Pajo Ranchi taime- ja loomakasvatusjuhi ning konsulendi Airika Verrevi sõnul on tehisaru võimekus muutunud oluliselt juba selle lühikese aja jooksul, mil tema on seda kasutanud. Selle aasta kevadel proovis toidutootja tehisaru abiga Excelisse andmeid koondada, kuid toona ei saanud lahendus sellega piisavalt hästi hakkama. Teravilja koristushooajaks oli olukord muutunud.

“Täna ma ei tee enam ühtegi Exceli tabelit ise. Ma ütlen AI-le, mida ma tahan, milline see välja peaks nägema, ja olemas,” rääkis Verrev.

Lisaks laseb ta tehisarul andmeid analüüsida ja otsida etteantud seadusandlusest vajalikke punkte. Sellegipoolest tuleb tema sõnul saadud infot pidevalt kontrollida.

Maaülikooli töötlemistehnika nooremprofessor Marten Madissoo kinnitas, et tööriist ei vabasta põllumeest vastuste hindamisest. “Peab arvestama, et tehisaru lahendus on lihtsalt üks hea tööriist, mis võimaldab meil kiiremini otsuseid langetada, aga me peame ikka ise eksperdid olema,” nentis ta.

Laiemalt näeb Madissoo masinõppel ja tehisintellektil põllumajandussektoris suurt potentsiaali. Võimalikke kasutusvõimalusi on nii logistikas, saaduste hoiustamise ja töötlemise korraldamises kui ka põldude analüüsis. Üht kõigile sobivat lahendust tema sõnul siiski ei ole, sest kasutusvõimalused sõltuvad suuresti lahendatavast probleemist.

Üks võimalus on panna paremini tööle sellised andmeid, mida koguvad põllumehed juba niikuinii põlluraamatute, registrite ja aruannete tarbeks. “Meil on eelis, et andmeid on mitmete aastate peale. Kui need andmed kokku võtta ja vastav mudel luua, mis neid analüüsima hakkab, on võimalik see võit saavutada,” leidis Madissoo.

Samas rõhutas ta taaskord vajadust ühendada põllumajanduslikku ja tehnilist asjatundlikkust. Sobivaid näitajaid peavad hindama põldu tundvad inimesed, kes oskavad sõnastada, mida andmetest teada tahetakse.

Juturobotist põllurobotini

Juturobotid on aga vaid jäämäe tipp. Marten Madissoo koordineerib Maaülikoolis tehisintellekti- ja robootikakeskuse AIRE tööd ning viimane on pühendunud just võimalustele tõsta tehisintellekti ja robootika abil tööstusettevõtete konkurentsivõimet. Tehisaru tööstusliku kasutusena tõi Madissoo näite AIRE demoprojektist Nõo Lihatööstuses, kus katsetati tehisaru kasutamist konveieril liikuvate pakendatud toodete kvaliteedikontrollis. Süsteem pidi märkama näiteks halvasti kleebitud silti, kuupäevaga seotud viga või puudust toote välimuses.

Tartu Ülikooli teadlaste eestvedamisel on tehisintellekti abiga tuvastatud näiteks aerofotodelt põllusaari või sorteeritud teravilja. Novaator on varem kirjutanud ka Maaülikooli katsetest mehitamata põllutehnikaga. Uusi lahendusi võib peagi tulla seoses põllumajandusdroonidega. Nimelt on riigikogus lugemisel taimekaitseseaduse muutmine, mis lubaks teatud tingimustel pritsida taimekaitsevahendeid mehitamata õhusõidukitelt.

Madissoo sõnul on olemas mitmeid autonoomseid lahendusi, kuid nende rakendamist takistavad nii õiguslikud piirangud kui ka vajadus tagada ohutust. Näiteks Maaülikooli põllurobot on tema sõnul veel kindlalt katsetamisjärgus: masinale tuleb õpetada põllu piire ja kohti, kus see liikuda saab.

“Päris ulme see ei ole, aga läheb veel natuke aega, et kõiki neid tehnoloogiaid ja võimalusi rakendada,” tõdes ta. Tema hinnangul sobivad automatiseerimiseks eeskätt kindla tegevuskäiguga korduvad tööd, mida on võimalik masinõppe abil efektiivsemaks muuta.

Usalda, aga kontrolli

Airika Verrevi arvates annavad tulevikus tehisaru abil ühendatud andmed võimaluse muuta põllumehe töö oluliselt täpsemaks. Näiteks võiks tehisaru analüüsida aero- ja droonifotosid ning aidata hinnata, kui palju väetist või taimekaitsevahendeid tuleb eelseisvaks hooajaks tellida. Nii saaks vältida liigsete kulutuste tegemist.

“See kokkuhoid võiks tegelikult olla päris suur. Täna me siiski tellime umbes,” ütles ta. Verrevi hinnangul kasutavad praegu paljud tootjad tehisaru pigem kui otsingumootori edasiarendust. Uute võimalustega kaasas püsimist raskendab aga tema sõnul ajanappus. 

Madissoo sõnul sõltub ettevõtjate valmisolek uut tehnoloogiat kasutusele võtta eelkõige sellest, kas kasu on arusaadav ja investeering põhjendatud. “Kui palju ma pean investeerima võrreldes sellega, kui kiiresti see investeering mulle tagasi tuleb?” sõnastas ta tootjate keskse küsimuse.

Esimene katsetus ei pea aga tema hinnangul olema kallis. Alustada võibki juturobotist ja konkreetsest küsimusest, seejärel proovida oma andmete analüüsimist ja katsetada soovitust näiteks ühel väiksemal põllul. Keerukamate ideede puhul soovitab ta aga otsida tuge ülikoolidest või AIRE-st.

“Ühel konverentsil toodi AI kasutamise kohta hea näide: hobused on tänapäeval ju alles, aga transpordisektoris ei oma nad absoluutselt mitte mingisugust tähtsust. Sama asi on AI-ga. Võib teha ilma, aga siis jäädakse peavoolust lihtsalt maha. Seega julgustan kasutama: usaldage, aga kontrollige,” sõnas Madissoo.

Kuula Airika Verrevi ja Marten Madissoo intervjuusid teadussaates “Atlas”, mis on Vikerraadio eetris pühapäeva õhtuti kell 17.05.