A mesterséges intelligencia átalakítja a mezőgazdaságot – és a CNH ennek az átalakulásnak az élvonalában jár. Ma, amikor olyan kihívásokkal nézünk szembe, mint a csökkenő termőterület, a változó éghajlat és a munkaerőhiány, az MI-alapú megoldások segítségével okosabban és fenntarthatóbban dolgozhatnak a gazdálkodók. A CNH kombájnjain, traktorain és permetezőgépein az MI-rendszerek valós időben hoznak összetett döntéseket – a járművek irányításától a kijuttatott inputanyagok optimalizálásáig – mindezt a termelékenység és a hozam növelése érdekében. Az olyan technológiák, mint a SenseApply™ permetezőautomatizálásnál gépi látást alkalmaznak, hogy a kezelést kizárólag ott végezzék, ahol valóban szükséges, így csökkentve a gyomirtószer-felhasználást és növelve a gazdák éves termelékenységét.
A CNH globális stratégiája az adatok döntésekké alakítására és a mezőgazdasági gépek intelligens együttműködő partnerekké fejlesztésére épül, hogy a világ gazdálkodóit egyszerűen kezelhető, hatékony és az igényeikhez igazított technológiával támogassa.
Az elmúlt évtizedben a mesterséges intelligencia (MI) csendes, de erőteljes hajtóerővé vált a mezőgazdaságban, amely gördülékenyebbé és okosabbá teszi a gazdálkodás mindennapjait. A modern kombájnokon, traktorokon és permetezőgépeken az MI-rendszerek ma már valós időben hoznak összetett döntéseket – például beállításokat módosítanak, járműveket irányítanak és a terméshozamot optimalizálják.
„Kombájnjainkban már évek óta működnek MI-alapú funkciók, és előfordul, hogy a gazdáink erről nem is tudnak” – mondja Francesca Protano, a CNH technológiai stratégiai és termékinnovációs vezetője. „Ez azt jelenti, hogy jól végeztük a munkánkat. Nem véletlen, hogy ügyfeleink ma a piacon elérhető legjobb kombájnokra támaszkodhatnak.”
Ahogy az MI-rendszerek egyre fejlettebbé válnak és a vásárlói elvárások is nőnek, ezek a láthatatlan fejlesztések új szakaszba lépnek. A nagyobb számítási kapacitás, a strukturáltabb adathalmazok és az iparági nyomás miatt – miszerint kevesebből kell többet elérni – a CNH egyre több gépbe építi be az MI-t, felgyorsítva a termékfejlesztést, és a precíziós gazdálkodásból a teljes autonómia és robotizáció irányába mozdul el.
„Most a mesterséges intelligencia harmadik hullámában járunk, amikor az ígéretes kísérletekből valóban hatékony eszközök lesznek” – mondja Protano. Ezt a hullámot nemcsak a képességek, hanem a sebesség, a méretezhetőség és a fenntarthatóság is jellemzi. A mezőgazdaság pedig különösen érzi ennek sürgetését.
SZÉTTAGOLT ADATOK, ÖRÖKÖLT RENDSZEREK ÉS NÖVEKVŐ NYOMÁS
A mezőgazdaság a világ egyik legrégebbi iparága, és a CNH több mint 180 éve támogatja a gazdálkodókat mérnöki innovációival. Ma azonban a termelők minden eddiginél komolyabb kihívásokkal szembesülnek. Az éghajlatváltozás, a munkaerőhiány és a változó szabályozások arra kényszerítik őket, hogy okosabb megoldásokat találjanak. A mesterséges intelligencia kínál egy lehetséges választ, de annak globális, töredezett ágazatban való bevezetése nem egyszerű feladat.
A CNH számára a kihívás egy része a vállalat sokszínűségéből fakad. Az elmúlt két évtizedben jelentős felvásárlások révén nőtt, különböző régiókban, termékvonalak és mérnöki kultúrák mentén. „Rengeteg adatot gyűjtünk” – mondja Protano –, „de különböző formátumokban és gyakran eltérő minőségben. Sok munkánk van abban, hogy ezeket az adatokat egységes, használható formába rendezzük.”
Egy közös adatalap létrehozása csak az első lépés. A megbízható MI-hez nagy teljesítményű számítástechnika, zökkenőmentes integráció és széles körű felhasználói bizalom is kell – különösen a vidéki térségekben, ahol a hálózati lefedettség nem mindig adott.
„A mezőgazdaságban a kapcsolatbiztonság az egyik legnagyobb kihívás” – teszi hozzá Protano. „A gazdák jellemzően olyan területeken dolgoznak, ahol az internetkapcsolat megbízhatatlan vagy egyáltalán nem elérhető.”
A CNH több partnerséget is létrehozott ennek megoldására, hogy a világ legtávolabbi régióiban dolgozó termelők is kihasználhassák a legmodernebb technológiákat. 2025 májusában például a vállalat megállapodást jelentett be a SpaceX leányvállalatával, a Starlinkkel, hogy a gazdák számára megbízható és megfizethető műholdas internet-hozzáférést biztosítson. Ez növeli a precíziós technológia hatékonyságát és javítja az adatok továbbítását.
