A BerryGood sztori: eperföldtől a nagyüzemig – hogyan pörgeti fel az AI a mezőgazdaságot?

Brno melletti családi eperföldtől egy startupon át a malajziai farmig – Siemens-technológia adja a hátteret, csak épp más léptékben. A mesterséges intelligencia és az automatizálás ma már nemcsak az ipari nagyüzemeknek szól: a kisebb, családi gazdaságok is ugyanazokhoz az eszközökhöz férhetnek hozzá, amelyekkel a jövő mezőgazdasága fenntarthatóbbá válik, kevesebb vegyszert és kézi munkát igényel.

Van egy pillanat minden eper életében, amikor eldől, hogy a piacra kerül-e, vagy a földre pottyanva kárba vész. Ez a „pillanat” néhány óráig tart, és hagyományosan emberi szemek és emberi kezek döntik el – méghozzá rengeteg dolgos kéz, hiszen egy közepes üvegház szezononként több tucat szüretelő dolgozót igényel, akikből egyre nehezebb elegendőt találni.

Többek között a munkaerőhiány az oka, hogy az elmúlt években három, egymástól teljesen független eperprojekt is ugyanahhoz a technológiai partnerhez fordult: a Siemenshez. A három sikersztori közül az egyik egy csehországi családi gazdaságban kezdődött, a másik egy németországi egyetemi hackathonon, a harmadik pedig egy trópusi országban, ahol nagyon nehéz a szabadföldi epertermesztést megvalósítani. A végeredmény mindhárom esetben ugyanaz: az epret ma már nemcsak emberi munkaerő, hanem mesterséges intelligencia is szüreteli, felügyeli és gondozza – csak épp a gazdaság méretétől függően egészen más eszközökkel.

A családi gazdaság: Ráječek és a FRAVEBOT

A Brno melletti Ráječek településen üzemelő családi gazdaság közel száz éve termel zöldséget, mai formájában pedig 1997 óta – a család 2021-ben kezdett először málnát, majd hamarosan epret is termeszteni hidroponikus  fóliósátrakban (talaj nélkül, tápoldatban). A Sklenář család áprilistól októberig kínálja a saját termesztésű epret.

A hagyományos, generációkon átívelő, igazi családi gazdálkodásba érkezett be a FRAVEBOT (Fruit and Vegetable Robot), amelyet az egykori Optisolutions cégből kivált, azóta önálló FRAVEBOT s.r.o. néven működő vállalat fejlesztett a Siemensszel és a Ráječek-i családdal együttműködve, több brnói egyetem hallgatóinak bevonásával.

A rendszer két robottípusra épül: a FRAVEBOT Scout szenzorokkal pásztázza a növénysorokat, figyeli az érettséget, és mesterséges intelligenciával korán felismeri a betegségeket és kártevőket, míg a FRAVEBOT Harvestor a Scout adatai alapján célzottan és kíméletesen szüreteli a tökéletesen érett szemeket. „A két robottípus közötti munkamegosztás sok szempontból előnyös” – magyarázta Vratislav Beneš, a FRAVEBOT fejlesztője és a cég alapítója. „A Scoutok, amelyeknek elsődleges feladata a növények megfigyelése, gyorsabban mozognak az üvegházban, és ha közben más munkát is végezniük kellene, az lassítaná őket.”

A robotokat a Siemens SIMATIC S7-1500 rendszere vezérli, az igazi újdonság azonban az, ahogyan a robotok „agyát” betanítják, mielőtt egyáltalán üvegházi környezetbe kerülnének. A navigációt egy virtuális NVIDIA Isaac-környezetben szimulálják, a betegség- és kártevőfelismerő mesterséges intelligenciát pedig a növények és a gyümölcsök digitális ikrén tréningezik NVIDIA Omniverse-ben – vagyis egy virtuális eperföldön tanulja meg felismerni a kórokat, mielőtt valaha is egy valódi levelet látna.

A digitális iker egy fizikai tárgy vagy folyamat (itt: egy epernövény vagy üvegház) számítógépes mása, amely a valósághoz hasonlóan viselkedik. Így egy robot vagy egy mesterséges intelligencia még azelőtt megtanulhatja felismerni a betegségeket vagy kiszámolni egy mozdulatot, mielőtt valaha is találkozna egy valódi növénnyel – ehhez olyan szimulációs környezeteket használnak, mint az NVIDIA Omniverse vagy az NVIDIA Isaac.

A robotok fizikai vezérlését egy PLC, azaz programozható logikai vezérlő végzi: olyan ipari számítógép, amely valós időben méri és szabályozza a folyamatokat – például a hőmérsékletet vagy a páratartalmat –, és szükség esetén azonnal beavatkozik.

Vissza az eprekhez

Mivel a mai szimulációs eszközök a fizikai törvényeket – például egy eperszem súlyát – is képesek modellezni, a robot idegrendszere jóval a fizikai megépítés előtt, olcsóbban és gyorsabban betanítható. Az interfészt a valós és a digitális világ között a Siemens Xcelerator nyílt platformja biztosítja.

„Ez az az út, amit érdemes követni: nem csupán a robotikai részre koncentrálni, hanem az elemzésre és a termesztők felhasználói felületére is” – emelte ki Matěj Sklenář, a Ráječek-i gazdaság társtulajdonosa és vezető agronómusa. A Siemens csehországi ipari automatizálási vezetője, Tomáš Froněk szerint a cég célja, hogy megoldásszállítóként kösse össze a különböző technológiai partnereket a végfelhasználók igényei szerint – és a fejlesztés már túl is lépett a csehországi eperföldeken: a robotok jelenleg előszéria-fázisban vannak, a tervek szerint pedig elsősorban olyan üvegházi nagyhatalmakba exportálnák őket, mint Hollandia, Kalifornia vagy Spanyolország.

