Hat év fejlesztés, gyűjtőmunka után elérhető a Farmwave platform mesterséges intelligencián és adattudományon alapuló appja.

Craig Ganssle, alapító-vezérigazgató pályafutása egyáltalán nem úgy indult, hogy agrárium és MI szintézisén fog valaha is munkálkodni. 1995-ben tengerészgyalogosnak állt, de 2001-ben szívproblémák miatt le kellett szerelnie. A seregben a problémamegoldást szerette, néha alig álltak rendelkezésükre források, de a feladatot mindig megoldották.

Ez a mentalitás jellemzi a Farmwave-et is: a gazdáknak nem azt akarják megmutatni, hogy hogyan gazdálkodjanak, mert úgyis tudják. Helyette komplex problémákra kínálnak megoldást. Platformjuk pontos eredményeket produkál, pluszértékeket generál. Lényege, hogy a világ agrárinfóit mesterséges intelligenciával működő, a döntéshozást támogató adatmodellekké alakítja át.

A Farmwave nagy szervezetekkel, szövetkezetekkel és más agrártech cégekkel való együttműködésének eredménye a szabadalmi oltalomra benyújtott C.O.R.E (felhőalapú optimalizált felismerő motor), amelyet eddig csak a vállalat kliensei használhattak, de most már az appon keresztül bárki tesztelheti.

Hat évig dolgoztak rajta, többször kellett újrakezdeni, nehéz munka volt, miközben rengeteg üzenetet kaptak, mert sokan szerettek volna hozzáférni a hitelesített és katalogizált adatokból álló könyvtárhoz. A hozzáférés engedélyezésével rengeteget segítenek a világ mezőgazdáinak.

„A játéktér kiegyenlítéséről és a mezőgazdaság globális léptékű demokratizálásáról szól” – magyarázza Chris Chan, ügyvezető igazgató (COO).

A platform készlete máris nagyon masszív, az adatok integrálásával épülnek fel a növényi betegségeket azonosító, diagnosztizáló mesterségesintelligencia-modellek. Citrom- és narancsfélékhez, búzához, szójababhoz, borszőlőhöz, gyapothoz, paradicsomhoz és sok-sok máshoz szintén készítenek termés-előrejelző modelleket.

„Ha ismerjük a mesterségesintelligencia-technológiákat, tudjuk, hogy az adatok ugyanannyira fontosak, mint maguk a modellek. A világ több egyetemével és kutatóintézetével dolgoztunk együtt, közösen hitelesítettük az adatokat, és tettünk meg mindent a képkönyvtár pontosságáért. Ha élelmiszerekről van szó, nincs helye a hibának” – mondta Charlie Bassharn, a cég főmérnöke.

A cél adott: a Farmwave a mezőgazdaság MI-alapú képfelismerő szabványává akar válni. Más vállalatoknak az ImageNet és a többi közösségi ötletbörze adatsorai a források, amelyek sok esetben részrehajlók lehetnek. Ha az algoritmus belőlük tanul, az eredmény nem mindig felel meg a valóságnak.

„Minél pontosabb és objektívebb a diagnózis, annál jobban működik az automatizált döntéshozás” – nyilatkozta Grassle, majd hozzáfűzte: „sok mindenre számíthatnak még tőlünk. Bízunk benne, hogy a világ bármely pontján élő farmerek visszajeleznek, és a rendszert nekik fejlesztjük tovább.”

Az app segítségével privát beszámolót készíthetünk gazdaságunkról, amely a következő hónapokban sok értékes információval bővül. Ha akarjuk, nyilvános beszámolót is csinálhatunk, majd megosztjuk másokkal, kérdésekkel, tanácsokkal fordulva hozzájuk. Az app havi előfizetéses, speciális Farmwave és API opciókkal, ezeket meglévő platformokba integrálhatjuk.