Okosodó mezőgazdaság – A modern gazda legfontosabb eszköze az adat

Mit jelent az, hogy a „nagyobb” helyett az „okosabb” jelenti a jövőt? 

Magyarországon tömegterméket, komoditit állítunk elő (feldolgozatlan vagy alig feldolgozott termékek, búza, árpa, nyers tej stb. – a szerk.), és olyan országokkal versenyzünk, mint Brazília, Argentína vagy idővel Ukrajna, Oroszország. Ők nagyobbak, mérethatékonyabbak, van tengerparti kikötőjük. Azt gondolom, nem érdemes beleállni egy olyan versenybe, amelyet nem nyerhetünk meg. Ráadásul az intenzívebb, kizsákmányolóbb gazdálkodás a környezetünkre is káros. 

Az okosgazdálkodást laikusként egy olyan integrált rendszernek képzelem el, ahol mindent szenzorokkal mérnek, robotok végzik a munkát, mesterségesintelligencia-szoftverek figyelmeztetik a gazdákat a közelgő veszélyekre, önvezető traktorok köröznek a táblákon és high-tech drónokkal mérik fel a növényállományt. Mennyire járok közel a valósághoz? 

Léteznek ilyen megoldások Magyarországon, de inkább szigetrendszerszerűen. Mi azon dolgozunk, hogy ezekből a szigetekből összegyűjtsük az adatokat, és értelmet rendeljünk hozzájuk. Most jön ki például egy olyan új fejlesztésünk, amely segít a fertőzések előrejelzésében. 

Az egész gondolat onnan indult, hogy a Google hamarabb tudja, hogy influenzajárvány van, mint az országos tisztifőorvos, mert az emberek már az első jeleknél elkezdenek rákeresni a tüneteikre és a lehetséges kezelési módokra. 

Az ügyfelek felviszik a megfigyeléseiket, hogy milyen gyomokat, betegségeket, kártevőket látnak, milyen kezeléseket végeztek. Ezeket az adatokat aztán anonim módon, a törvényi kereteket betartva mi megosztjuk a többiekkel. Így tudunk nekik szólni, hogy figyelj, a környékeden feltűnt a repcefény­bogár. Így a gazda időben képes beavatkozni. 

Itt már mesterségesintelligencia-alapú döntéstámogatásról beszélünk?

A mesterséges intelligenciát a mezőgazdasági termelésben három nagy feladatra lehet használni. Az egyik a képi feldolgozás, amely lehet növényfelismerés, betegségfelismerés. A másik csoport a nyelvi modellek, amelyet mi is használunk többek között hangfeldolgozásra. És van a harmadik – én ebben hiszek leginkább –, ez a deep learning, egy olyan neurális háló, amelyen keresztül az adatokat „beszórjuk egy dobozba”, a gép pedig levonja a következtetéseket. Ezen a területen azért fontos ez az eszköz, mert azt, hogy mennyi a terméshozamunk, körülbelül nyolcszáz változó befolyásolja a mezőgazdaságban – ezért tudnak nehezen dönteni a gazdálkodók. 

De ha a legjobb megoldást javasolja a szoftver, az egy idő után nem befolyásolja az egész termelési hálózatot? Ha mindenkinek azt mondja, hogy árpát jó most termeszteni, akkor a piacot elárasztja az árpa, és leesik az ára, míg máshol hiány alakul ki. 

A rendszert úgy kell elképzelni, mint egy útvonaltervező alkalmazást. Ott is van, hogy két ember elindul ugyanarról a pontról, mégis különböző útvonalat javasol a program. És lehet, hogy egyéni szinten nem a lehető legrövidebb úton visz, de közösségi szinten már igen, vagyis azt is számításba veszi, hogy lehetőleg ne alakuljanak ki dugók. Tehát tegyük fel, hogy az AgroVIR megmondja ki mit termesszen, és első látásra a legjobb megoldás a durumbúza. De ha mindenki durumbúzát termeszt, már nem fogja megérni. 

Vagyis hiába lenne jó egy gazdálkodónak akár kétszáz hektáron is ezt a növényt termeszteni, ágazati, közösségi szinten az lesz a jó, ha mindenki ötven hektárt termeszt. 