A startup: az Organifarms BERRY robotja

Míg a Ráječek gazdaság egy évszázados családi hagyományból indult, a németországi konstanzi Organifarms egy hackathonon született ötletből.

A hackathon jellemzően pár napos fejlesztői rendezvény, ahol csapatok gyorsan, közösen dolgoznak ki és építenek meg egy ötletet vagy prototípust, gyakran verseny formájában.

„Az egyik társalapítóm egy hackathon során vetette fel az ötletet, ami a fenntartható mezőgazdaságról és a jövő egyik problémájának, a munkaerőhiánynak a kezeléséről szólt” – idézte fel Hannah Brown, az Organifarms társalapítója. „Elkezdtünk megoldásokon dolgozni, és hamar rájöttünk, hogy az automatizálás a kulcs.”

Az így megszületett BERRY robot – amelyet a cég a Siemens viszonteladóján, az ISAP AG-n keresztül csatlakozva a Siemens startup-programjához fejlesztett tovább. A cég ezzel nyerte el 2022-ben az ISAP AG „Startup of the Year” díját. A robot a hét minden napján, éjjel-nappal képes dolgozni a zárt üvegházban.

Kameráival és szenzoraival felméri az egyes szemek érettségét és minőségét, adatot gyűjt a növények egészségi állapotáról, majd robotkarjával közvetlenül a szárnál, a gyümölcs sérülése nélkül vágja le az érett epret, amelyet mérlegre tesz és dobozokba csomagol.

Nem csupán szüretel: a menet közben gyűjtött adatokból az Organifarms szoftvere előrejelzéseket és javaslatokat készít a termesztőknek, sőt stresszjeleket és betegségeket is képes felismerni a növényeken, hogy a gazda időben beavatkozhasson.

A robot fizikai tervezése a Siemens Solid Edge szoftverével készült. „A Solid Edge-dzsel olyan alkatrészeket tudtunk megtervezni és folyamatosan finomítani, amelyeket sehol nem lehetett készen megvásárolni. Ezek nélkül a BERRY egyszerűen nem működne.” – mondta Brown. A cég azóta tovább nőtt: 2025 augusztusában az EBZ Group szerzett többségi tulajdont az Organifarmsban, ami jelzi, hogy a start­upból kinőtt fejlesztés mekkora üzleti érdeklődést váltott ki az agrártechnológiai piacon.

A nagyüzem: BerryGood a trópusokon

A harmadik állomás földrajzilag és léptékében is a legtávolabbi ugrás: Malajziában, ahol a hőség és a páratartalom miatt hagyományosan szinte lehetetlen jó minőségű epret termeszteni, ezért az ország az eper nagy részét importálni kényszerül – a frissesség, a költségek és a fenntarthatóság rovására.

A BerryGood nevű malajziai farm ezt a korlátot akarta feloldani: azt a kérdést tették fel a Siemensszel közösen, hogy vajon az éghajlatnak muszáj-e korlátnak lennie.

A BerryGood termesztőterei egy épület zárt szintjein kaptak helyet, ahol a hőmérsékletet, a páratartalmat, a fényt és a tápanyagellátást nem a természet, hanem előre megtervezett „receptek” alapján, Siemens programozható logikai vezérlők (PLC-k) irányítják egy teljesen zárt, szabályozott környezetű (Controlled-Environment Agriculture, CEA) rendszerben.

„Azt a célt tűztük ki, hogy átalakítsuk az eperszüretelést Malajziában, és tudtuk, hogy ez a megfelelő technológiával lehetséges – itt jött képbe a Siemens” – idézte fel Lim Hooi Keong, a BerryGood ügyvezető igazgatója, hozzátéve, hogy a recept-alapú környezetszabályozás segítségével a jövőben más növényekre is átállhatnak, miközben folyamatosan magas minőségű, organikus terméket tudnak kínálni. A farmon a Tajvanról beszerzett, kiváló minőségű eperpalántákat egységesített protokollok szerint nevelik, így az import gyümölcsökével összemérhető minőségű, ám annál lényegesen frissebb terméket tudnak kínálni.

Recept-alapú protokoll. A termesztés minden lépését (hőmérséklet, fény, tápanyag-adagolás stb.) előre rögzített, pontosan meghatározott paraméterek – egyfajta „recept” – szerint állítják be és ismétlik meg minden egyes ültetésnél, hogy a termés minősége mindig kiszámítható és egyenletes legyen.

Ugyanaz a technológia, más lépték

A három sztori – a családi gazdaság, a startup és az ipari léptékű farm – első ránézésre alig hasonlít egymásra. Mégis ugyanaz a mögöttes logika köti össze őket: a Siemens Xcelerator ökoszisztémája olyan nyílt platformot ad, amelyre a legkülönbözőbb méretű és típusú mezőgazdasági vállalkozások építhetnek – legyen szó egy évszázados brnói családi gazdaság digitálisan betanított robotjairól, egy németországi startup adatvezérelt szüretelőjéről, vagy egy malajziai farm mesterséges klímában termő eperéről. Ami eddig kizárólag a nagyipar kiváltsága volt – az automatizálás, az adatelemzés, a mesterséges intelligencia –, ma már elérhető azoknak is, akik nem gyárakat, hanem eperföldeket üzemeltetnek.