Видеоаналитика, контроль стада, события по животным, кормление, дашборды и предиктивная аналитика — в одном интерфейсе для руководителя, ветеринара и команды фермы.
ВЕТАИ объединяет видео, события по животным, производственные данные, кормление и управленческую аналитику в единую цифровую модель фермы.
Раннее обнаружение — видеть отклонения раньше, чем они станут потерями
Принятие решений — быстрее действовать на основе данных, а не ощущений
Единый контур — все данные фермы в одном интерфейсе без разрозненных таблиц
Каждый модуль решает конкретную задачу. Вместе они формируют цифровой управленческий контур фермы.
Единое окно контроля ключевых производственных и ветеринарных показателей. Надой, кормление, тревоги, воспроизводство — общая картина за секунды.
Полная база животных с историей, тревогами, статусами, лактацией и динамикой показателей. Поиск и фильтрация по любому параметру.
AI-детекция хромоты, упитанности, поведения и отёлов по видеопотоку с камер фермы. 6 камер онлайн, детекции в реальном времени с точностью 90.3%.
Контроль рационов, план/факт, замесы, потребление ингредиентов. Расчёт IOFC и себестоимости корма на голову по группам.
Лента тревог по маститу, кетозу, падению надоя, абортам. Проблемные коровы с отклонениями — не теряются в массиве данных.
Формирование регламентных отчётов: СП-51, 24-СХ, IOFC, эпизоотика. Управленческие сценарии и what-if анализ.
От общей картины по ферме до конкретного животного, события или группы — без разрозненных таблиц и ручного сведения показателей.
Каждая роль получает свой уровень данных и контроля.
Даёт единую картину по продуктивности, рискам и операционной эффективности. Управленческие дашборды вместо разрозненных отчётов.
Помогает быстрее видеть подозрительные случаи и работать по событиям, а не вслепую. Карточки животных с полной историей.
Позволяет сопоставлять кормление, группы, динамику и поведение животных. Контур аналитики по рационам.
Даёт основу для тиражируемого внедрения на хозяйствах. API-логика, масштабируемая архитектура.
Единая логика управления: от данных камер до управленческих решений и контроля процессов.
Контекст по животному, группе и процессу. Не просто сигнал, а понимание ситуации.
Интеграционная архитектура. Связь с учётными системами и данными оборудования.
Основа для действий команды: проверка, корректировка, контроль, сопровождение.
Прагматичный цифровой контроль там, где он реально нужен и где даёт измеримый результат.
Каждое хозяйство отличается по данным, процессам и зрелости инфраструктуры. Поэтому ВЕТАИ внедряется как управленческая система, адаптированная под конкретную площадку.
Анализ текущих процессов, данных и инфраструктуры хозяйства. Определение ключевых задач и точек подключения.
Интеграция с учётными системами, камерами и оборудованием. Настройка потоков данных в платформу.
Конфигурация дашбордов, оповещений, порогов тревог и сценариев контроля под специфику фермы.
Постоянная поддержка, доработка модулей, расширение контура управления по мере роста потребностей.
Интерфейсы спроектированы на основе реальных данных и процессов молочных ферм. Каждый модуль решает конкретную производственную задачу.
Реальные интерфейсы — скриншоты из рабочей системы, не макеты
Интеграция с данными — подключение к Afimilk, DTM и другим системам
Опыт хозяйств — взаимодействие с реальными фермами
Опыт в компьютерном зрении, агротехнологиях, продуктовом развитии и стратегии коммерциализации.
Заведующий кафедрой клинической диагностики, профессор СПбГУВМ. Выпускник ЛВИ (1975, с отличием). Докторская диссертация «Анемия новорождённых телят» (1999). Под руководством защищено 10 кандидатских диссертаций. Лауреат номинации «Профессор года» (2022) в категории «Сельскохозяйственные науки». Более 500 научных трудов, 15 патентов, 22 учебника. Обеспечивает научную экспертизу в области клинической ветеринарии, валидации AI-моделей и интерпретации ветеринарных данных.
Отвечает за продуктовую стратегию, архитектуру платформы и интеграции с внешними системами. Выстраивает логику внедрения на хозяйствах, ведёт взаимодействие с партнёрами и индустриальными площадками. Опыт в IT-продуктах, управлении проектами и цифровизации производственных процессов.
Разрабатывает нейросетевое ядро платформы: модели детекции хромоты, оценки упитанности, анализа поведения и предиктивной аналитики по видеопотоку. Проектирует архитектуру обработки данных и inference-пайплайны. Опыт в глубоком обучении, computer vision и промышленном ML.
