Już za chwilę śnieg zniknie z pól – w wielu regionach zima ustępuje szybciej, a nadchodzące przymrozki stworzą warunki do bezkolejnego wjazdu w pole. To moment, w którym w głowach rolników pojawiają się bardzo konkretne pytania. Jak prawidłowo ustawić rozsiewacz nawozów? Czy przed wyjazdem wystarczy próba kręcona, czy potrzebne są dodatkowe korekty? Jak ustawić łopatki rozsiewacza i dobrać odpowiednie tarcze do konkretnego nawozu? Jak ustawić dawkę, żeby uniknąć niedożywienia lub nakładek? I wreszcie – jak sprawdzić, czy rozsiewacz rzeczywiście sieje równomiernie, a nie tylko „na oko”? To właśnie wokół tych wątpliwości i praktycznych dylematów koncentruje się temat ustawiania rozsiewacza, który co roku wraca wraz z pierwszym wjazdem w pole. Jak w odpowiedzi na te pytania pomoże sztuczna inteligencja?
ChatGPT godny zaufania?
Skoro sztuczna inteligencja jest w stanie ustawić rozsiewacz do nawozów, to zapytajmy ChatGPT – w końcu to również mechanizm bazujący na algorytmach sztucznej inteligencji i analizie ogromnych zasobów wiedzy.
Otrzymana odpowiedź pokazuje jednak, że AI potrafi zebrać poprawne informacje, ale nie zawsze układa je w spójny, praktyczny porządek. W jednym opisie pojawiają się bowiem zarówno czynności typowe dla starszych, prostych rozsiewaczy, takie jak próba kręcona czy regulacja dawki na podstawie masy wysypanego nawozu, jak i zagadnienia charakterystyczne dla nowoczesnych, zaawansowanych konstrukcji, gdzie znaczenie mają parametry granulacji, gęstości nasypowej czy równomierność frakcji. Jednocześnie zabrakło wyraźnego zaakcentowania podstaw, od których w praktyce zaczyna każdy doświadczony użytkownik np. prawidłowego wypoziomowania rozsiewacza. To dobry przykład na to, że treści generowane przez sztuczną inteligencję bywają obszerne i na temat, lecz niesystematyczne, dlatego nie zastąpią one znajomości własnego sprzętu.
Warto przy tym doprecyzować, że sztuczna inteligencja to nie tylko coraz popularniejszy ChatGPT, lecz także konkretne rozwiązania techniczne wdrażane bezpośrednio w maszynach rolniczych lub jako narzędzia wspomagające ich regulację. Coraz częściej do precyzyjnego ustawienia rozsiewacza wystarcza zwykły smartfon, a kluczową rolę odgrywają algorytmy analizujące obraz. Podczas minionych targów Agritechnica zaprezentowano kilka systemów bazujących właśnie na podobnych mechanizmach – wykorzystujących analizę fotogrametryczną do oceny rozkładu nawozu, toru lotu granuli czy równomierności wysiewu. W tym przypadku sztuczna inteligencja nie operuje ogólną wiedzą opisową, lecz przetwarza realne dane z pola, co pozwala przełożyć teorię na praktyczne, mierzalne korekty ustawień maszyny.
Jak sztuczna inteligencja pomaga ustawić rozsiewacz nawozów
System Amazone EasyMatch wykorzystuje sztuczną inteligencję do automatycznego rozpoznawania nawozu na podstawie zdjęcia wykonanego smartfonem. Algorytmy analizują wielkość, kształt, strukturę i powierzchnię granuli, tworząc cyfrowy profil nawozu, który porównywany jest z bazą danych. Na tej podstawie aplikacja mySpreader generuje konkretne ustawienia rozsiewacza – bez konieczności znajomości nazwy handlowej produktu, korzystania z tabel wysiewu czy wykonywania przesiewów próbki. Rozwiązanie adresuje problem rosnącej liczby nawozów o podobnym wyglądzie, ale różnych właściwościach wysiewnych
Rozpoznawanie właściwości nawozu z poziomu smartfona
Firma Sky Agricuture idzie w kierunku szybkiego ustawienia rozsiewacza ciąganego bez klasycznych tabel i ręcznych obliczeń. System wykorzystuje analizę obrazu do oceny właściwości nawozu i strumienia wysiewu, a następnie przelicza dane na konkretne nastawy maszyny. Kluczowe jest tu ograniczenie roli operatora do wykonania zdjęcia i zatwierdzenia ustawień – reszta procesu odbywa się automatycznie. To przykład praktycznego zastosowania sztucznej inteligencji jako narzędzia skracającego przygotowanie rozsiewacza do pracy i porządkującego proces, który dotąd opierał się głównie na doświadczeniu użytkownika.
Analiza fotogrametryczna i szybka korekta rozkładu wysiewu
opr. Łukasz Siara
