Lietuviai sprendimų kūrėjai: grūdų mėginių analizė paklūsta dirbtiniam intelektui

Derliaus sezonas – įtemptas laikotarpis tiek ūkininkams, tiek grūdų supirkimo punktams ir laboratorijoms. Viena iš opiausių šio proceso vietų – grūdų kokybės vertinimas. Nors jis būtinas siekiant nustatyti teisingą kainą ir užtikrinti kokybišką sandėliavimą, pats analizės procesas iki šiol išlieka imlus laikui ir darbo jėgai, pristatydama sprendimą pasakoja Vilniuje veikianti įmonė EasyODM.tech.

Kokia sprendimo esmė? Tradiciškai mėginius vizualiai vertina patyrę specialistai – nustato grūdų rūšį, ieško priemaišų ar pažeidimų. Vieno mėginio analizė gali užtrukti nuo 15 iki 30 minučių, o rezultatai dažnai priklauso nuo žmogaus patirties, susikaupimo ar net nuovargio. Vidutiniškai rankiniu būdu aptinkama apie 5 priemaišas 100 gramų mėginyje – ir tai tik orientacinis skaičius.

Čia į pagalbą ateina technologiniai pokyčiai. Pasak tokius sprendimus kuriančios Lietuvos įmonės atstovo Ramūno Berkmano, automatizuotas sprendimas leidžia grūdų mėginių vizualinę analizę atlikti pasitelkiant dirbtinį intelektą. Sistema per vos 30–60 sekundžių nuskenuoja mėginį, išanalizuoja jame esančius objektus ir pateikia išvadas: kiek priemaišų, kokių rūšių grūdų aptikta, ar yra matomų pažeidimų.

Toks metodas leidžia aptikti apie 80 priemaišų tame pačiame 100 gramų mėginyje – tai kelis kartus daugiau nei rankiniu būdu.

Be greičio, sprendimas išsiskiria ir tikslumu – pasiekiamas 96–99 proc. klasifikavimo tikslumas, kai sistema identifikuoja atskirus grūdus ir priemaišas. Tai leidžia sumažinti ginčų tikimybę tarp supirkėjų ir tiekėjų, nes sistema pateikia ir vizualinius įrodymus – analizės rezultatai dokumentuojami, o prireikus juos galima peržiūrėti ar palyginti su kitais mėginiais.

Vienas pirmųjų praktinių testų buvo atliktas su avižų mėginiais. Dirbtinio intelekto segmentavimo algoritmas pasiekė 100 proc. tikslumą atpažįstant objektus – t. y. gebėjo tiksliai išskirti visus grūdus ir priemaišas mėginyje, o jų klasifikacija pagal rūšį ir tipą pasiekė 96 proc. tikslumą.

Pasak sprendimą kuriančios įmonės atstovų, sistema nėra skirta pakeisti specialistus, tačiau gali gerokai palengvinti jų darbą, ypač sezono įkarštyje. Automatizavus didelę dalį pasikartojančių užduočių, specialistai gali daugiau dėmesio skirti netipinėms situacijoms ar kokybės užtikrinimo veiksmams.

Šis sprendimas aktualus ne tik dideliems elevatoriams ar laboratorijoms – dėl savo paprastos struktūros jis gali būti pritaikytas ir mažesnėse supirkimo vietose ar net ūkiuose, kurie patys atlieka grūdų kokybės kontrolę.

ŪP portalas pasiteiravo sprendimų kūrimo įmonės atstovo R. Berkmano:

Įmonė turi jau 15 metų patirtį, dirba su bent 6 pramonės šakomis, su užsienio šalimis. Įdomu, kokia buvo (nuo ko prasidėjo) įmonės veikla?

Esame Lietuvos technologijų įmonių grupės „Agmis“ dalis. „Agmis“ jau daugiau nei 17 metų vysto programinės įrangos ir dirbtinio intelekto sprendimus Lietuvos ir tarptautinėms rinkoms.

Mūsų įmonės veikla išsiskiria tuo, kad koncentruojamės į dirbtinio intelekto ir kompiuterinės regos sprendimus ten, kur būtina vizualinė kokybės kontrolė, defektų atpažinimas ar automatizavimas.

EasyODM gimė iš realių klientų problemų, su kuriomis jie kreipėsi – taip nutiko ir su grūdais. Įmonė susidūrė su problema, o mes galėjome ją išspręsti.

Atrodo, kad dabar DI sprendimų rinkai yra aukso amžius? Kokia tai rinka, su kokiais iššūkiais susiduriate – konkurencijos, sprendimų pritaikymo ar kokybės, paslaugų poreikio augimo?

Nors dabartinės tendencijos rodo spartų susidomėjimo augimą, šį laikotarpį dar anksti vadinti „aukso amžiumi“. Vis dėlto akivaizdu, kad įmonės vis aktyviau ieško praktinių būdų, kaip DI pritaikyti procesų automatizavimui, kokybės kontrolei ar darbo jėgos trūkumo kompensavimui.

Pagrindiniai iššūkiai kyla diegiant naujoves – tam reikia aiškios vizijos, technologinio pasirengimo, duomenų ir kartais net vidinės organizacinės kultūros pokyčių. Mūsų patirtis rodo, kad svarbiausia – gebėti prisitaikyti prie konkretaus kliento situacijos ir pasiūlyti sprendimą, kuris realiai veikia jo aplinkoje.

Kas paskatina imtis vieno ar kito sprendimo? Tai verslo užsakymai? Pakalbėkime apie grūdų mėginio analizę pasitelkiant DI. Gal galite įvardyti, kur šis sprendimas pritaikomas – ar tarp tų šalių yra ir Lietuva?

Sprendimų poreikis dažniausiai kyla iš verslo – kai įmonės susiduria su lėtais, brangiais ar netiksliais kokybės kontrolės procesais. Grūdų mėginių analizė yra viena tokių sričių – dauguma procesų vis dar atliekami rankiniu būdu, trunka ilgai ir priklauso nuo darbuotojo kompetencijos ar net nuotaikos.

Šiuo metu šį sprendimą taikome Lietuvoje, tačiau jis aktualus viso pasaulio mastu – ypač ten, kur kokybės įvertinimas turi būti greitas, tikslus ir pagrįstas objektyviais duomenimis.

Lietuvoje matome didėjantį susidomėjimą, ypač tarp supirkimo ir gamybos įmonių. Dauguma įmonių nori įsitikinti, ar dirbtinio intelekto sprendimai tikrai veikia praktiškai jų atveju, todėl susidomėjimas auga – ypač artėjant sezono pradžiai.

Vis daugiau kalbama apie inovacijas žemės ūkyje. Tad tikime, kad DI pagrįsta grūdų analizė taps standartu ateityje – sprendimu, kuris užtikrina objektyvius, patikimus ir nešališkus rezultatus.

Parengė ŪP portalas

Su EasyODM medžiaga