Волонтери EPAM створили онлайн-платформу, що допомогла своєчасно зібрати інформацію для посівної кампанії в Україні
Команда спеціалістів-волонтерів українського офісу EPAM Systems розробила платформу, яка була ініційована Міністерством аграрної політики та продовольства України.
Завдяки цій платформі вдалося за два тижні до посівної зібрати та проаналізувати дані про поточний стан фермерських господарств. В міністерстві вчасно отримали інформацію про наявність техніки та палива, добрив та посівного матеріалу, а також з'ясували, які площі обстрілюваних, замінованих ділянок та полів, що готові до посівної.
Більш ніж 2500 фермерів поділились даними про матеріально-технічне забезпечення для посівної в умовах військового стану. Спеціалісти Мінагрополітики проаналізували отриману інформацію та надали необхідну допомогу спільно з українськими та міжнародними партнерами для більш ефективного проведення посівної в Україні.
У міністерстві зазначили, що посівна 2022 року виявилась найбільш відповідальною за всю історію незалежної України. Значна частина врожаю експортується, тому вдало проведена посівна має велике значення не лише для країни, але й для всього світу.
Над створенням платформи працювала команда з 5 волонтерів — спеціалістів українського офісу EPAM. В розробці продукту прийняли участь інженери програмного забезпечення, архітектори рішень, розробники і дизайнери.
У чому ж полягає головна ідея платформи? З одного боку, це інтуїтивно зрозуміла форма, яку заповнюють аграрії, а з іншого — можливість для міністерства отримувати необхідну інформацію в агрегованому стані у вигляді інфографіки. Дані зберігаються у Firebase Realtime Database та за допомогою Firebase Cloud Functions агрегуються в Google BigQuery, до якого підключена Google Data Studio для агрегування даних з інфографікою. Отже, представники міністерства отримали змогу щоденно бачити на мапі України кількість аграрних площ для посіву та нагальні потреби в паливі, насінні та добривах. Платформу було створено лише за п'ять днів з урахуванням всіх вимог до захисту інформації та посиленими заходами безпеки даних в умовах війни.
Підписатися на новини
-
Думка експертаSpring AI vs LangChain4j: який фреймворк обрати для AI в Java
Розглядаємо обидва рішення, порівнюємо їхні можливості та допомогаємо обрати оптимальний варіант для вашого проєкту.
-
ЛайфхакиOpenTelemetry і eBPF для Python-мікросервісів: як працює distributed tracing і з чого почати
-
Думка експертаAI-First JavaScript: нова ера веброзробки
-
Подія
DM у новій реальності: адаптуємося чи трансформуємо?
-
ЛайфхакиТестуємо AI, яка обробляє відео за секунди (або години?)
Методи тестування AI-моделей для відео та тексту, бенчмаркінг AI-моделей і тестування мультимодальних LLM та вимірювання реальної продуктивності відеообробки.