AGRO-AI

AGRO-AI

Opracowanie adaptacyjnego systemu monitorowania, diagnozowania i testowania maszyn rolniczych w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji wspierającego rozwój maszyn rolniczych w ramach idei ekosystemu innowacji województwa podlaskiego Dolina Rolnicza 4.0.

W projekcie zaplanowano stworzenie stanowiska badawczego do symulacji zgrabiania zielonki, odwzorowujące rzeczywiste warunki pracy maszyn rolniczych. Stanowisko umożliwi zbieranie danych pomiarowych dotyczących pracy maszyny rolniczej, co pozwoli na dobór odpowiednich czujników. W ramach projektu powstanie również system diagnostyczny oraz platforma telemetryczna do zdalnego monitorowania i analizy danych z maszyn. Dzięki zastosowaniu nowoczesnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja i analiza danych, możliwe będzie przewidywanie awarii, optymalizacja pracy maszyn oraz poprawa jakości obsługi serwisowej.

Głównym celem projektu jest opracowanie adaptacyjnego systemu monitorowania, diagnozowania i testowania maszyn rolniczych w oparciu o algorytmy sztucznej inteligencji umożliwiającego:

• zbieranie i przekazywanie online do chmury danych pomiarowych związanych z parametrami pracy prototypowych maszyn rolniczych testowanych w warunkach polowych u rolników w Polsce lub za granicą,
• przetwarzanie i analiza zarejestrowanych danych w zakresie algorytmów sztucznej inteligencji identyfikujących stany pracy testowanych maszyn do późniejszych analiz poprawności pracy i funkcjonalności prototypu maszyny,
• rejestrowanie zdarzeń niepożądanych występujących w trakcie testów prototypów maszyn z identyfikacją źródeł tych zdarzeń niepożądanych i wpływu na funkcjonowanie maszyny,
• pomiar online ilości obrabianego plonu w celu oceny wpływu warunków testowania na parametry pracy prototypu.

Efektem projektu będzie opracowanie systemu autodiagnostycznego dla maszyn rolniczych współpracujący z internetową platforma telemetryczną do diagnostyki i monitorowania maszyn rolniczych oraz mapowania plonu pola.

Grupą docelową projektu są producenci maszyn rolniczych, którzy potrzebują zaawansowanych systemów do testowania prototypów w warunkach polowych z wykorzystaniem algorytmów sztucznej inteligencji. Odbiorcami rezultatów projektu będą również rolnicy – końcowi użytkownicy maszyn, jednostki naukowe oraz firmy technologiczne z sektora MSP, zainteresowane rozwojem i wdrażaniem nowoczesnych rozwiązań diagnostycznych.