Y-Harvest: як український стартап з ШІ та IoT змінює майбутнє агросектору

Видання Startup продовжує рубрику Стартап UA, де ми розповідаємо про найцікавіші українські інноваційні проєкти. Нещодавно наша команда писала про Versi Bionics, що створює сучасні біонічні протези. А також про ChessNode – унікальну модель “інтелектуального майнінгу”, де гравці отримують криптовалюту за перемоги у шахових партіях.

Сьогодні ж на черзі агростартап Y-Harvest. У час, коли світ переходить до точного землеробства, українець розробляє інноваційну платформу для агрогалузі. Давайте знайомитися ближче з цією ідеєю.

З чого все почалося

Ідея стартапу виникла на перетині двох світів: глибокої технічної експертизи у сфері IoT та штучного інтелекту, а також реального болю фермерів – відсутності об’єктивних даних про стан полів тут і зараз. В українській практиці агрономи й досі часто спираються на загальні середньорегіональні показники або власну інтуїцію, яка не завжди веде до точних рішень.

Засновник Сергій Злобов у розмові з виданням Startup розповідає:

“Якось я почув від знайомого, який викладає в аграрному університеті, про проблему радянської спадщини у дослідженнях полів. Похибка була дуже велика і про точність мова не йшла. Я почав думати, як це можна вирішити”.

Сергій навчався у Харківському національному університеті радіоелектроніки, а з 2011 року працював у сфері програмування. Завдяки досвіду в менеджменті, розробці програмного забезпечення й роботі з IoT-проєктами, Злобов у 2025 році заснував Y-Harvest.

Як працює рішення Y-Harvest

Платформа Y-Harvest базується на власній IoT-інфраструктурі, використовує сенсори на базі ESP32. Вони вимірюють вологість, температуру, електропровідність ґрунту та показники NPK (азот, фосфор, калій). Сенсори встановлюються безпосередньо в полі й об’єднуються в гнучку мережу, що зберігає працездатність навіть при втраті окремих вузлів. Уся інформація надходить до хмарної системи через AWS IoT Core, де аналізується за допомогою моделей штучного інтелекту, створених командою стартапу.

“Замість орієнтації на середні значення по регіону чи інтуїцію агронома, ми захотіли дати точні дані й передбачення – що потрібно конкретному полю, в конкретну годину”, – пояснює Сергій Злобов.

Команда, партнерства та ресурси

На сьогодні в команді Y-Harvest працюють фахівці в галузях агрономії, машинного навчання, хмарної архітектури та електроніки. Особливу роль у розробці відіграє партнерство з сервісною IT-компанією Racoon Gang, де Сергій починав свою кар’єру понад 10 років тому.

Загальні витрати на створення прототипів і MVP склали близько $35–40 тис., значна частина яких – особисті інвестиції засновника. У 2025 році стартап переміг у грантовій програмі Ukrainian Startup Fund, а також став переможцем конкурсу MHP Agro Challenge 2.0, що підтверджує практичну цінність і потенціал розробки.

Y-Harvest співпрацює також з Андрієм Капріцею із ФГ “Флора А. А.”, професійним агрономом фермерського та євангелістом точного землеробства. Андрій керує господарством площею понад 1500 гектарів. Надає реальні дані з поля для тестування системи та допомагає вдосконалювати частину продукту.

“Мета такої співпраці – зробити кожну нашу рекомендацію науково обґрунтованою. І, саме завдяки точності та математичним алгоритмам, це можливо”, – наголошує Сергій.

Проблеми та виклики

Один із головних викликів – це якість та надійність передачі даних у полі. Побудова IoT-інфраструктури для сільськогосподарських потреб вимагає значної адаптації до реалій: різна відстань між сенсорами, проблеми з живленням, необхідність безперебійної роботи навіть у разі часткових відмов.

Ще один виклик – відсутність уніфікованих цифрових агрономічних даних. Щоб вирішити цю проблему, команда створила власну базу даних гібридів та типів ґрунтів, а також інтегрувала міжнародні стандарти USDA, FAO та європейських систем класифікації.

Третій і не менш важливий виклик – довіра фермерів. Адже навіть найточніші сенсори не замінять досвіду агронома, якщо не буде чітко продемонстровано економічну вигоду.

Плани на майбутнє

У 2025 році компанія планує розгорнути низку пілотних проєктів на базі агрокомпаній, де будуть тестуватися алгоритми рекомендацій. Крім того, вже відбувся запуск веб-платформи. Аграрії можуть подивитись візуалізацію даних з поля. Наступним кроком стане відкриття API для лабораторних даних та конфігурація системи автоматичних рекомендацій.

Команда також активно працює над масштабуванням за межі України. Оскільки багато ґрунтів в інших країнах, таких як Польща, Бразилія чи Румунія, мають подібні характеристики до українських чорноземів чи суглинків. Це відкриває великі перспективи глобальної експансії.

Y-Harvest – приклад того, як технічна експертиза та глибоке розуміння болю ринку можуть створити інновацію, здатну змінити правила гри в цілій галузі. Завдяки гнучкій архітектурі, відкритості до науки та точному розрахунку,  система може стати основою нового покоління аграрної аналітики.

Зв’язатися з командою можна за адресою: [email protected],  [email protected] або написати в телеграм Сергію особисто.