xBerry Blog xBerry Talks — Przyszłość rolnictwa z Chrisem Parjaszewskim i Markiem Kraftem

xBerry Talks — Przyszłość rolnictwa z Chrisem Parjaszewskim i Markiem Kraftem

 

Gdy ciekawy i ekscytujący temat spotyka się z ekspertami z danej dziedziny, którzy chcą podzielić się swoimi przemyśleniami i wiedzą — tak powstają xBerry Talks. W tej edycji serii xBerry Talks rozmawiamy o przyszłości rolnictwa oraz wpływie technologii na branżę rolną z Chrisem Parjaszewskim, CEO sky gate, oraz Markiem Kraftem, Ph.D. z Instytutu Robotyki i Inteligencji Maszynowej Politechniki Poznańskiej. Jeśli temat jest Ci jeszcze nieznany, sprawdź nasz poprzedni wpis na blogu o Inteligentnym rolnictwie i automatyzacji pod tym linkiem.
 

Kryzys rolnictwa i poszukiwanie rozwiązań

Ostatnie wydarzenia geopolityczne na świecie oraz postępujący kryzys klimatyczny mają wpływ na rolnictwo. Wojna w Ukrainie pogłębiła kryzys żywnościowy, uszkadzając łańcuchy dostaw żywności. Jednocześnie rosnące temperatury spowodowały najgorsze susze w Europie. Trudne warunki pogodowe wpłynęły na zbiory, a na rynek trafiło mniej żywności niż zakładano. Tylko w Polsce, podczas tegorocznej wiosny, odnotowano znaczne niedobory wody dla upraw rolnych, wynoszące od -50 do -179 mm, na dużym obszarze kraju. Panujące warunki pogodowe tej wiosny, spowodowane wyjątkowo dużym nasłonecznieniem i wysokimi prędkościami wiatru, przyczyniły się do strat w uprawach z powodu niedoboru wody w 14 województwach. Czy technologia może być odpowiedzią na te pogłębiające się problemy w sektorze rolniczym?

 

„Szeroko rozumiane rolnictwo precyzyjne ma ogromny potencjał w zakresie zwiększenia efektywności produkcji żywności i zmniejszenia zużycia zasobów,” mówi doktor Marek Kraft. „Rozwiązania wchodzące w skład tego pojęcia obejmują narzędzia do monitorowania i podejmowania decyzji, umożliwiające bardziej efektywne rozdzielanie zasobów, takich jak woda, nawozy czy środki ochrony roślin. Ciągłe monitorowanie z kolei pozwala na szybszą reakcję na takie zdarzenia jak pojawienie się szkodników czy niedobory składników odżywczych. Dzięki temu możemy osiągnąć więcej mniejszym kosztem — zwiększyć plony, jednocześnie zmniejszając zużycie wody czy pestycydów. Działania takie jak przygotowanie gleby, siew, inspekcja w terenie, odchwaszczanie, opryskiwanie i zbiory mogą być wykonywane przez coraz bardziej autonomiczne maszyny dokładnie w odpowiednim momencie, wyliczonym na podstawie pomiarów i analiz. Niemniej jednak, niezależnie od rozwoju technologii, uważam, że bez zmiany struktury konsumpcji żywności w kierunku bardziej roślinnej diety w dłuższej perspektywie nadal możemy mierzyć się z poważnymi problemami związanymi ze zrównoważonym rozwojem.”
 
