Šta će Živoradu dron i kakve veze veštačka inteligencija ima sa njegovim kukuruzom?

A koliko u toj priči ima mesta za našeg imaginarnog Živorada iz naslova, nije nam poznato, ali za neka rešenja koja potiču sa ovih prostora - svakako ima.

U vremenu u kome su tradicionalni načini rada odavno iza nas ili se menjaju u trenutku u kome o tome govorimo, savremena tehnologija nudi praktična rešenja za konkretne probleme.

U slučaju našeg Živorada, kao i pomenutog globalnog problema, rešenje se zove - precizna poljoprivreda (engl. precision agriculture).

Beogradska startap kompanija Agremo tvorac je platfome za daljinsko nadgledanje i analizu poljoprivrednog zemljišta, koja upotrebom savremene tehnologije i mašinskog učenja omogućava preciznu analizu neophodnih parametara za uzgoj različitih biljnih kultura.

I tu se vraćamo na onaj dron, za koga inženjer mašinskog učenja, Brazilac, Luan Kasagrande, kaže da predstavlja odličnu platformu za upotrebu u poljoprivredi.

Kasagrande je, na juče završenoj, Microsoftovoj konferenciji Sinergija 19, održao zanimljivu prezentaciju onog što Agremo nudi poljoprivredi i objasnio kako sve to funkcioniše u praksi.

A odgovor na pitanje "Šta će Živoradu dron?" leži u tome što se ovde dronovi koriste za analizu zemljišta na osnovu snimaka iz vazduha, za koje su zaduženi dronovi. Na taj način, utvrđuje se stanje zemljišta i njegova pokrivenost biljnim kulturama i ostalim rastinjem, broj biljaka, njihovo (zdravstveno) stanje i drugi parametri. Dronom prikupljene podatke analizira Agremov softver (AI image analysis technology) i na osnovu dobijenih rezultata daje preciznu procenu elementa važnih za uzgoj biljnih vrsta.

Procena se odnosi na količine vode za navodnjavanje, upotrebu neophodnih količina đubriva, herbicida, pesticida… u odnosu na veličinu određenog zemljišta i broj biljaka koje na njemu rastu.

Sve to, u krajnjem ishodu, uzgajivačima donosi uštede u proizvodnji, i omogućava da ostvare veći profit.

Zahvaljujući mašinskom učenju, sistem je u stanju da sa svakim novim snimanjem i analizom prikuplja nove podatke, na osnovu kojih uči o različitim tipovima zemljišta i različitim biljnim vrstama, prilagođavaljući im krajnje rezultate.

Naravno, ni ovde nije sve baš tako savršeno. Zato se eventualni problemi, koje mogu izazvati različiti elementi, rešavaju posebnom analizom i stručnom obradom svakog pojedinačnog slučaja. Dobijeni rezultati potom se koriste i za unapređivanje mašinskog učenja.

Softverska platforma, zasnovana na cloud-u, ima bazu podataka koja, za sada, obuhvata 170 različitih biljnih vrsta iz 140 zemalja. Agremo poljoprivredni dronovi već nadleću polja 1.700 različitih korisnika u više od 100 zemalja sveta.