Optimalisering av haustevinduage for steinfrukt med kunstig intelligens - test av maskinlæringsanalyse med morelle-produksjon i Sogn (OptiFrukt)

Prosjektet skal utgreie føresetnadene og bruk av kunstig intelligens (maskinlæring) for meir presis planlegging av innhaustingstid for moreller produsert i Sogn. Sogn Frukt og Grønt AS (SFG) som driftar og eig Noreg sitt største pakkeri for moreller er samarbeidspartner i prosjektet. Sesongen 2023 med svært mykje utkast har vist at det er stort behov for å utvikle og teste nye metodar som kan bidra til å sikre fruktkvalitet og redusere svinn i primærleddet. Målet med analysen er nok nøyaktigheit til å mogleggjera ei separasjon av haustetidsprognosar for ulike sortar og gardar med felles mottaksstad. Metodikken som vil bli uvikla og testa i prosjektet har potensial til å bli brukt for betre og meir føreseieleg planlegging av hausting for bønder og mottak for pakkeristrukturar, distributørar og salstrukturar, som har potensial til å optimalisere tids-planlegging og avgjerdstaking for bønder, pakkeri, og vidare opp i verdikjeda for å indusere meir føreseielegheit og effektivitet langs produksjons-forbrukslinja.

Startdato:
Sluttdato:
Finansiert av:
Forskingsmidlar for jordbruk og matindustri (FFL/JA)
I samarbeid med:
Sogn frukt og grønt AS
Prosjektnummer:
6688
Aktuelt:
  • robot njøs

    Landbruket om 20 år vil ikkje sjå ut som dagens landbruk. Bærdyrkarane er blant dei som står på terskelen til den nye tida, der menneska spelar ei mindre rolle og robotane gjer stadig meir.
    – Det er eit stort potensial for å digitalisere og robotisere, fortel Øyvind Heimset Larsen ved Vestlandsforsking.