Научные, индустриальные и региональные партнёры, которые усиливают разработку, пилоты, коммерческое внедрение и масштабирование платформы.
Технологическая и вычислительная поддержка AI-направления, обучение и тестирование моделей компьютерного зрения.
Площадка коммерческого внедрения, где ВЕТАИ проходит интеграцию с реальной инфраструктурой, данными и производственными сценариями.
Коммуникационная и институциональная среда Ленинградской области, усиливающая связи проекта с региональной экосистемой развития.
Государственный контур, в котором проект получает региональную связку для отраслевой кооперации, внедрения и масштабирования решений.
Партнёр по кооперации и масштабированию, усиливающий доступ к новым площадкам, внедренческому контуру и партнёрской сети.
Ветеринарная научная база проекта: экспертиза по клинической интерпретации данных, валидации моделей и прикладной диагностике.
Внешние публикации о запуске пилота, суперкомпьютере ТГУ, AI-моделях и развитии проекта на реальных фермах.
Материал о вычислительной инфраструктуре ТГУ, пилоте на ферме в Татарстане и переходе ВЕТАИ от прототипа к реальному внедрению.
Открыть публикацию ↗Публикация о команде ВЕТАИ, AI-мониторинге здоровья животных, роли суперкомпьютера ТГУ и запуске пилота на действующей ферме.
Открыть публикацию ↗Короткий обзор о системе круглосуточного контроля здоровья животных без датчиков, запуске тестирования и поддержке проекта со стороны ТГУ.
Открыть публикацию ↗Развёрнутый материал о пилоте ВЕТАИ, круглосуточном видеомониторинге, роли ТГУ и сценарии масштабирования после тестирования системы.
Открыть публикацию ↗Хронология развития ВЕТАИ: научная база, грантовая поддержка, полевые пилоты, инфраструктурные интеграции и переход к коммерческому внедрению.
Команда ВЕТАИ запустила научно-исследовательский этап проекта. Сформирован архитектурный контур решения, начато обучение первой версии модели для анализа состояния животных по внешним признакам.
При поддержке Фонда содействия инновациям
Благодаря поддержке Фонда содействия инновациям по программе «Старт-Взлёт» зарегистрировано ООО «Интеллектуальные решения» и получен первый транш финансирования — 1 500 000 ₽. Начат Этап 1: проектирование архитектуры прототипа, выбор технологических стеков, сбор и анализ данных о заболеваниях животных.
Ранний прототип выполнил базовую функцию — детекцию состояния животного. Команда зафиксировала инженерный рубеж и сместила фокус на переход к полноценному MVP.
Фонд содействия инновациям
Успешно завершён Этап 1 гранта: спроектирована архитектура, собран дата-сет, подготовлены тестовые данные для алгоритмов ИИ. Получен второй транш — 1 500 000 ₽. Начат Этап 2: программная реализация модулей, разработка нейросети, интеграция компьютерного зрения, разработка веб-интерфейса.
Команда собирала и размечала первые видеоданные, обучала модели и проводила начальные испытания на фермерских площадках. Начало работы с реальным агропроизводством.
После накопления датасета команда сформировала первый baseline по распознаванию поведенческих и физиологических признаков. Это стало переходом от исследовательской гипотезы к прикладному AI-модулю для фермы.
Команда оформила управленческий контур продукта: единый интерфейс, карточки животных, ранние события и структуру модулей для руководителя, ветеринара и операционной команды фермы.
ВЕТАИ вошёл в повестку одного из крупнейших событий страны для стартапов. Участие в Российском венчурном форуме усилило видимость проекта и стало точкой входа в дальнейшие акселерационные и инвестиционные коммуникации.
Публикация ТАССПосле презентации на RVF ВЕТАИ привлёк внимание Минсельхоза Татарстана. Проекту предоставлена площадка для отработки системы в реальных условиях.
Публикация ТГУКоманда провела выезд на производственную площадку, начала согласование с ветеринарной службой. Стартовала кооперация с ООО «ФЕРМЕНТАГРО».
Суперкомпьютерный центр ТГУ обеспечивает инфраструктуру для обучения и тестирования моделей.
Публикация ТГУВЕТАИ перешёл к реальной пилотной эксплуатации. На базе Агрофирмы «Татарстан» начаты развёртывание и апробация системы.
На реальных потоках команда отработала сценарии детекции хромоты, поведенческих отклонений и состояний, влияющих на здоровье стада. Продукт начал показывать ценность как инструмент контроля 24/7.
Фонд содействия инновациям
Завершены все работы по гранту: разработана нейросеть, интегрированы алгоритмы ИИ и компьютерного зрения, создан веб-интерфейс прототипа, проведено тестирование и отладка системы. Общий объём поддержки — 3 000 000 ₽.
