Колку овошје ќе созрее следната недела и колку берачи ќе бидат потребни? За производителите, одговорите на овие прашања влијаат врз трошоците, испораките и количината плодови што може да остане необрана.
Вештачката интелигенција веќе се користи за попрецизни процени, преку анализа на снимки од насадите, временски податоци и претходни приноси. Камери поставени на земјоделски машини ги снимаат дрвјата додека возилото минува низ овоштарникот. Софтверот потоа препознава и брои пупки, цветови и плодови, создавајќи подетална слика за родот отколку што овозможува повремена проверка на неколку стебла.
Такви системи развива канадската компанија „Vivid Machines“. Според компанијата, податоците можат да им помогнат на овоштарите порано да одлучат каде е потребно проредување на плодовите и како да го приспособат производството. Тоа е особено важно затоа што бројот на плодови на дрвото влијае и врз нивната големина и квалитет.
Британската „FruitCast“ ја користи анализата на снимки за прогнозирање на приносите. Системот ги поврзува податоците за плодовите со временските услови и претходните резултати од производството, со цел земјоделците полесно да ги организираат работниците и испораките.
Компанијата рекламира точност на прогнозите од 83 до 90 отсто и гаранција за грешка помала од 20 отсто. Тоа се нејзини наведени резултати, кои не треба да се читаат како универзална точност за секоја култура, фарма или сезона.
Практичната корист е во обемот на набљудувањето. Искусен овоштар може добро да ја процени зрелоста на плодот, но секојдневната проверка на голем број насади бара време. Автоматското броење овозможува почесто следење и полесно забележување разлики меѓу деловите на фармата.
Истражувачите развиваат и технологии што одат подалеку од изгледот на овошјето. Тим од Универзитетот „Принстон“, во соработка со „Мајкрософт“, претставил систем што користи високофреквентни безжични сигнали за процена на зрелоста без сечење на плодот.
Сигналите реагираат на својствата на внатрешноста, овозможувајќи процени на содржината на шеќери и сува материја. Во истражувањето биле користени јаболка, авокадо и јапонски јаболка. Целта е да се добијат информации што бојата на лушпата или проверката со допир не можат секогаш сигурно да ги откријат.
Но меѓу успешен експеримент и алатка што секојдневно се исплаќа на фарма има разлика. Производителите треба да знаат колку чини опремата, колку работа бара собирањето податоци и дали прогнозите се доволно сигурни во нивните услови. Важни се и правилата за чување и користење на информациите за производството.
За македонските овоштари, применливоста на ваквите системи би требало да се провери на локални сорти, насади и климатски услови. Резултат постигнат на британска фарма со јагоди не може автоматски да се пренесе во јаболков овоштарник во Преспа.
Вредноста на технологијата ќе се мери со конкретни резултати: попрецизно планирана берба, подобро распоредени работници и помалку загубено овошје. Прогнозата може да помогне во одлуката, но состојбата на плодот и условите на терен и натаму бараат процена од производите