Postępujący kryzys w sektorze rolnictwa nie dotyczy jedynie niedoboru podstawowych substancji, takich jak woda czy nawozy, niezbędnych do prawidłowego i skutecznego zarządzania gospodarstwem. Chris Parjaszewski, CEO sky gate, dostrzega kilka problemów w branży, które negatywnie wpływają na sytuację zarówno rolników, jak i konsumentów żywności:
 
„W każdej branży — także w rolnictwie — widzimy, że usprawnienia zaczynają się od liczb i danych — w tym sensie trudno jest ulepszyć proces, jeśli nie jest zmierzony i nie jest odzwierciedlony w wiarygodnych liczbach. Weźmy za przykład produkcję jabłek w Polsce. Problemem nie wydaje się tu sam produkt, ale logistyka. Ponad 50% jabłek produkowanych w naszym kraju traci swoją wartość w czasie transportu. To samo jabłko, zerwane z drzewa, za które klient mógłby zapłacić nawet 5–10 zł za kilogram w sklepie butikowym, jest sprzedawane za 0,6 zł jako jabłko przemysłowe na soki, właśnie z powodu nieskutecznej logistyki. Dane te są oczywiście uśrednione dla całego kraju, ale moim zdaniem wdrażanie innowacji zaczyna się właśnie od takiej analizy,” mówi Chris.
 
 
Ciągnik jadący przez pole z widocznym cieniem traktora — symbol rozwoju agrotechnologii oraz potencjalnego pola do rozwoju automatyzacji i inteligentnego rolnictwa
 

Na polu — robot kontra człowiek

 
Obserwując rozwój technologii, lubimy fantazjować o zastępowaniu ludzkiej pracy coraz nowocześniejszymi maszynami. Rozwój sztucznej inteligencji, autonomicznych robotów, IoT oraz dronów pozwala przewidywać, że modernizacja branży rolniczej ma się dobrze, a w przyszłości możemy spodziewać się coraz więcej innowacji. W USA przewiduje się, że przychody z globalnego rynku robotów rolniczych będą rosły w tempie CAGR wynoszącym 34,4% w okresie prognozy. Obroty mają wzrosnąć z 6,94 miliarda USD w 2021 roku do 99,30 miliarda USD w 2030 roku. Czy te liczby przełożą się na praktykę i czy roboty mogą zastąpić ludzkich pracowników w rolnictwie?
 
„Roboty są najczęściej postrzegane jako maszyny przejmujące męczące, powtarzalne lub w inny sposób uciążliwe zadania. Takiej pracy nie brakuje w rolnictwie, więc jeśli inteligentne maszyny osiągną wystarczający poziom zdolności i autonomii, aby wykonać zadanie, które nie jest szczególnie atrakcyjne, w końcu będą wykorzystywane. Nie sądzę, żeby całkowicie zastąpiły ludzi, ale najprawdopodobniej w najbliższej przyszłości stopniowo przejmą najbardziej uciążliwe zadania” mówi doktor Marek Kraft. Co to oznacza w praktyce?
 
„Możemy prowadzić tę samą farmę w sezonie wegetacyjnym z 20 pracownikami, a poza sezonem z 4 pracownikami i maszynami wartymi 5 milionów złotych. Następnie możemy kupić maszyny za kolejne 5–10 milionów złotych i zmniejszyć liczbę pracowników w sezonie o połowę — tutaj oczywiście trzeba wziąć kartkę, kalkulator i spokojnie oszacować potencjalne zyski i straty. Teoretycznie możemy zautomatyzować WSZYSTKO, ale nie wszystko się opłaca. Z pewnością obserwujemy wzrost kosztów pracy w Polsce i innych krajach, więc w porównaniu maszyny są lepszym rozwiązaniem. Z drugiej strony może być tak, że ceny maszyn i koszt ich obsługi również pójdą w górę — myślę, że to nigdy nie będzie czarno-białe,” odpowiada Chris Parjaszewski.
 
Zgodnie z raportem Emergen Research na temat rynku robotów rolniczych, zmniejszenie liczby pracowników w sektorze rolnictwa, wdrażanie robotów rolniczych i możliwości oferowane przez współpracę z różnymi typami innowacyjnych maszyn, a także przejście na bardziej zaawansowane techniki i podejścia uprawy to trendy, które mają się utrzymać i w rezultacie wspierać wzrost przychodów w tym rynku.
 
