Na Politechnice Białostockiej powstaje system AGRO-AI do monitorowania, diagnozowania i testowania maszyn rolniczych w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji. Projekt o wartości blisko 8 mln zł jest finansowany z funduszy europejskich.
AGRO-AI – system monitorowania, diagnozowania i testowania maszyn rolniczych w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji wspierający rozwój maszyn rolniczych w ramach idei ekosystemu innowacji województwa podlaskiego Dolina Rolnicza 4.0 to kolejny etap współpracy Politechniki Białostockiej z firmą SaMASZ Sp. z o.o.
Opracujemy system diagnostyki maszyn rolniczych z wykorzystaniem narzędzi zdalnych, w tym chmur danych i algorytmów sztucznej inteligencji (wykorzystujących sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, algorytmy decyzyjne oraz metody głębokiego uczenia maszynowego) do wykrywania i rozpoznawania uszkodzeń maszyn rolniczych – zapowiada dr hab. inż. Arkadiusz Mystkowski z Katedry Automatyki i Robotyki Wydziału Elektrycznego Politechniki Białostockiej. – Zrealizujemy także system mapowania plonu pola przez zdalne monitorowanie obciążenia maszyn oraz elementów satelitarnych sprzętowo-programowych, wymaganych do działania wskazanych algorytmów.
Zespół naukowców z Wydziału Elektrycznego opracuje platformę telemetryczną służącą do zbierania, komunikacji, przechowywania, analizy i wizualizacji danych telemetrycznych.
Telemetria odnosi się do zdalnego pomiaru i przesyłania danych z sensorów urządzeń rolniczych do centralnej dynamicznej bazy danych opartej na chmurze danych w celu monitorowania, analizy i dalszego ich przetwarzania przez algorytmy AI. Platforma telemetryczna to z jednej strony system komunikacji danych z maszyn na serwer, a z drugiej – algorytmy, które będą pracowały na danych typu big data, i mogą tworzyć modele predykcyjne uszkodzeń i innych parametrów zużycia maszyn – opisuje Mystkowski.
Platforma telemetryczna odgrywa kluczową rolę w nowoczesnych systemach nadzorowania i zarządzania, pozwalając na zdalne monitorowanie, diagnostykę i zarządzanie flotą maszyn rolniczych, predykcji awarii i optymalizacji procesów, co ma prowadzić do zwiększenia efektywności operacyjnej, redukcji kosztów oraz poprawy jakości usług serwisowych producenta.
Przewidywanie awarii elementów ruchomych i możliwość zdalnego kontaktu z serwisem producenta pozwoli na uniknięcie nieprzewidzianych przestojów, szczególnie związanych z uszkodzeniem maszyny – przekonuje inżynier z PB. – Maszyna poinformuje platformę o parametrach, które będą identyfikowały jej stan techniczny, tak aby rolnik mógł z pewnym wyprzedzeniem zaplanować prace serwisowe, np. wymienić olej w przekładni czy elementy łożysk lub wirników w danej maszynie. Dzięki temu uniknie większych uszkodzeń w czasie pracy.
Dodatkowo system zwiększa funkcjonalność maszyn poprzez prowadzenie geolokalizacji, zapisu tras przejazdu, mapowanie powierzchni obrabianego pola, zapisu motogodzin, itd.
Chcemy zwiększyć autonomię pracy takich maszyn, na przykład zastosować system wizyjny, który będzie monitorował otoczenie wokół maszyny, rozpoznawał obiekty, co pozwoli na zwiększenie bezpieczeństwa pracy takich maszyn czy komunikacji maszyn pomiędzy innymi maszynami w parku maszynowym – planuje dr hab. inż. Arkadiusz Mystkowski.
System daje także możliwość komunikacji maszyna-użytkownik oraz maszyna-serwer/serwis producenta, jak i serwis producenta – użytkownik/rolnik.
Politechnika Białostocka już wcześniej z firmą SaMASZ Sp. z o.o. pracowała nad przystosowaniem do wymogów Doliny Rolniczej 4.0 maszyn służących do zbioru masy zielonej. To różnego rodzaju przetrząsacze, zgrabiarki, kosiarki produkowane przez SaMASZ. Trendy w projektowaniu wskazują na potrzebę budowy coraz większych maszyn do obszarów wielkoareałowych.
Opracowane w ramach projektu AGRO-AI rozwiązania przyspieszą proces wdrażania nowych konstrukcji maszyn rolniczych na rynek, co poprawi konkurencyjność firmy, pozwoli na szybsze zdobywanie nowych rynków, zminimalizuje koszty testów prototypów i zapewni szybszy zwrot z inwestycji związanej z opracowaniem nowych rozwiązań konstrukcyjnych maszyn rolniczych – podkreśla Mystkowski. – To będzie innowacja w obszarach zastosowania sztucznej inteligencji do badań i testowania prototypów maszyn rolniczych i umożliwi dalszy rozwój otoczenia naukowo-gospodarczego we wdrażaniu innowacji cyfrowych w rolnictwie zgodnie z ideą rozwoju ekosystemu innowacji województwa podlaskiego Dolina Rolnicza 4.0.
Cały projekt jest zaplanowany na trzy lata. Wersja testowa platformy ma być uruchomiona w ciągu roku. Zostanie udostępniona w internecie, dzięki czemu skorzystanie z niej będzie możliwe z każdego miejsca na świecie. Dodatkowo rolnik za pomocą aplikacji mobilnej szybko połączy się z chmurą danych, tak aby poznać wymagane parametry swojej maszyny.
Jerzy Doroszkiewicz, źródło: PB