Project Farmz

Hvordan kan en app forenkle bondens hverdag?

Som bonde er det aldri mangel på arbeid. Dyr skal tas hånd om og utstyr skal vedlikeholdes. Det skal pløyes, sås, gjødsles og slås. I tillegg til alt dette så er man ofte pålagt å dokumentere arbeidet som har blitt gjort.

Bonden og gründeren Ivar Sylte kom på tanken at det måtte være mulig å forenkle dokumentasjonen ved hjelp av teknologi. Det ble starten på et prosjekt ved navnet Farmz. Abaris har siden 2017 jobbet med Farmz-konseptet og utviklet flere piloter. Vi har jobbet med AI i form av big-data, mønstergjenkjenning og maskinlæring. Aktører i markedet har vist en stor interesse for løsningen. Noen har sågar tilegnet seg ideén og startet egne prosjekter

Farmz-konseptet er en innertier i tråd med tiden. Et digitaliseringsprosjekt innenfor mat- og for-produksjon med bruk av smarttelefoner, sensorikk og stor-data/big-data, AI, mønstergjenkjenning og maskinlæring som effektiviserer bondens drift og optimaliserer produksjonen.

Før sommeren fikk vi godkjent en søknad hos Grønn Framtid ved Oppland Fylkeskommune for utvikling av en prototype som “proof of concept”. I sommer har Abaris sammen med studentene Jonas Frich, Kristoffer Hukkelås, Lars Sørlie, Elias Lillesæter og Øystein Rolstad utviklet Farmz-appen. De benyttet seg av Xamarin Forms og .Net Core.

Skjermbilde av app

I appen har bonden oversikt over sine jorder, kjøretøy og utstyr. Bonden vil også kunne slå på sporing før han skal utføre en jobb. I det sporing er aktivert vil appen begynne å samle data fra mobilens sensorer. Når bonden er ferdig med det aktuelle arbeidet, avslutter han sporingen og appen lagrer den innsamlede dataen. Appen setter da i gang med å kalkulere hvilke type arbeid som ble utført. Ved å bruke all den innsamlede dataen, regelmatriser og avansert logikk, vil appen kunne komme med et forslag til hva det var mest sannsynlig at bonden gjorde. Om forslaget stemmer godkjenner bonden det, om ikke gjør han eventuelle endringer før dataene blir lagret. Dersom bonden gjør korreksjoner, vil systemet kunne lære av dette og gi et enda mer korrekt forslag neste gang.

Etterhvert som de utførte jobbene blir lagret kan bonden bla seg gjennom for å se når arbeid ble utført, hvilke type arbeid det var og på hvilke deler av jordet. Denne oversikten kan hjelpe bonden med å ta beslutninger om hvilke deler av jordet som kan sås, hvor det bør gjødsles eller når det bør slås. Dokumentasjonen er nå digital og vil kunne tolkes av ulike tjenester og eksporteres til ulike formater som f.eks rapporter til KSL - Kvalitetssystem i landbruket.

Håpet med Farmz-prosjektet er at bonden skal slippe den tidkrevende manuelle prosessen med dokumentasjon og heller kunne fokusere på viktigere arbeidsoppgaver. I tillegg vil bonden selv kunne benytte data for faglige vurderinger, eller bonden kan tilby agronomer og rådgivere tilgang til dataene slik at de kan gi råd basert på et rikt og korrekt datagrunnlag. I kommende versjoner vil appen ytterligere automatisere dokumentasjonen basert på at systemet gradvis kan lære bonden å kjenne.

Sommerstudentene og André

Vi takker Grønn Framtid, Ivar Sylte og sommerstudentene for innsatsen og samarbeidet.

Grønn Framtid KSL Morgendagens landbruk er digital

Kontakt oss.

Vi slår gjerne av en prat.

Gjør det