Yara Digital Labs og Senter for presisjonsjordbruk

Bruker kunstig intelligens for å øke avlingene og droner for å kartlegge bedre

500 millioner småbønder kan få tilgang til verktøy på mobilen som hjelper dem å få større avlinger og bedre pris samtidig som utslippene til vann og luft går ned.

Ved å analysere satellittbilder av bondens åkre, beregner Yara veksten i de ulike delen av jordene og viser med ulike fargekoder hvor det trengs mer nitrogen.
Ved å analysere satellittbilder av bondens åkre, beregner Yara veksten i de ulike delen av jordene og viser med ulike fargekoder hvor det trengs mer nitrogen. (Foto: Yara)

500 millioner småbønder kan få tilgang til verktøy på mobilen som hjelper dem å få større avlinger og bedre pris samtidig som utslippene til vann og luft går ned.

  • Landbruk

Å brødfø en voksende befolkning på en bærekraftig måte krever nytenking for å øke avlingene uten at det skader miljøet.

I lang tid har nitrogen på avveie fra gjødsling vært en kilde til forurensing av vassdragene. Dette er ikke lenger nødvendig. Teknologi fra det norske gjødselkonsernet Yara International har hjulpet bønder over hele verden til å gjødsle smartere og fått ned nitrogenutslippene. Flere typer sensorer med tilhørende programvare gir råd til bonden om hvor mye han skal gjødsle på hvert punkt på jordene, og når. I tillegg finnes teknologi som viser helsetilstanden til plantene, fra de spirer frem til de kan høstes. Av verdens rundt 500 millioner småbønder er Yara i direkte dialog med rundt en million av dem, og selger gjødsel til mange flere.

Nå tar Yara teknologien et stort steg videre ved å koble dataene om planter og jord med værdata og markedsdata. Bonden kan dermed velge riktig tidspunkt for når han skal gjødsle og når han skal høste.

Produktivitet

For småbrukeren er det ikke nok å få så stor avling som mulig. Han må også tenke på kvalitet, tidspunkt for å selge og bærekraft. Samtidig som han oppfyller forbrukernes krav til informasjon om hvor og hvordan maten er dyrket.

Visepresident Jan Huizeling i Yara Digital Labs tror digitale verktøy som bruker kunstig intelligens og maskinlæring vil hjelpe bonden med å ta de beste beslutningene.

Teknologi som hjelper bonden i dag

  • En sensor montert på traktorens tak måler både nitrogennivået i åkeren via grønnfargen på klorofyllet og størrelsen på biomassen. Den kalkulerer riktig gjødsling mens bonden kjører gjennom åkeren.
  • En mobilapp med bildeanalyse vurderer mengden bladmasse i bildene tatt med mobilkameraet og gir et estimat på mengde nitrogen som tatt opp i bladverket. Foreløpig er den beregnet på vinterhvete, raps, mais og bygg tidlig i veksten.
  • En liten skanner måler helsetilstanden til blader fra avlingen og sender dataene til mobilen. Etter å ha tatt målinger på ulike punkter på jordet, gir appen råd om gjødselmengde på hvert trinn i vekstsesongen.
  • Yara bruker satellittbilder til å beregne biomassen på hvert enkelt jorde på gården og gir bonden råd om gjødsling. Alt vises i en app på mobilen.
  • Yara har under utvikling sensorer som gir analyser av jorda i sanntid. I dag tas jordprøvene manuelt.

– Hvis vi skal leve opp til vår ambisjon om å skaffe verden nok mat på en ansvarlig måte, er det viktig for oss å distribuere vår kunnskap til så mange bønder som mulig verden over. Med moderne teknologi er det blitt mulig å nå og samvirke med millioner av bønder, sier han.

Yara Digital Labs har ansvaret for å utvikle ny teknologi i Yara og har avdelinger i Europa, Brasil, Singapore, USA og India.

Hyperlokalt

Landbruk er hyperlokalt. Været, jorda og markedsmekanismene varierer veldig fra sted til sted, noe de nye verktøyene må ta hensyn til. Men det er ikke nok bare å samle inn hyperlokale data fra værmeldingstjenester, jordprøver, ulike sensorer og markeder. Disse dataene er sjelden gode nok i utgangspunktet i en rådgivningstjeneste som bøndene kan ha nytte av. Her kommer maskinlæring og kunstig intelligens til hjelp.

Huizeling definerer maskinlæring som et verktøy til å skaffe kunnskap, og kunstig intelligens som et verktøy for å bruke kunnskapen fra maskinlæringen til å gi bøndene råd.

Yara Digital Labs bruker maskinlæringsteknikker for å sikre at dataene er så presise som mulig. De samler inn data fra ulike kilder, modellerer dem og sjekker resultatene mot reelle data fra sensorer på jordene til dataene gir kunnskap de kan bruke videre.

De bearbeidede dataene blir foret inn i algoritmer for kunstig intelligens og prediksjon. Igjen blir det flere runder med testing og læring. Resultatene som kommer fra AI-modellene blir sammenliknet med reelle data, helt til systemet gir riktige råd.

