Két programozócsapat is a mesterséges intelligencia lehetőségeit kihasználva segítené a vadkár okozta problémák megoldását. Az Agrárkamara Agrotech Hackatlon versenyén mindkét elképzelést díjazták.
Március végén rendezte az Agrárkamara a Design Terminal közösenaGazdálkodj okosan! NAK Agrotech hackathon programozóversenyt. Győrffy Balázs, a kamara elnöke elmondta: a Gazdálkodj okosan! NAK Agrotech Hackathon című 24 órán át folyamatosan zajló versenyre 140 fiatal, 50 csapatban jelentkezett. A kamara és a Design Terminál szakembereiből álló zsűri közülük választotta ki azt a legjobb 13 csapatot, akik a péntektől szombatig tartó versenyben összemérhetik tudásukat, az általuk készített ötlet hasznosságát.
A versenyre elsősorban fiatalok jelentkezését várták, mégpedig azért, mert az általuk képviselt újszerű, kreatív gondolkodásra a mezőgazdaságban is nagy szükség van. Böszörményi-Nagy Gergely a Design Terminal vezetője hozzátette: a programmal tehetséges diákok százainak figyelmét irányították az agrárszektorra. A verseny abban nyújt segítséget, hogy a magyar fiatalok a mezőgazdaságban is megtalálhassák az innovációs és vállalkozási lehetőségeket. A verseny résztvevői között vannak informatikusok, fizikusok, terméktervezők és geológusok, csupán a jelentkezők 35 százaléka érkezett az agráriumhoz köthető területekről.
Ács Zoltán, a Design Terminal innovációs vezetője elmondta: a szervezet küldetése a piaci igényekhez gyorsan alkalmazkodó kis létszámú stratupok és a tőkeerős nagyvállalatok összekötése. Az agrárinnovációs ötletverseny szervezésesében azért fontos a kamara jelenléte, mert a NAK az egész mezőgazdasági szektorra hatással van, minden szereplőt el tud érni.
A versenyen harmadik lett az Almathron csapat, amely a vad okozta kár felmérésére kínált újszerű megoldást
Malatenszki Dávid lapunknak elmondta: egészen más témával érkeztek a versenyre, ahol azonban az agrárkamara lehetőséget biztosított arra hogy a tervezés előtt szakértőkkel, mentorokkal beszélgessenek. Ez változatta meg gyökerestül az elképzeléseiket. A csapat tagjai ekkor hallottak életükben először a vadkár jelenségével és azonnal megragadta a fantáziájukat. Néhány órányi kutatás után már ki is alakult, miként alkalmazhatnák ezen a területen első ötletüket.
Jelenleg emberek végzik a vadkárfelmérés és ebből sokszor nézeteltérések és perek adódnak, hiszen egy-egy vadkárfelmérő más-más összeget mondhat a vadkár mértékére. A mesterséges intelligencia kiküszöböli ezt az emberi tényezőt, így a végeredmény kizárólag objektív lesz. A szoftver magában a kár megállapításában és analízisében nyújtj segítséget.
Az elképzelés szerint a vadkárral érintette területről akár kézből, akár drón segítségével egy NDVI (normalizált vegetációs index) kamera felvételei alapján elemzi a kár fajtáját és nagyságát. Ezek után képes kiszámolni az elszenvedett kár összegét. Az indulási adatok az agrárkamara által megadott számok, terményhozamok.
Felgyorsulna a vadkárfelmérés és az adatfeldolgozás. Emellett ugyanarra a kárra mindig ugyanazt a hozzávetőleges eredményt kapnánk. Így elkerülhető, illetve csökkenthető lenne a perek, vitás esetek száma. Elemezni az NDVI felvételeket talán egyszerű feladatnak tűnik, azonban, ha pontos adatokkal kell a végén szolgálni akkor már hosszadalmasabb folyamat kiszámítani, mekkora területet ért kár, illetve részleges kár. Ezt egy automatizált rendszer nagyban meggyorsítaná.
Malatenszki emlékeztetett rá: Arról sem kell megfeledkezni, hogy fákról is lehet szó vadkár esetében és ott már még nagyobb a feladat, ha egy egész gyümölcsöst manuálisan kell végig járni és kielemezni: egy adott fán mekkora kár keletkezett. A mesterséges intelligencia arra is jó alkalmas, hogy megkülönböztesse a szándékosan okozott károkat a vad által okozottól.
A versenyen az Információs és Technológiai Minisztérium különdíját a TRIME csapat kapta Az ő megoldásuk is a vadkárral foglalkozott.
A TRIME egyik tagja, Balogh Tibor a témaválasztásról lapunknak elmondta: nem olyan rég sikeres vadászvizsgát tettem. A verseny agrár területre várt ötleteket és mivel mind a négyen villamosmérnökök vagyunk – távol az agráriumtól – abból kellett merítenünk, amiről hallottunk egyáltalán. Én a tanfolyamon tanultam, hogy a kárókatonák hatalmas károkat okoznak a halgazdaságokban, és épp a vadkár igények miatt került le a vadászható fajok listájáról. Korábban a csapatunk egyik tagja már foglalkozott képfelismeréssel és arra gondoltunk, hogy egy képfelismeréssel támogatott rendszer hatékonyabb védekezést biztosíthatna a kárókatonákkal szemben a jelenleginél.
A gyakorlatban ez úgy nézne ki, hogy a rendszer, miután felismerte és azonosította a madarat, a hangágyút irányított módon vetné be a kárókatona ellen. Vagyis ez egy képfelismerő algoritmussal támogatott kamerarendszert, mely optimalizálni tudná a madarak riasztását. Szemben az állandóan működő hangágyúval, ehhez a madár később szokna hozzá a riasztáshoz. De a halastó tulajdonosa arról is értesülne, ha már hatástalan a hangágyú, ilyenkor pedig a kilövést tudja segíteni a rendszer az adatbázisával.
Csak a hortobágyi halastavakon – a Debreceni Egyetem kutatása szerint – több 10 millió forintos károkat okoznak ezek a madarak. Egy ilyen rendszer telepítése egyszeri, fenntartási költsége pedig minimális. Elképzelésünk szerint a kárókatonák által okozott károkat jelentősen és tartósan csökkenteni tudná. A megvalósítás ötlete már megvan, reméljük, hogy lesz lehetőségünk valahol felépíteni is egy ilyen rendszert.