Ilyen mennyiségű adat feldolgozására a gazda önállóan nem képes. Ez azt jelenti, hogy van az ágazaton egyfajta nyomás, hogy „aki kimarad, lemarad”?

Ez nem kérdés! Ha valaki nem kezdi tanulni, használni a digitális eszközöket, az egyértelmű verseny­hátrányt jelent. 

Lemaradásban vagyunk azokhoz az uniós országokhoz képest, ahol tőkeerősebb az ágazat?

Ezt nem mondanám. Az igaz, hogy egy robot vagy egy új hatóanyag előállítása nagyon tőkeigényes. De a szoftver annyira nem. Mi például organikusan növekedtünk, csak abból a pénzből, amelyet a gazdálkodók fizettek nekünk. Ma már az állattenyésztésben is egyre profibb digitális eszközök érkeznek, megdöbbentően sok fejőrobot van például az országban. Bendőszondákat alkalmaznak, amellyel mérik az állatok gyomrának paramétereit, kamerákkal figyelik a viselkedésüket – és ez nagyszerű. Azonban egy adatelemző szoftverrel több értelmet tudunk kinyerni ezekből az adatokból. 

A program segítségével azt is nyomon tudom követni, hogy hány forintot költöttem a tehénre és mennyire volt az állat jövedelmező, vagy melyik genetikát érdemes továbbvinni. Nagyjából két éve indultunk el ezen a piacon, és százezer állatnál tartunk itt, Magyarországon. Szlovákiában és Romániában is vannak ügyfeleink, akik a fejlesztésünk állattenyésztésre vonatkozó részét is használják. Tehát nem vagyunk lemaradva, sőt azt gondolom, sokszor mi diktálunk a régióban. Legújabb fejlesztésként az inputanyag (vetőmag, növényvédőszer, műtrágya stb. – a szerk.) digitalizációjában szeretnénk segíteni.

Itt a nagy piaci szereplők vannak meghatározó pozícióban. Nekik nagyobb az érdekérvényesítő képességük, a termelők pedig bizonytalan helyzetben vannak az árakat tekintve. 

Ezért indítunk egy olyan platformot – ez az Input+ –, ahová a kereskedők fel tudják tölteni az általuk forgalmazott anyagot, a gazdálkodók pedig válogathatnak, tendereket tudnak beküldeni, amelyre a kereskedők reagálhatnak. 

A technológiai fejlődés sokszor generációs szakadé­kokat teremt. Hogy látja, mennyire tud lépést tartani a gazdák idősebb nemzedéke a technológiai robbanással?

Szerintem ez elsősorban hozzáállás kérdése. Nagyon pozitív tapasztalataink vannak arról, hogy hatvan-hetven éves emberek használják a rendszert. A cég indulásakor nagyrészt középkorú cégvezetők döntötték el, hogy belevágnak. Vagyis azt gondolom, hogy ez a sztereotípia – legalábbis a mezőgazdasági vezetők körében – nem feltétlenül állja meg a helyét. Sok gazdaságnál látom, hogy a tulajdonos rájön arra, hogy a digitalizáció jelentheti azt az ösztönzést, amellyel rá tudja venni a fiát, lányát, hogy a cégnél maradjon, és továbbvigye az örökséget. 

A robottraktor, az adatfigyelő alkalmazás tud menő lenni azzal szemben, hogy gumicsizmában járkálok az istállóban.

A fenntarthatóság és a versenyképesség azonban sokszor nem tud együtt megvalósulni…

Én azt látom reálisnak, hogy akkor lehet fenntarthatóan termeszteni hatékonyan, ha annak az árát ki is fizetik a termelőnek. Vannak jó irányok, én hiszek a bio- és ökotermesztésben, de EU-s szinten szélsőséges és irracionális célokat fogalmaztak meg, ez pedig akkora versenyhátrányt jelent a piacon, hogy elindult egy nagyon komoly visszarendeződés. Ezért is fontos segíteni a gazdákat abban, hogy adatokra épülő, megalapozott döntéseket hozhassanak.

Támogatott tartalom