„Samojezdne ciężkie maszyny do orki czy zbiorów są już stosowane. Maszyny wymagające bardziej zaawansowanego postrzegania i kontroli, takie jak odchwaszczarki czy opryskiwacze, również stają się rzeczywistością. Wierzę też, że rolnictwo stanie się bardziej oparte na danych. Czujniki wykorzystujące rozwiązania podobne do IoT, bezzałogowe statki powietrzne czy roboty dostarczają wielu przydatnych informacji. W połączeniu z aplikacjami, które potrafią te dane analizować, stanowią kolejny element układanki, a ich wykorzystanie stale rośnie,” komentuje doktor Marek Kraft. Technologia osiągnęła już taki poziom, że faktycznie jest użyteczna na wiele sposobów i stale się rozwija. Wdrażanie jej w terenie zawsze jest trudne, a stosunkowo małoseryjna produkcja skutkuje wysokim kosztem rozwiązań gotowych na rynek, ale gdy staną się bardziej popularne i powszechne, myślę, że ceny w końcu spadną. To naprawdę ekscytująca dziedzina, otwarta na nowe wdrożenia, pomysły i rozwój, a nadchodzące innowacje mogą mieć ogromny wpływ na nasze przyszłe życie.”
 
 
Robot pracujący przy uprawie roślin na farmie, symbol wysokiego poziomu rozwoju agrotechnologii i automatyzacji
 

Teoria w praktyce

 
Znamy wyzwania, przed którymi stoi sektor rolnictwa. Znamy też narzędzia technologiczne, które pozwalają nam wspólnie modernizować ten sektor, a jednocześnie zapobiegać mnożeniu się problemów i kryzysów.
 
Jakie projekty i technologie już dziś wspierają przekształcanie rolnictwa w agrotechnologię? Co dzieje się na farmach i w firmach specjalizujących się w rozwiązaniach dostosowanych do potrzeb rolnictwa?
 
„Jako sky gate braliśmy udział w dwóch projektach związanych z agrotechnologią — jeden z nich polegał na obserwacji rozwoju owoców za pomocą kamer i Computer Vision w trybie ciągłym. Drugi dotyczył wykrywania ataków owadów przy użyciu innowacyjnego systemu również opartego na kamerach,” mówi Chris Parjaszewski. „W pierwszym przypadku przetestowanie modelu było bardzo kosztowne, a liczba kamer duża, więc projekt okazał się nieopłacalny. W drugim przypadku pułapka na owady mogła kosztować około 2 000–3 000 zł brutto i była realną oszczędnością dla właściciela kilkunastohektarowego pola. Nasz rolnik nie musiał przeprowadzać inspekcji kilka razy dziennie, a system liczył liczbę owadów co 4–6 godzin. Ten projekt przyniósł dwie korzyści: oszczędność czasu oraz większą dokładność i systematyczność, dzięki którym rolnik mógł wprowadzać środki zapobiegawcze dużo szybciej i precyzyjniej. Czego nauczyły nas te dwa projekty? Proste rozwiązania są lepsze, ponieważ łatwiej je wdrożyć i ułatwiają usprawnienia w procesie.”
 
Doktor Marek Kraft również podzielił się swoimi doświadczeniami:
 
„Miałem okazję pracować przy różnych projektach związanych z rolnictwem precyzyjnym, w tym przy automatycznym wykrywaniu chwastów, autonomicznym robocie do pielęgnacji konopi oraz szeregu aplikacji związanych z inspekcją upraw i sadów przy użyciu bezzałogowych statków powietrznych. Uważam, że wszystkie te projekty generują pewną wartość dodaną — albo bezpośrednio ułatwiając pracę rolnika, albo dostarczając przydatnych informacji i analiz wspomagających podejmowanie lepszych decyzji. Kluczowymi efektami są zwykle redukcja nakładu pracy lub lepsze plony. Czasami oba.”
 
