Nyt AI-'gudeøje' på traktorer skal reducere landbrugets brug af ukrudtsmidler

Et nyt dansk innovationsprojekt, OdinsAEye, vil udstyre landbrugets maskiner med avancerede kameraer og kunstig intelligens, der kan analysere markerne i realtid og sikre mere præcis brug af ukrudtsmidler. Målet er at reducere forbruget af herbicider med mindst 40 procent.

Projektet modtager 8,3 mio. kr. fra Innovationsfonden og bygger på idéen om, at landmænd i dag ofte sprøjter hele marker ”for en sikkerheds skyld”, fordi de mangler et digitalt overblik over, hvor indsatsen reelt er nødvendig.

Med det nye system monteres et såkaldt “CropCareCam” på traktorer og redskaber. Kameraerne indsamler billeder under arbejdet i marken, og en AI-løsning analyserer data og omsætter dem til konkrete sprøjteanbefalinger.

“OdinsAEye handler ikke om at fjerne landmanden fra beslutningen, men om at klæde ham eller hende på til at træffe de rigtige valg før sæsonen, løbende i sæsonen og efter sæsonen. Vi bygger et system, der fortæller, hvornår der skal handles – og endnu vigtigere, hvornår man trygt kan lade være. Hvis vi kan ramme plet med kunstig intelligens og kameraer på de eksisterende redskaber, kan vi reducere herbicidforbruget med mindst 40 procent uden at gå på kompromis med bundlinien. Det er et kæmpe skridt for den grønne omstilling af landbruget,” fortæller Rasmus Nyholm Jørgensen, seniorforsker ved Aarhus Universitet og projektleder.

Systemet testes direkte i landbruget for at sikre, at det fungerer i praksis under realistiske forhold som mudder og skiftende vejr. Ifølge projektet skal teknologien skabe et “closed-loop”, hvor data, handling og evaluering hænger sammen.

Bag projektet står et konsortium ledet af Aarhus Universitet i samarbejde med flere teknologivirksomheder og et dansk landbrug.

Faktaboks:

• Projekt: OdinsAEye – Intelligent Vision for Sustainable Farming
• Formål: Reducere brug af ukrudtsmidler med mindst 40 % via AI og kameraer
• Investering: 8,3 mio. kr. fra Innovationsfonden
• Samlet budget: 12,8 mio. kr.
• Varighed: 3 år (februar 2026 – februar 2029)
• Teknologi: “CropCareCam”, AI-baseret billedanalyse og sprøjteplanlægning
• Partnere:
  
  
  
  • Aarhus Universitet (AU-ECE & AU-AGRO)
  • AG Precision ApS
  • I-GIS A/S
  • AI Lab ApS
  • PerPlant ApS
  • Sigridshøj (landbrug)
  
  
• Metode: Realtidsanalyse af markdata og “closed-loop” beslutningssystem
• Test: Udføres direkte i landbrugsmiljø under reelle forhold