Észak-Karolina állam éves áfonya-termése közel 25 ezer tonna - az amerikai termelés mintegy 9 százaléka. A betakarítás megszervezése azonban komoly kihívás: az áfonya nem egyszerre érik, ami többszöri, pontosan időzített szüretelési körök szükségességét jelenti. A túl korai betakarítás az édes ízből enged, a túl késői pedig puha, töpörödött gyümölcsöt eredményez. Mindkét eset bevételkiesés.
Az NC State Egyetem Növény-fenomikai Laboratóriumának kutatói erre a problémára fejlesztettek AI-alapú megoldást: egy okostelefon-alkalmazást, amely egyetlen fénykép alapján automatikusan megszámolja az érett és éretlen bogyókat egy bokron. Az egyik tesztbokron a rendszer 112 bogyót azonosított másodpercek alatt a kép feltöltése után. A modellt több ezer, kézzel cimkézett felvétellel tanították be, amelyek érett és éretlen áfonyákat egyaránt tartalmaztak - tíz kereskedelmi farm adatait felhasználva.
A technológia elsődleges célja a munkaerő-gazdálkodás optimalizálása. Ha a termelő pontosan tudja, mikor éri el egy bokor a csúcsérési állapotot és mennyi gyümölcs várható, célzottan küldheti ki a szüretelő csapatokat - felesleges körök és kieső termés nélkül. A rendszer döntéstámogató eszközként működik, nem helyettesíti, hanem kiegészíti a gazdálkodói tapasztalatot.
A kutatás hatóköre túlmutat az áfonyán: a csapat hasonló gépi látás alapú megközelítést alkalmaz az epernél is, ahol a Neopestalotiopsis nevű gombabetegség korai felismerése jelent kihívást. A mögöttes logika mindkét esetben azonos - minél több növényt lehet gyorsan és pontosan értékelni, annál jobb döntések születnek a betakarítás, a nemesítés és a növényvédelem területén egyaránt. A rendszer egyelőre nem érhető el nyilvánosan, a fejlesztők jelenleg további áfonyfajtákra terjesztik ki.