BEÉPÍTETT INTELLIGENCIA, BŐVÜLŐ KÉPESSÉGEK
A kihívások ellenére a CNH mesterséges intelligencia stratégiája kézzelfogható eredményeket hoz. A cél nem a gazda helyettesítése, hanem a képességeinek kiterjesztése – a gépek okosabbá tétele, a feladatok egyszerűsítése és az üzemelés hatékonyabbá, környezetkímélőbbé tétele révén. „Csökkentjük a ráfordított energiát” – mondja Protano.
„Ha a folyamat egyszerű és átlátható, a gazdák visszajelzése rendkívül pozitív.” Az újítások közé tartozik például a SenseApply™ permetezőautomatizálási technológia, amely gépi látással felismeri a gyomokat, és csak ott juttat ki növényvédő szert, ahol arra valóban szükség van. Ezt a „zöld a barnán” elven működő rendszert a CNH a görög Augmenta start-up felvásárlásával fejlesztette tovább. A legújabb kutatások szerint ez jelentős költségmegtakarítást és gyors megtérülést hozhat, miközben csökkenti a vegyszerfelhasználást.
A látásvezérelt kormányzás másik példája a szőlőültetvényekben alkalmazott traktorokon látható, ahol a gép emberi beavatkozás nélkül, önállóan fordul meg a sorok végén – még olyan területeken is, ahol a GPS-jel gyenge.
A gazdák szemszögéből az előnyök egyértelműek: kevesebb pazarlás, alacsonyabb költség, jobb eredmények és kisebb munkaerőigény – ami segít áthidalni a munkaerőhiányt. Protano szerint pedig a legfontosabb visszajelzés az egyszerűség: „Minél kevesebbet kell beavatkozniuk, annál elégedettebbek. Ha a gép elvégzi helyettük, azonnal látják az előnyét.”
A GYORSULÁS HATÁSA: RÖVIDEBB FEJLESZTÉSI CIKLUSOK, OKOSABB RENDSZEREK
A CNH számára a mesterséges intelligencia nemcsak azt alakítja át, hogy mit tudnak a márkái gépei, hanem azt is, milyen gyorsan készülnek el. „Az MI egyértelműen képes felgyorsítani az innovatív funkciók fejlesztését” – mondja Protano. „Javítja a fejlesztési és a tesztelési ciklusokat is.”
Ezt a gyorsulást részben a generatív MI hajtja, amely ma már a CNH szoftvermoduljainak programozásában is segít. Ugyanakkor a terepi szenzorokból gyűjtött, felhőalapú platformokra feltöltött és onnan a termékfejlesztésbe visszacsatolt adatok is kulcsfontosságúak. Ezek az információk nemcsak a mérnökök munkáját támogatják: gyakran arra is rávilágítanak, mire van valójában szükségük az ügyfeleknek, illetve hogyan használják a gépeket olyan módokon, amelyeket a tervezők korábban nem láttak előre – ez pedig új funkciók vagy modellek fejlesztését indítja el.
Végső soron az MI lehetővé teszi, hogy a CNH többféle ügyfelet, több régióban és pontosabban az igényeikhez illeszkedő megoldásokkal szolgáljon ki. Ez jelentheti például a kézi gyomlálást kiváltó gépi tanulásra épülő speciális berendezéseket, vagy az olyan automatizált rendszereket, amelyek segítségével az új kezelők kevesebb képzéssel is hatékonyabban dolgozhatnak.
AZ OKOS GÉPEKTŐL A FENNTARTHATÓ NÖVEKEDÉSIG
A CNH mesterséges intelligencia stratégiája nem hirtelen irányváltás, hanem fokozatos építkezés: az okosabb eszközök rétegről rétegre épülnek a meglévő képességekre, a strukturált adatokra és a globális felhasználói bázisra. Ez a stratégia rugalmas, régióspecifikus és sokféle technológiához alkalmazkodó megközelítést jelent. Ahelyett, hogy egyetlen, mindenre kiterjedő megoldás mellett köteleződne el, a CNH tudatosan több felhő- és szoftverpartnert von be, hogy rendszereinek architektúrája mindig nyitott és alkalmazkodóképes maradjon.
Legyen szó gyomokat felismerő permetezőkről vagy GPS nélkül navigáló traktorokról, a CNH a mesterséges intelligencia segítségével újragondolja, hogyan működjenek a gépek – és milyen gyorsan képesek fejlődni. Ahogy Protano összefoglalja: „Már benne vagyunk a hullámban. Most az a kérdés, milyen gyorsan tudunk haladni.”
Forrás: publications.cnhindustrial.com
Összeállította: Farkas Imre (fotó: media.cnh.com)
GÉPmax Tudástár: mesterséges intelligencia a mezőgazdaságban – adatvezérelt algoritmusokra épülő technológiai megoldások összessége, amelyek valós időben támogatják a mezőgazdasági gépek döntéseit, optimalizálják az inputfelhasználást, gyorsítják a fejlesztési ciklusokat, és növelik a termelékenységet, fenntarthatóságot és az automatizáltság szintjét.