Les også

Samarbeider med IBM

For å få fart på utviklingen av kunstig intelligens i landbrukssektoren, har Yara inngått en avtale med IBM. Sammen skal de bygge en global digital landbruksplattform som vil bruke kunstig intelligens, maskinlæring og datainnsamling for å gi ny innsikt til bøndene.

Den digitale landbruksplattformen skal bli tilgjengelig over hele verden og dekke 100 millioner hektar jordbruksareal, nær sju prosent av verdens jordbruksarealer. Løsningene skal også bli attraktive for andre partnere, som forsikringsselskaper og store matvareselskaper.

Avtalen ble inngått i april i år, og i november lanserte Yara en mobilapp i India, Kenya og Thailand som gir hyperlokale værdata, innhentet fra IBMs detaljerte værtjeneste.

En måned etter lanseringen har 500.000 småbønder lastet ned appen Farmweather.

Appen viser daglige og ukentlige regnvarsler, samt historisk nedbør for det enkelte jorde. Den er til stor nytte for en bonde som skal til å gjødsle.

Yara og kunstig intelligens

  • Yara Digital Labs bruker følgende definisjoner på maskinlæring og kunstig intelligens (AI):
  • Maskinlæring handler om å skaffe kunnskap. Hvordan skal jeg prosessere store mengder data slik at jeg får nok kunnskap om situasjonen. Denne kunnskapen blir kontinuerlig optimalisert i mange læringsrunder. 
  • Kunstig intelligens handler om å bruke kunnskapen fra maskinlæringen til å ta bedre beslutninger, også her etter mange læringsrunder.

Værtjenesten er bare starten. En småbruker som vil få ut så mye som mulig av avlingen, trenger også kunnskap om hvordan markedsprisene utvikler seg. Med kunstig intelligens som lærer sammenhengen mellom vær og markedspris på avlingen, kan bonden få bedre råd om hva han bør gjøre. Hver gård er unik, så løsningene tilpasses hvor i verden jordene ligger og hva slags avlinger som dyrkes på dem.

Måten informasjonen blir gitt til bonden på avhenger av hvor han bor. En bonde i USA eller Europa har gjerne en høyhastighets bredbåndslinje og eget kontor med PC. En småbruker i Asia og Afrika har som regel bare en enkel smarttelefon som han har med ut på markene.

De nye løsningene skal skape verdi både for bøndene og for Yara. Tradisjonelt har Yara solgt gjødsel med ulikt innhold. Nå vil selskapet også selge tjenester. De har ikke helt bestemt betalingsmodell, men ser på ulike typer abonnementsordninger.

Får også hjelp av droner

Satellittdata er mye brukt i landbruket internasjonalt. Senter for presisjonsjordbruk på Apelsvoll sør for Gjøvik går en annen vei når de utvikler verktøy for bøndene.

I Norge med små jorder og mye skyer vil droner gi bonden informasjon om næringsinnholdet i avlingen, hvor det er ugras og hvor han bør gjødsle.

– Veldig mye av det vi jobber med er basert på sensorer montert på droner. De gir mye større romlig oppløsning på data enn de satellittbaserte løsningene, sier forskningssjef Audun Korsæth. En annen fordel er at dronene ikke er hindret av skyer slik satellittene er.

NIBIOs selvlagde hybriddrone tar av som et helikopter og flyr som et fly, og kan raskt kartlegge en hel gård. Foto: Maximilian Pircher

Senteret har i flere år utviklet og tatt i bruk en hybriddrone som kan fly både som helikopter og fly. Dronen kan lett kartlegge en hel gård uten å måtte lade batteriet siden den flyr relativt høyt og utnytter flyvingeprinsippet når den kommer i fart.

Ombord plasseres kameraer avhengig av hva som skal kartlegges. De mest avanserte er hyperspektrale kameraer som kan måle mange farger, både i synlig og nærinfrarød del av lysspekteret. De enkleste er høyoppløselige RGB-kamera.

En viktig anvendelse er å bruke dronen til å kartlegge graset i enga før slåtten. Kameradataene mates inn i modeller som beregner mengden fôr og næringsinnholdet på hver eneste kvadratmeter eng. I dag vet ikke bøndene dette siden vanninnholdet varierer mye fra rundballe til rundballe. Teknologien skal nå testes ut i ulike regioner i Norge.

Dronen kan også brukes til å kartlegge hvor i kornåkeren det er rotugras. Kameradataene lastes inn i modeller som beregner hvor ugraset er. Etter at kornet høstet, trenger bonden bare å legge resultatene inn i styrecomputeren på traktoren og sprøyte ugrasmiddel bare der rotugraset er.

Fra nyttår starter senteret, en del av Norsk institutt for bioøkonomi (NIBIO), det femårig prosjektet Presis som skal få forskningsresultatene ut i praktisk bruk hos bøndene.

Les også

Kommentarer (3)

Kommentarer (3)

Eksklusivt for digitale abonnenter

På forsiden nå