Holenderska firma Andela Techniek & Innovatie B.V., we współpracy z gospodarstwami ekologicznymi, opracowała i przetestowała automatycznego robota do odchwaszczania. Celem było stworzenie rozwiązania, które ograniczy zapotrzebowanie na pracę ręczną, zmniejszy wykorzystanie herbicydów i pozwoli na bardziej precyzyjne zarządzanie uprawami.

Budżet projektu wyniósł 356 994 euro. Z Europejskiego Funduszu Rolnego na rzecz Rozwoju Obszarów Wiejskich pochodziło 124 948 euro, tyle samo ze środków krajowych lub regionalnych, a wkład prywatny wyniósł 107 098 euro.

---

Holenderski projekt pokazuje kierunek, w którym może rozwijać się rolnictwo precyzyjne: zamiast traktować całe pole jednakowo, system rozpoznaje pojedyncze rośliny i reaguje tylko tam, gdzie jest to potrzebne.

Projekt realizowany w Holandii nie daje więc gotowej recepty na automatyczne odchwaszczanie, ale pokazuje, że połączenie AI, obrazowania i robotyki może już dziś być testowane jako praktyczne narzędzie pracy w gospodarstwie.

Kontrola chwastów jest jednym z większych wyzwań w produkcji ekologicznej. Rolnicy mają ograniczone możliwości stosowania herbicydów, a ręczne usuwanie chwastów jest kosztowne, wymaga dostępności pracowników i nie zawsze pozwala na dokładne oczyszczenie plantacji. Problem dotyczy również gospodarstw konwencjonalnych – ograniczanie dostępności herbicydów i presja na zmniejszenie ich stosowania zwiększają znaczenie metod mechanicznych i precyzyjnych.

Dla gospodarstw ekologicznych może to oznaczać przede wszystkim ograniczenie pracochłonnego odchwaszczania. Dla gospodarstw konwencjonalnych – dodatkowe narzędzie pozwalające zmniejszyć zależność od herbicydów. W obu przypadkach kluczowe jest jednak dopasowanie technologii do konkretnej uprawy i warunków gospodarstwa.

Robot wykorzystuje system kamer i model rozpoznawania obrazu do odróżniania chwastów od roślin uprawnych. Robot ma wbudowany system oparty na obrazie sztucznej inteligencji. Podejmuje on decyzję w czasie rzeczywistym, a system robotyczny kieruje narzędziem usuwającym niepożądane rośliny.

Projekt obejmował kilka elementów: opracowanie modelu wykrywania chwastów, technologii ich niszczenia, ramienia robota wraz z oprogramowaniem sterującym oraz samobieżnego, zasilanego energią słoneczną pojazdu. Algorytm trenowano na zdjęciach upraw, m.in. cebuli, marchwi i cykorii, oraz występujących w nich chwastów.

Nie był to jednak projekt rozwijany wyłącznie w warunkach laboratoryjnych. Prototyp testowano na polach gospodarstwa Poppe Landbouw, gdzie w kolejnych sezonach prowadzono doświadczenia i zbierano informacje zwrotne od rolników. Maszynę prezentowano również innym gospodarstwom ekologicznym, aby sprawdzić jej działanie w różnych warunkach i zebrać wymagania dotyczące odchwaszczania poszczególnych upraw.

Według danych projektu zastosowanie robota pozwoliło osiągnąć około 50% oszczędności kosztów po stronie rolników, przede wszystkim dzięki ograniczeniu nakładów pracy i możliwości wykorzystania maszyny przez całą dobę. Automatyzacja poprawiła również precyzję wykrywania i usuwania chwastów, co może wspierać kondycję upraw oraz produktywność gospodarstw ekologicznych.

Projekt otrzymał Agribusiness Award w 2022 r., co zwiększyło rozpoznawalność rozwiązania wśród potencjalnych użytkowników i partnerów. Zainteresowanie technologią przełożyło się na pięć pierwszych zamówień na w pełni przetestowaną wersję robota.

Ważnym rezultatem projektu było również pokazanie, że rozwój technologii rolniczej może opierać się na ścisłej współpracy producentów maszyn, rolników i specjalistów. Informacje zebrane podczas testów pozwalały stopniowo udoskonalać działanie prototypu i lepiej dopasować go do rzeczywistych warunków pracy na polu.

Technologie wykorzystujące obrazowanie, sztuczną inteligencję i automatyczne prowadzenie maszyn mają potencjał również w polskich gospodarstwach. Nie oznacza to jednak, że rozwiązanie opracowane w Holandii można bezpośrednio przenieść na każdą polską plantację.

Przed zastosowaniem podobnej technologii trzeba wziąć pod uwagę m.in.:

• rodzaj upraw i sposób ich prowadzenia,
• rozstaw rzędów oraz warunki pracy maszyny,
• gatunki chwastów występujące na plantacji i możliwość ich rozpoznawania,
• powierzchnię gospodarstwa i rzeczywiste zapotrzebowanie na pracę,
• koszty zakupu lub usługi oraz serwisowania urządzenia,
• warunki glebowe i pogodowe wpływające na możliwość pracy robota,
• możliwość wykorzystania danych zebranych przez system do dalszego zarządzania uprawą.

Istotne jest także to, że skuteczność systemu zależy od jakości danych, na których trenowany jest model rozpoznawania. Holenderski projekt rozwijał algorytm na podstawie rzeczywistych zdjęć upraw i chwastów oraz testów prowadzonych w gospodarstwie. W przypadku innych gatunków roślin, warunków polowych czy populacji chwastów konieczne może być dalsze dostosowanie technologii.

Holenderski projekt pokazuje, że połączenie kamer, sztucznej inteligencji i robotyki może już dziś wspierać rolników w jednym z najbardziej pracochłonnych zabiegów. Co istotne, podobne rozwiązania zaczynają pojawiać się również na polskim rynku. Przykładem jest Robot One oferowany w Polsce przez Agrihandler. Maszyna wykorzystuje system kamer i AI do rozpoznawania roślin, a następnie może kierować wiązkę lasera na zidentyfikowane chwasty. Rozwiązanie jest rozwijane m.in. z myślą o uprawach warzywniczych i specjalistycznych.

Nie oznacza to jeszcze, że robotyczne odchwaszczanie stanie się standardem w każdym gospodarstwie. Koszt technologii, specyfika upraw, warunki polowe i dostępność odpowiednio wyszkolonych systemów nadal mają znaczenie. Przykłady z Holandii i Polski pokazują jednak, że technologie, które jeszcze niedawno były przede wszystkim przedmiotem projektów badawczych i demonstracyjnych, stopniowo przechodzą do praktyki rolniczej.

Dla gospodarstw oznacza to możliwość stopniowego odchodzenia od modelu, w którym całe pole traktowane jest w ten sam sposób – na rzecz precyzyjnego działania tam, gdzie rzeczywiście jest ono potrzebne.

Źródło: Nowa holenderska technologia rolna do zautomatyzowanego odchwaszczania | EU CAP Network, eu-cap-network-good-practice-report-weed-buster.pdf, Laserowe odchwaszczanie z Pixel Farming Robotics | Agrihandler