Производство растительных белков из двух популярных пастбищных культур разрабатывают Новозеландские ученые
Пастбища могут иметь двойное назначение, поставляя как корма для сельхозскота, так и ценные питательные вещества для питания людей.
Группа исследователей из новозеландского исследовательского института Plant & Food Research, которая теперь является частью Института биоэкономических наук, разработала метод выделения белка из двух пастбищных культур — люцерны и райграса, — который обеспечивает полный набор незаменимых аминокислот (строительных блоков белка), необходимых для здорового питания человека.
Исследование уже подтверждает хорошие экологические свойства полученного нового ингредиента из люцерны и райграса, в то время как оставшийся кормовой жмых может быть использован в качестве полезного корма для скота с пониженным содержанием белка, что улучшает баланс азота в рационе и способствует более эффективному его использованию.
Разрабатывая продукты пастбищного земледелия для получения высококачественного растительного белка, создаются новые возможности для диверсифицированного землепользования и ориентированного на будущее сельского хозяйства».
Разработка новой концепции ингредиента сосредоточена на ключевом вопросе, обозначенном производителями продуктов питания, — возможности обеспечить полный аминокислотный профиль в растительном белковом ингредиенте, обладающем такими полезными свойствами, как высокая диспергируемость и растворимость.
В Подмосковной Шатуре восстановят рыбоводное хозяйство
На XXVII Российской агропромышленной выставке «Золотая осень – 2025», министр сельского хозяйства и продовольствия Московской области Сергей Двойных и генеральный директор компании ООО «Агрофирма «Рыбхоз Шатурский» заключили соглашение о реализации инвестиционного проекта по восстановлению и модернизации рыбоводного хозяйства с полным циклом производства: от выращивания рыбопосадочного материала и товарной рыбы до ее переработки и реализации.
«Мы подписали 9 соглашений на полях выставки «Золотая осень – 2025» на общую сумму 6 млрд рублей, — сообщил министр Сергей Двойных. — Каждое из них способствует развитию цифровых решений в АПК Подмосковья. Все внедряемые инновации — это технологии будущего. Мы со своей стороны будем помогать компаниям реализовывать эти проекты».
Сам проект направлен на возрождение исторического рыбхоза «Шатурский», основанного в 1959 году. В рамках реализации планируется реконструкция и ввод в эксплуатацию около 200 гектаров прудов, восстановление гидромелиоративной системы на площади 261 га (каналы, дамбы, шлюзы), строительство современной рыбоводной инфраструктуры, а также создание научно-просветительского центра «Аквакультура» для осуществления научных исследований, прохождения практики студентами профильных учебных заведений, проведения конференций и лекций. Срок реализации 2025-2031 годы.
Cортировщик картофеля с ИИ поможет избавить от утомительного труда
Хотя со стороны сортировка и калибровка картофеля могут показаться простыми, но любой, кто этим действительно занимался, знает сложности не понаслышке. Хотя люди-оценщики умеют выявлять дефекты, это медленная и трудоемкая работа, и ошибки легко совершить, когда тысячи клубней ежедневно проходят по конвейеру. Новый калибровщик картофеля с ИИ берет на себя сложные задачи.
Новое исследование китайских ученых дает представление о том, что может произойти в ближайшем будущем в сфере контроля качества при производстве картофеля: будет внедрена умная система, которая использует искусственный интеллект (ИИ) для автоматического выявления дефектов картофеля и определения того, пригоден ли каждый клубень для употребления в пищу или для посадки.
Исследователи из Хунаньского сельскохозяйственного университета разработали новую модель искусственного интеллекта YOLO-MTP, специально предназначенную для проверки картофеля. Она объединяет две ключевые задачи, которые обычно решаются раздельно: выявление видимых поверхностных дефектов и определение пригодности картофеля в пищу или для использования в качестве семенного материала.
Автоматизация также может помочь решить проблему нехватки рабочей силы и обеспечить более единообразную сортировку партий. Для производителей семян возможность быстрой маркировки больных или прорастающих клубней может снизить распространение болезней и защитить будущие урожаи.