Innowacyjny projekt RoboWeedMaps wykorzysta sztuczną inteligencję w celu wykrywania
i rozpoznawania chwastów na polu.
Birger Hartmann z Agrinavia: „Jesteśmy podekscytowani i dumni z tego, że możemy być częścią tego nowatorskiego projektu, którego celem jest ograniczenie stosowania herbicydów, co przyniesie korzyści zarówno indywidualnym gospodarstwom jak i społeczeństwu oraz środowisku. Konsorcjum pracujące nad projektem spodziewa się zmniejszenia nawet do 80% zużycia herbicydów przy zastosowaniu RoboWeedMaps”.
Badania i rozwój
Badania są prowadzone na Uniwersytecie Aarhus pod kierownictwem Starszego Naukowca Rasmusa Nyholma Jørgensena. Ten ambitny projekt jest częściowo finansowany przez fundusz Innovation Fund Denmark i jest przewidziany na okres 4 lat. Został uruchomiony w zeszłym roku, jednak opiera się na wcześniejszej pracy wykonanej na Uniwersytecie Aarhus. Prace w ramach projektu obejmują:
- Opracowanie wysokiej jakości aparatu fotograficznego
- Opracowanie modelu sztucznej inteligencji
- Rozpoznanie około 100 gatunków chwastów
- Sporządzanie map chwastów
- Opracowanie optymalnej kalkulacji przy kontroli zachwaszczenia
- Opracowanie map aplikacji
- Optymalizacja technologii oprysku
Metoda
Rozwój sztucznej inteligencji jest sednem projektu. Rozwijany jest system, który automatycznie rozpozna chwasty oraz inne rośliny na polu. Zastosowana metoda to Deep Learning – sztuczna inteligencja, sztuczna sieć neuronowa, przechowująca bardzo dużą ilość danych. W tym przypadku jest to kilka tysięcy zdjęć chwastów i roślin uprawnych. Sztuczna inteligencja uczy się rozpoznawać chwasty i rośliny uprawne, a następnie znajduje nowe powiązania na podstawie wcześniej zarejestrowanych danych.
Specjalny aparat fotograficzny będzie rozpoznawać różne gatunki chwastów w poszczególnych fazach ich rozwoju. Ze względu na to, że system może przechować i analizować ogromną ilość danych, metoda ta jest o wiele bardziej efektywna niż analiza dokonana przez człowieka.
Działanie na polu
Efektem finalnym projektu ma być system, dzięki któremu możliwe będzie rozpoznawanie chwastów oraz ochrona herbicydowa wykonane w trakcie jednego, tego samego przejazdu na polu. Na ciągniku umieszczony będzie aparat fotograficzny, który będzie rozpoznawać chwasty. W tym samym czasie oprogramowanie w opryskiwaczu dostosuje ochronę herbicydową dla rozpoznanych chwastów. Dzięki temu możliwa będzie precyzyjna ochrona zastosowana dla specyficznych gatunków chwastów, występujących w konkretnych miejscach na polu. W trakcie czteroletniego projektu zostanie opracowany również system konwertujący mapę zachwaszczenia do mapy aplikacyjnej dla opryskiwacza.
Proces od identyfikacji chwastów do oprysku:
- Zdjęcia roślin: aparat wykona jedno zdjęcie na 10m przy prędkości do 40km/godzinę
- Identyfikacja chwastów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
- Mapowanie gatunków chwastów, ich populacji oraz faz rozwojowych
- Kalkulacja dawek herbicydów
- Tworzenie mapy aplikacyjnej z kilkoma opcjami ochrony herbicydowej
- Precyzyjny oprysk
- Dokumentacja zabiegu
Birger Hartmann: „W Agrinavii opracowujemy projekt, dzięki któremu możliwe będzie zastosowanie jedynie najbardziej potrzebnej ochrony herbicydowej, a jednocześnie uzyskamy mapę zachwaszczenia i oprysku. Była to nasza wizja od dawna, ale dotąd niemożliwa do zrealizowania ze względu na brak danych.”
Partnerzy projektu:
Poza Agrinavią oraz Uniwerytetem Aarhus, partnerami projektu są cztery firmy. Każda posiada specyficzną, specjalistyczną wiedzę oraz doświadczenie. Partnerami są: AgroIntelli, IPMConsult, I•GIS and Danfoil