Фото: із відкритих джерел
У Великій Британії сезонні виробники ягід дедалі частіше стикаються з погодними екстремумами, які ускладнюють планування збору та збуту. Рішенням може стати система прогнозування врожайності GreenView AI, що формує прогноз протягом 12 годин на основі відеоданих з поля.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на Hortidaily.
Погодні екстремуми дедалі сильніше впливають на сезонне ягідництво у Великій Британії. Зокрема, спекотна погода може зсувати початок збору полуниці на раніші строки, через що господарствам складніше синхронізувати персонал, продажі та інші логістичні процеси. На цьому тлі зростає інтерес до інструментів, які допомагають точніше прогнозувати врожайність м’яких ягід.
Як зазначається в матеріалі, врожайність soft fruit традиційно складно передбачати з високою точністю, а помилки на комерційному рівні можуть призводити до надлишку або дефіциту продукції, цінових коливань і харчових втрат. Розробники GreenView AI (Bitwise Agronomy) позиціонують систему як спосіб зменшити ці ризики.
Як працює GreenView AI
GreenView AI збирає бокове відео приблизно з 3% посівів/насаджень господарства за допомогою камери GoPro під час рутинних операцій. Далі відео завантажується в інтелектуальну панель керування (dashboard), після чого система формує дані для прогнозу врожайності протягом 12 годин.
«Покладатися лише на інтуїцію виробника — не без проблем. Використовуючи цей підхід, середнє господарство на 10 га може втрачати 55 000 кг фруктів на рік лише через відмови супермаркетів. GreenView AI може підвищити точність прогнозу до 90% або більше», — сказала Фіона Тернер, CEO Bitwise Agronomy.
За даними компанії, у 2025 році GreenView AI проаналізувала у світі понад 2 млрд ягід лохини, 36 млн ягід полуниці та 34 млн ягід малини.
Серед прикладів використання у Великій Британії згадується компанія The Summer Berry Company (Західний Сассекс), яка збирає 8 500 т м’яких ягід на рік і почала застосовувати GreenView AI цього року. У господарстві використовують наявні камери, встановлені на роботах Saga UV, які застосовують для контролю хвороб. Записане відео, за інформацією з матеріалу, автоматично завантажується в систему.
«Екстремальна спека може дати дуже багато обсягу за дуже короткий час. З новими сортами потрібно вміти адаптуватися й інновувати, тому ми вирішили спробувати GreenView AI, щоб отримати точний прогноз, що важливо з комерційної точки зору», — пояснив Production Manager Лівіу Паладе.
Що це дає виробнику
У кейсі The Summer Berry Company система відстежує три різні сорти полуниці з різними профілями розмноження на площі 15 га та формує п’ятитижневі прогнози. Це, як зазначається, допомагає команді в ухваленні рішень, плануванні постачань клієнтам, а також у розрахунку ресурсів для збору та пакування.
Водночас у матеріалі підкреслюється, що AI не розглядають як повну заміну досвіду агронома чи виробника, особливо на старті сезону.
«Не кожен сезон однаковий, і особливо на початку сезону виробник знає краще. Але GreenView AI може аналізувати багато даних з великих площ, і поки що зібрані прогнози врожайності були чудовими», — додав Лівіу Паладе.
Фіона Тернер також зазначила, що точність прогнозування має зростати зі ширшим впровадженням системи у Великій Британії та накопиченням спостережень за різними сортами й їхньою поведінкою в різних умовах.