Artificiell intelligens maxar basilika-odlingen

Varje enskild planta övervakas av sensorteknik för att få värdefull data. Data som som sedan används tillsammans med artificiell intelligens, för att ta reda på hur de ska odla för att maximera basilikans smak och näringsinnehåll.

– Vi kan åstadkomma stora förbättringar genom att ta hjälp av ny teknik och kombinera den med kunskap inom kemi och sensorik, säger Ajay Arunachalam, en av forskarna i Örebro universitets tvärvetenskapliga satsning på Mat och hälsa.

Ajay Arunachalam utvecklar ett system som lär sig att identifiera de olika plantorna, följa deras utveckling och samla stora mängder data. Med hjälp av artificiell intelligens får han information om plantorna i realtid och kan göra förändringar för att odlingen ska ge den bästa skörden.

Med hjälp av sensorteknik och AI kan forskarna ta reda på de bästa förutsättningarna för att odla växter. Bild: Jesper Mattsson

Anpassar efter plantans behov

– Tanken är att vi börjar småskaligt för att sedan överföra till stora odlingar när vi har tekniken på plats.

Tekniken håller koll på ljus, vatten och temperatur och anpassar det efter plantan. I labbet odlar Ajay Arunachalam, förutom basilika Pak choi, en sorts kål. Växterna kommer, i nästa steg, att både analyseras i labb av kemiforskare och smaktestas av Restaurang- och hotellhögskolan.

– Det gör att vi får information om hur plantan är uppbyggd som går att jämföra med dess smak, säger Ajay Arunachalam.

Läs mer: UV-ljus gjorde dillen godare

Följer varje enskild planta

Än så länge håller den artificiella intelligensen på att lära sig att identifiera och följa den enskilda plantan. Maskininlärningen tar tid och det är dessutom viktigt att det blir artificiell intelligens som går att förklara och förstå.

– Det får inte bara vara en ”svart låda” utan det måste vara möjligt för människor att tolka informationen, säger Ajay Arunachalam.

– Framtidens jordbruk är datoriserat och kombinerar kunskap från olika vetenskapsområden: biologi, sensorik och nutrition. Det kommer att forma en ny era av hållbar utveckling som fokuserar på hälsosammare och mer smakrika produkter och samtidigt minimera osäkerheten i processen.

Läs mer: Så funkar maskininlärning

Kontakt:

Ajay Arunachalam, forskare inom datavetenskap vid Institutionen för naturvetenskap och teknik, Örebro universitet, ajay.arunachalam@oru.se