Az autóipar is profitálhat a precíziós mezőgazdaságból

Kovar a SAE Internationalnek adott interjú során kettőt emelt ki a precíziós mezőgazdaság legújabb technológiai trendjei közül. Az egyik az 5G, ami szerinte még több lehetőséget fog teremteni a gazdáknak, míg a másik a mesterséges intelligencia (MI), ami lehetővé teszi a reaktív helyett a proaktív cselekvést. „Tíz évvel ezelőtt arról küldtünk értesítéseket az ügyfeleknek, hogy valami elromlott, ma MI-t használunk, hogy ehelyett azt mondjuk, valami hamarosan elromlik.”

Ez az előrelátás különösen fontos a földművelésben – fejtette ki Kovar –, mivel egy nap csúszás is a termés egy százalékának elvesztését eredményezheti.

Élen az érzékeny adatok védelmében

Kovar úgy véli, hogy az adatvédelem, a felhasználói élmény, az automatizálás és az autonóm járművek területein a mezőgazdasági szektor értékes tapasztalatokkal szolgálhat más iparágaknak a technológiák implementálásával kapcsolatosan.

Egy konkrét példát említve elmondta, hogy minden ősszel hektárra lebontva megkapják a felhőhöz kapcsolódó járműveiket használó gazdák termési adatait – amiből lényegében meghatározható a bevételük. „Nagyon jó átláthatóságot teremtve mutattuk meg az iparágnak, hogy a gazda ellenőrzést gyakorol adatai felett, és azt is egyértelművé tettük, hogy mit fogunk és mit nem fogunk csinálni az adatokkal.”

Hozzátette, hogy a John Deere segítséget akar nyújtani a földművelőknek az adatok gyűjtésében, az azokat feldolgozó szoftvereket fejlesztő vállalatokkal összekapcsolva pedig azok vizualizációjában, „mert a gazdák nem egyedül dolgoznak.”

Már csak néhány évet kell várni az autonómiára

Kovar szerint a mezőgazdaságban talán előbb fog elterjedni az autonóm vezérlés, mint az utakon, mivel a más közlekedők hiánya és az egyszerűbb környezet miatt az önvezető rendszereknek könnyebb terep a termőföld. Ugyanakkor az autonóm vezetés alkalmazását hátráltatja, hogy a földművelést végző gépeknek nem csupán A pontból B pontba kell eljutnia, hanem közben egy pontosságot igénylő feladatot is el kell végezniük, szintén teljesen automatizáltan.

Az automatizálás csak akkor valósulhat meg, ha az az emberi operátoréval egyező, vagy annál jobb teljesítményt nyújt. Néhány feladatnál azonban ez könnyebben elérhető, mint másoknál, és a következő években már lesznek olyanok, amik készen fognak állni a teljes automatizálásra.

A jövő a látó és tanuló gépeké

A 2000-es éveket a GPS-en alapuló, illetve az önvezetési navigációs technológiák határozták meg a precíziós mezőgazdaságban. A 2010-es évtized az adatmenedzsment fejlesztéséről, a konnektivitásról és a felhőalapú megoldásokról szólt, amik a korábban papírformában tárolt adatokat jobban kezelhetővé tették. Kovar a mostani évtized fő technológiai trendjeinek a gépi látást és a gépi tanulást tartja. Mint elmondta, a kérdés az, hogyan tudják további szenzorokkal felruházni a berendezéseket, valamint MI-t és gépi tanulást használva érzékelni, illetve emberi beavatkozás nélkül cselekedni.

A technológiai fejlődés mostanra lehetővé tette, hogy a termőtábla egyes szekcióit külön menedzseljék, az előttünk álló évtized pedig a növényi szintű menedzsment megvalósítását fogja szolgálni: „Biztosítva, hogy minden magot tökéletesen helyeznek el, hogy minden gyomot megölnek és minden növényt külön gondoznak” – fogalmazott Kovar.