Lietuvos technologijų įmonė „EasyODM“ pristatė dirbtinio intelekto (DI) pagrindu veikiantį sprendimą, kuris automatizuoja grūdų kokybės vertinimą ir leidžia analizę atlikti net 600 kartų greičiau nei taikant įprastus metodus. Ši technologija padeda ne tik taupyti laiką ir kaštus, bet ir sprendžia vieną didžiausių sektoriaus problemų – žmogiškojo vertinimo subjektyvumą.
Tradiciškai vieno mėginio analizė gali trukti iki pusvalandžio, o jos rezultatai priklauso nuo darbuotojo patirties, nuovargio ar net asmeninių interpretacijų. Dėl to dažnai kyla nesutarimų tarp ūkininkų, supirkėjų ir perdirbėjų. Piko metu, kai per dieną atliekami šimtai tyrimų, net nedidelis netikslumas gali sukelti rimtų finansinių pasekmių.
„EasyODM“ sukurta DI sistema atlieka analizę vos per 3 sekundes, o jos tikslumas siekia iki 99,8 %. Aukštos raiškos kamera nufotografuoja grūdų mėginį, o dirbtinis intelektas automatiškai identifikuoja defektus ir priemaišas pagal iš anksto nustatytus kriterijus. Rezultatai pateikiami aiškioje, vizualiai pagrįstoje skaitmeninėje ataskaitoje.
Sistema pritaikyta pagrindinėms Lietuvoje auginamoms grūdų kultūroms, tokioms kaip kviečiai, avižos, rugiai, rapsai ir kiti. Analizei reikia 50 gramų mėginio, o pats procesas nereikalauja sudėtingos įrangos ar specializuoto personalo.
Be greičio ir tikslumo, šis sprendimas leidžia efektyviau paskirstyti žmogiškuosius resursus. Įmonės, jau įsidiegusios šią technologiją, pastebi, kad analizę po trumpo apmokymo gali atlikti ir ne laboratorijos darbuotojai. Tai ypač aktualu sezono metu, kai dažnai trūksta kvalifikuotos darbo jėgos.
„Vienas pagrindinių mūsų tikslų buvo pašalinti subjektyvumą iš grūdų vertinimo proceso ir sumažinti ginčų skaičių tarp rinkos dalyvių. Ši sistema leidžia sprendimus grįsti objektyviais, pamatuojamais duomenimis, o ne asmenine darbuotojo nuomone. Rezultatai išlieka vienodi, nepriklausomai nuo to, kas ir kada juos atlieka“, – sako Lukas Vaznelis, „EasyODM“ verslo plėtros vadovas.
Sprendimas jau sėkmingai įdiegtas vienoje iš pirmaujančių Lietuvos grūdų perdirbimo įmonių ir šiuo metu testuojamas kitų svarbiausių rinkos dalyvių. Artimiausiu metu planuojama išplėsti sprendimo funkcionalumą ir pritaikyti jį kitoms žemės ūkio kultūroms.