Rolnictwo jest jedną z najstarszych branż, która do dziś pozostaje kluczowa dla ludzkości. Aby skutecznie przezwyciężyć problemy, które je dotknęły, i zmodernizować nasze procesy, potrzebujemy rozwiązań na wysokim poziomie, idealnie dopasowanych do potrzeb rolników. Dziś wiemy, że to transformacja technologiczna decyduje o sukcesie tego zadania — a tym samym o przyszłości i jakości życia przyszłych pokoleń.
 
„Ludzie pracujący w rolnictwie są ufni i otwarci. Ale żeby osiągnąć najlepszy poziom współpracy, trzeba mieć rozsądne pomysły i dużo o nich rozmawiać — mam tu na myśli raczej zadawanie pytań, a nie udawanie, że wie się lepiej od rolnika. To bardzo mądrzy, utalentowani i pracowici ludzie — dlatego najlepszą strategią jest uważne słuchanie i wzajemne zrozumienie,” podsumowuje Chris.
 
 
Chris Parjaszewski — ekspert xBerry Talks w dziedzinie agrotechnologii, inteligentnego rolnictwa i automatyzacji, CEO sky gate

Chris Parjaszewski
CEO
sky gate

 

Absolwent Wydziału Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Wrocławskiego, przedsiębiorca od 17 lat, ojciec trójki dzieci oraz anioł biznesu od 5 lat. Zafascynowany młodymi przedsiębiorstwami na wczesnym etapie rozwoju.

Założyciel i CEO sky gate — software house’u z zespołami deweloperskimi w Europie i Stanach Zjednoczonych — doświadczenie zdobywał głównie współpracując z najlepszymi akceleratorami, takimi jak Y Combinator, 500 Startups, TechStars, Plug and Play czy Launch House. 10 jego klientów osiągnęło status centaura lub jednorożca — czyli odpowiednio firm wycenianych na ponad 100 milionów dolarów i 1 miliard dolarów przez kilka lat, co oznacza bardzo wysokie tempo wzrostu, głównie młodych firm technologicznych z siedzibą w San Francisco. Inwestor w sky vision.

 

 

 

Marek Kraft, Ph.D
Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej
Politechnika Poznańska

 

Marek Kraft jest wieloletnim pracownikiem Wydziału Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki Politechniki Poznańskiej. W 2005 roku ukończył tę samą uczelnię, uzyskując tytuł magistra w zakresie Automatyki i Robotyki (specjalizacja: Automatyka). W 2013 roku obronił pracę doktorską, uzyskując stopień doktora nauk technicznych w dziedzinie Automatyki i Robotyki. Jest również absolwentem studiów podyplomowych „Kierownik Projektów B+R” w Wyższej Szkole Bankowej w Poznaniu. Od ponad 10 lat pracuje w obszarze przetwarzania obrazów, uczenia maszynowego i robotyki, a w praktyce inżynierskiej zajmował się także projektowaniem systemów wbudowanych i pomiarowych. Jego doświadczenie w projektach badawczo-rozwojowych obejmuje współpracę ze startupami i firmami takimi jak bin.e, Lerta, Solaris, HoloSurgical, Inteneural, Kardiolytics, Surgalign oraz Inwebit. Jest autorem ponad 50 publikacji naukowych oraz członkiem międzynarodowych organizacji IEEE (Signal Processing Society) i ACM.

 

Obszary kompetencji:

 

  • szeroko rozumiane przetwarzanie obrazów i strumieni wideo, ze szczególnym uwzględnieniem metod uczenia maszynowego, w tym metod opartych na głębokich sieciach konwolucyjnych (deep learning):
  • rozpoznawanie, detekcja i śledzenie obiektów w obrazach i wideo,
  • segmentacja binarna i semantyczna,
  • przetwarzanie obrazów medycznych,
  • praktyczne wykorzystanie powyższych algorytmów i metod do nawigacji wizyjnej, diagnostyki medycznej, pojazdów autonomicznych, bezpieczeństwa i monitoringu,
  • implementacja wymienionych metod w architekturach wbudowanych.
Powiązane blogi

Planujesz nowy projekt?

Porozmawiajmy Arrow icon