AI talar om för bönder när de ska skörda
Teknikrevolution inom jordbruket: AI hjälper odlare att optimera skördetider genom att förutsäga ideala tidpunkter och ta hänsyn till väderförhållanden.
Ny AI-teknik ger lantbrukare verktyg för att mer exakt tajma sina skördar. Modellerna förutsäger optimala skördetillfällen genom att beakta varierande väderförhållanden, vilket är avgörande för att maximera skördekvalitet och intäkter.
Joel Carter från Okanagan Specialty Fruits förklarar att traditionella metoder inte räcker till. Till exempel tvingades skörden av äpplen i delstaten Washington avbrytas förra året på grund av extrem hetta. "Man behöver veta mer än bara när frukten är mogen. Hur länge har man på sig att plocka den? Dessa modeller är verkligen till hjälp", säger Carter. Företaget använder redan kameror från kanadensiska Vivid Machines, som samlar in bilddata från äppelträd för AI-analys.
Även om AI-modellerna ger mer exakta prognoser, beror deras tillförlitlighet på kvaliteten på den historiska data som matas in. Carter betonar att systemet måste skräddarsys för varje enskild gård. För äpplen är skördefönstret cirka tre veckor, men för bär som jordgubbar kan det vara bara några dagar.
Det brittiska företaget FruitCast erbjuder liknande prognoser för skördar av jordgubbar, hallon, björnbär, blåbär och tomater. VD Raymond Martin säger att deras system analyserar bildmaterial från drönare, smartphones eller kameror monterade på lantbruksfordon. "Vi gör precis vad bönderna kan göra, men i en skala som de inte klarar av", förklarar Martin.
FruitCasts modeller tar hänsyn till väder- och bevattningsförhållanden i sina prognoser. Företaget uppger att deras prognoser är 90 % korrekta en vecka framåt och 83 % korrekta tre veckor framåt när det gäller faktisk skördevolym. Trots snabb teknikutveckling konstaterar branschexperter som Neill Finlayson från Angus Soft Fruits att det fortfarande är en pågående resa och att ett fullt integrerat prognossystem ännu inte har uppnåtts.