ВЕШТАЧКА ИНТЕЛИГЕНЦИЈА ОСВАЈА И ПЛАСТЕНИЧКУ ПРОИЗВОДЊУ „Велики брат” за цвеће и корнишоне

Стартап је већ у фази тестирања освојене технологије кроз један пилот пројекат, који је инсталиран – у Орегону у Сједињеним Америчким Државама. „Наша идеја је да, уз помоћ најсавременијих ИТ алата, као што су компјутерска визија и вештачка интелигенција, дођемо до максималног квалитета пластеничке производње уз подизање нивоа приноса и уштеду ресуса”, каже нам др Александар С. Атанасковић, асистент на Електронском факултету Универзитета у Нишу. 

Поред прикупљања стандардних података о условима у пластенику, као што су температура, влажност ваздуха, све до параметара земљишта у којем се гаје биљке, Velitron Solutions развио је и унапређени модел праћења производње. „Помоћу компјутерске визије пратимо развој појединачних биљака, од раних стадијума раста до бербе, односно жетве. Кроз неколико циклуса производње ми прикупљамо податке и наш систем обучавамо, „тренирамо” уз помоћ AI алгоритама. Циљ је да он у коначници може пољоприведном произвођачу дати конкретне сменице о томе шта је то што највише погодује биљкама, да ли их гаји на прави начин, рецимо када је у питању заливање или ђубрење, или је потребно да нешто промени у својим рецептурама, да би добио оно што жели – било да је то максималан принос или, на пример, да што пре прође процес од сетве до скидања рода”, појашњава др Атанасковић..

Систем се темељи на одређеном броју сензора и камера, са којих се подаци обрађују у реалном времену и потом користе за обуку система. „За моделе базиране на вештачкој интелигенцији увек је боље да има што више података. У том смислу инсталирање, на пример, једне или две камере на цео пластеник било би као да вам је циљ пуки видеонадзор, а то, наравно, није оно што ми желимо. Суштина је, дакле, да једна камера прати једну или две биљке, што зависи од културе о који се ради, да бисмо имали јасну представу о њиховом напретку током времена”...

Наша идеја је да, уз помоћ најсавременијих ИТ алата, као што су компјутерска визија и вештачка интелигенција, дођемо до максималног квалитета пластеничке производње уз подизање нивоа приноса и уштеду ресурса (Александар Атанасковић)

Фокус система је, дакле, на биљци која је перманентно у блиском видном пољу како би се детектовале све промене и онда довеле у корелацију са осталим параметрима. Другим речима, компјутер захваљујући камери уочава и оне најфиније промене на биљци: да ли се лист развија под углом од 60 или 48 степени, да ли му је боја светло-зелена или тамно-зелена, да ли су се појавиле неке сићушне пеге - о биљним болестима и штеточинама да и не говоримо...

„Из нашег угла наравно да би било најбоље када би баш свака стабљика добила свог видео-ментора. Међутим, то би у овом моменту било прескупо, нерентабилно, те се стога камере циљано распоређују по пластенику, баш као и сензори. Оно што је такође важно: ми не користимо готове предикционе моделе који се могу наћи на интернету. Наша вештачка интелигенција учи ’на лицу места’. Зато су и њене препоруке пољопривредном произвођачу веома конкретне а не општег типа, јер су везане искључиво за посматрани пластеник и дату културу”... 

Када је реч о културама које може да прати и обрађује систем стартапа Velitron Solutions у основи ту нема ограничења – осим оног финансијског. Јер хардвер кошта, односно постављање жељеног броја камера и сензора није јефтина инвестиција, напротив, те и сам др Атанасковић каже да је, с обзиром на високу цену система, разумљиво питање исплативости његовог увођења за неке културе. „Генерално, у овом тренутку ми и циљамо или високовредне биљке или веома интензивну пластеничку продукцију, односно ону производњу где ће власник пластеника имати интерес да плати систем и на темељу добијених повратних информација оствари додатну зараду која ће оправдати инвестицију”...