. – 2022. – № 5(53). – DOI 10.51419/202125532.
7. Прогнозирование урожайности яровой пшеницы на основе использования нейронной сети в условиях лесостепи Приобья / К. Ю. Максимович, Д. С. Федоров, В. К. Каличкин [и др.] // Южно-Сибирский научный вестник. – 2022. – № 6(46). – С. 333-338. – DOI 10.25699/SSSB.2022.46.6.053.
8. Сравнительный анализ предиктивных моделей урожайности яровой пшеницы / Максимович К.Ю., Федоров Д.С. // Региональная площадка «Вернадский ― Новосибирская область» Международной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Ломоносов-2023», Новосибирск, 11-21 апреля 2023 года.
9. Моделирование продуктивности севооборотов с использованием машинного обучения / Каличкин В.К., Максимович К.Ю., Федоров Д.С. // VII Международная научно-практическая конференция, посвященная 300-летию Российской академии наук «Перспективные направления рационального землепользования и цифровизация земледелия» 2-4 октября 2023 года.
10. Применение цифровых технологий в вихретоковых методах исследований / В. Н. Маликов, А. В. Ишков, А. О. Катасонов, К. Ю. Максимович, Д. С. Федоров и др. // Вестник машиностроения. – 2023. – № 3. – С. 201-207. – DOI 10.36652/0042-4633-2023-102-3-201-207. (ВАК).
старший научный сотрудник лаборатории агроклиматических исследований СФНЦА,
elibrary: author id 1176456
Образование:
НГУ поступил в 1971, окончил в 1976 механико-математический факультет по специальности механика, прикладная математика. В1981 закончил аспирантуру ВЦ СОРАН и защитил диссертацию на звание к. ф.-м. наук по специальности 05.13.02 «Исследование операций, системный анализ, теория управления».
Опыт работы научным сотрудником свыше 23 лет на должностях:
1976 - 1987 г. - научный сотрудник, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЙ ЦЕНТР СО РАН1987 - 1995 г. - Заведующий сектором, ИНСТИТУТ ВОДНЫХ И ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМ СО РАН
2020 - 2021 г. - Научный сотрудник СФНЦА РАН
Список последних важных публикаций:
-
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НИТРАТНОГО АЗОТА В ПОЧВЕ Кизимова Т.А., Риксен В.С., Шпак В.А., Максимович К.Ю., Галимов Р.Р.
-
АгроЭкоИнфо. 2022. № 5 (53).
-
НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К ИНТЕГРАЦИИ ДАННЫХ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ЦИФРОВОМ ЗЕМЛЕДЕЛИИ НА БАЗЕ QGIS Шпак В.А.
В сборнике: АГРОЭКОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ПОЧВОВЕДЕНИЯ И ЗЕМЛЕДЕЛИЯ. Сборник докладов XVI Международной научно-практической конференции Курского отделения МОО «Общество почвоведов имени В.В. Докучаева», посвященной 175-летию со дня рождения В.В. Докучаева . Курск, 2021. С. 503-507. -
Модель глубокой сверточной нейросети для идентификации сорняков в посевах льна масличного. Риксен В.С., Шпак В.А.. Smart Innovation, Systems and Technologies, 2023.С 305-314
-
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОДЕРЖАНИЯ НИТРАТНОГО АЗОТА В ПОЧВЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Каличкин В.К., Лужных Т.А., Риксен В.С., Васильева Н.В., Шпак В.А.
Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2021. Т. 51. № 5. С. 91-100
младший научный сотрудник
РИНЦ SPIN-код: 9966-1374
В 2016 окончил Новосибирский Государственный Аграрный университет по специальности «Технические системы в агробизнесе» (диплом с отличием). В 2022 г. окончил программу аспирантуры в ФГБОУ ВО «Новосибирский ГАУ», на по направлению подготовки – «Технологии, средства механизации и энергетическое оборудование в сельском, лесном и рыбном хозяйстве», получив квалификацию «исследователь, преподаватель – исследователь».
В процессе обучения в аспирантуре работал в качестве младшего научного сотрудника в СФНЦА РАН. В 2023 г. окончил программу профессиональной переподготовки в Новосибирском национальном исследовательском государственном университете (НГУ) по направлению подготовки – «Базовое программирование на языке Python».
Статьи:
-
Модель сбора урожая в инструменте моделирования Anylogic / Р. Р. Галимов, В. В. Тихоновский, Л. В. Гарафутдинова [и др.] // Южно-Сибирский научный вестник. – 2022. – № 6(46). – С. 324-332. – DOI 10.25699/SSSB.2022.46.6.052. – EDN MWWDGM.