Перед коммерческим запуском команда выстроила интеграционный слой для работы с данными по стаду, доению и кормлению. Это перевело ВЕТАИ из демо-продукта в готовую платформу для enterprise-внедрения.
Зарегистрирована программа для ЭВМ по тематике компьютерного зрения в животноводстве. Развитие IP-компетенций команды в треке агро-ИИ и машинного зрения.
В 2025 году проект усилил внешнюю валидацию: Глеб Смирнов стал участником акселератора ЦБСТ, команда участвовала в премии «Гравитация» РАНХиГС, а ВЕТАИ продолжил движение по акселерационным программам с фокусом на масштабирование и инвестиционную готовность.
18 декабря 2025 года ВЕТАИ стал победителем акселератора «Университет Лидеров» МГУ имени Ломоносова и ИНТЦ «Воробьёвы горы». Допуск к питчам на демодне и итоговая победа усилили инвестиционный и предпринимательский трек проекта.
Стартовало коммерческое внедрение ПАК «ВЕТАИ». Локальный серверный контур, защищённая инфраструктура, интеграция с Afimilk и DTM. Переход от пилота к работающему коммерческому продукту.
В марте 2026 года к проекту присоединился индустриальный партнёр РОСНАВЫК, усиливающий позиции ВЕТАИ в отраслевой кооперации и масштабировании решения на новые площадки.
Заказчик подтвердил: внедрены аналитические дашборды, выполнен аудит инфраструктуры для камер, идёт интеграция с Afimilk и DTM.
Партнёр из Уральского и Сибирского регионов подтвердил готовность к внедрению и сервисному сопровождению. План продаж до 30 лицензий в год по 300 000 ₽.
Покажем интерфейс, логику модулей, сценарии внедрения и архитектуру под ваш контур данных.
Телефон: +7 (987) 005-19-84
Email: giniyatovrobert@ya.ru
Не блог, а лента развития продукта: что уже запущено, какие интеграции готовы и как ВЕТАИ движется от пилотов к масштабированию.
Добавлен модуль формирования регламентных и управленческих отчётов. Поддержка форм для ФГИС, Россельхознадзора и внутренней аналитики кормления усилила готовность платформы к enterprise-эксплуатации.
Региональный партнёр из Уральского и Сибирского регионов подтвердил готовность к внедрению, обучению и партнёрскому сопровождению ВЕТАИ.
Реализовано подключение к данным AfiFarm / AfiMilk: тревоги по маститу и кетозу, подозрения на охоту, данные по новотельным коровам.
Заказчик подтвердил запуск аналитических дашбордов, аудит инфраструктуры для камер и переход к интеграции с Afimilk и DTM. Это усилило коммерческий статус платформы.
Индустриальный партнёр подключился к проекту как точка усиления в отраслевой кооперации, внедрении и подготовке новых площадок для масштабирования решения.
Контур видеоаналитики развёрнут на 6 камерах. Модели детекции хромоты и оценки BCS работают в реальном времени с точностью 90.3%.
Запущен модуль управления кормлением с импортом данных из DTM. История замесов, потребление ингредиентов, расчёт IOFC и себестоимость корма усилили экономический контур платформы.
Начато коммерческое внедрение ПАК «ВЕТАИ». Подключены данные по стаду, кормлению и доению. Настроена интеграция с Afimilk и DTM. Локальный серверный контур.
Запущен управленческий дашборд: ключевые KPI, тренды надоя, критичные задачи. Лента событий агрегирует тревоги из всех модулей в единый поток.
18 декабря 2025 года проект победил на демодне акселератора МГУ имени Ломоносова и ИНТЦ «Воробьёвы горы», усилив инвестиционный и предпринимательский трек развития.
Собран слой обмена данными по стаду, доению и кормлению. Это стало ключевым шагом для перехода от демонстрации возможностей к реальному внедрению на предприятии.
В 2025 году команда усилила проект через акселератор ЦБСТ, участие в премии «Гравитация» РАНХиГС и последовательную работу в предпринимательских треках, готовящих продукт к масштабированию.
Сценарии компьютерного зрения начали отрабатываться на реальных потоках с фермы: акцент сместился с экспериментов на прикладное раннее выявление проблем по животным.
В апреле 2025 года команда приняла участие в Российском венчурном форуме, получила прямой выход в акселерационные и инвестиционные коммуникации и усилила публичный трек проекта.
Покажем интерфейс, логику модулей, сценарии внедрения и архитектуру под ваш контур данных.