-
Оценка эффективности работы транспортного обслуживания кормоуборочных комбайнов при уборке кукурузы на силос в условиях Новосибирской области / Р. Р. Галимов, К. Ю. Максимович, В. В. Тихоновский, С. А. Войнаш // Тракторы и сельхозмашины. – 2021. – Т. 88, № 1. – С. 73-80. – DOI 10.31992/0321-4443-2021-1-73-80. – EDN VDQBGW.
-
Galimov R. R. et al. Evaluation of the efficiency of transport services for forage harvesters when harvesting maize for silage in Novosibirsk region //Tractors and Agricultural Machinery. – 2021. – Т. 88. – №. 1. – С. 73-80.
-
Galimov R. R. et al. Evaluation of the efficiency of transport services for forage harvesters when harvesting maize for silage in Novosibirsk region //Tractors and Agricultural Machinery. – 2021. – Т. 88. – №. 1. – С. 73-80.
-
Применение Байесовской сети доверия и мультиномиальной логистической регрессии для прогнозирования степени засоренности сельскохозяйственных земель / В. К. Каличкин, К. Ю. Максимович, В. А. Шпак [и др.] // Южно-Сибирский научный вестник. – 2021. – № 6(40). – С. 10-17. – DOI 10.25699/SSSB.2021.40.6.049. – EDN GWZTFW.
Образование:
В 2020 г. закончила ФГБОУ ВПО Новосибирский государственный аграрный университет по специальности Агрономия, квалификация «бакалавр».
В 2023 г. закончила с отличием Новосибирский государственный аграрный университет по специальности Агрономия, квалификация «магистр», профиль «Селекция и генетика сельскохозяйственных культур».
В 2022 г. профессиональная переподготовка в ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет ИТМО» по программе «Технологии анализа данных» (профессиональный стандарт «Специалист по большим данным»).
В 2023 г. поступила в аспирантуру СФНЦА РАН (группа научных специальностей 4.1 «Агрономия, лесное и водное хозяйство», шифр и наименование научной специальности: 4.1.1 «Общее земледелие, растениеводство»). Тема диссертационной работы: «Применение машинного обучения в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур». Научный руководитель – д-р с.-х. н. Каличкин В.К.
Трудовая деятельность:
1994-1996 – ООО Учебный центр «Учет», методист учебной части.
2001-2012 – ЗАО Фирма «Печатник», дизайнер-верстальщик полиграфической продукции.
2018-2023 – ООО «Нева-Онлайн» (г. Санкт-Петербург), должность – автор студенческих работ.
С марта 2022 г. по июнь 2023 г. проходила практику в лаборатории генофонда растений СибНИИРС-филиал ИЦИГ РАН. Тема работы: «Изучение исходного материала пшеницы мягкой яровой в лесостепи Приобья для выявления образцов с высокой выраженностью хозяйственно-ценных признаков».
Публикации:
1. Крылова О.С. Погодные аномалии 2022 г. и урожайность мягкой яровой пшеницы/ О.С. Крылова, И.В. Кондратьева, Н.В. Пономаренко, В.В. Пискарев // Теория и практика современной аграрной науки. Сборник VI национальной (всероссийской) научной конференции с международным участием. – Новосибирск: Изд-во: ИЦ НГАУ «Золотой колос», 2023. – С.118-122.
2. Крылова О.С. Ранние сроки посадки картофеля как метод повышения урожайности/ О.С. Крылова //Сельскохозяйственные науки: Материалы 57-й Междунар. науч. студ. конф. 14–19 апреля 2019 г. / Новосиб. гос. ун-т. – Новосибирск: ИПЦ НГУ, 2019. – 128 с. (С. 15.)
3. Крылова О.С. Проблема засухоустойчивости районированных сортов мягкой яровой пшеницы в Западной Сибири/ О.С. Крылова// Сельскохозяйственные науки: Материалы 61-й Междунар. науч. студ. конф. 17-26 апреля 2023 г. / Новосиб. гос. ун-т. – Новосибирск: ИПЦ НГУ, 2023. – С. 14.
4. Крылова О.С. Изучение хозяйственно-ценных признаков исходного материала пшеницы мягкой яровой в лесостепи Приобья/ О.С. Крылова// Материалы Международного молодежного научного форума «ЛОМОНОСОВ-2023» / Отв. ред. И.А. Алешковский, А.В. Андриянов, Е.А. Антипов, Е.И. Зимакова. [Электронный ресурс]. URL: https://lomonosov-msu.ru/archive/Lomonosov_2023/data/event_8005.htm. – М.: МАКС Пресс, 2023. – С. 102.