Uutiset

Koneoppiminen tehostaa maataloutta ennustamalla kasvin ja sen ympäristön välistä vuorovaikutusta

Koneoppimismenetelmiä tullaan testaamaan peltoviljelyssä, kasvihuonekasvatuksessa ja kasvinjalostuksessa.
Jussi Gillberg. Kuva: Aalto-yliopisto.

Tekes on myöntänyt vajaa 0,5 miljoonaa euroa Aalto-yliopiston pilottiprojektille, jonka tavoitteena on kehittää koneoppimismenetelmiä vastaamaan maatalouden haasteisiin. Hanke päättyy vuoden 2018 lopulla.

Koneoppimista on harvemmin hyödynnetty alkutuotannon haasteisiin. On kuitenkin arvioitu, että väestönkasvun myötä vuonna 2050 ruoan kysyntä ylittää tarjonnan noin 60 %:lla. Oma lukunsa on ilmastonmuutos, joka tullee aiheuttamaan merkittäviä lisähaasteita. Alkutuotannon tehostaminen on tarpeen, jotta ihmiskunnalle ylipäätään riittää ruokaa.

”Projektissa tullaan hyödyntämään yksilöllistetyn lääketieteen menetelmiä, jotka on kehitetty Aalto-yliopistolla professori Samuel Kasken johdolla. Voidaan ajatella, että hankkeessa käytetään alun perin täsmälääketiedettä varten kehitettyjä koneoppimismenetelmiä pelto- ja kasvihuonekohtaisesti, koska ennusteongelmat molemmilla soveltamisalueilla ovat hyvin samankaltaisia”, kuvailee hankkeen johtava tutkija Jussi Gillberg.

Pilottivaiheessa koneoppimismenetelmiä tullaan edelleen kehittämään. Perinteiseen peltoviljelyyn liittyen pyritään tunnistamaan kasvilajikkeita, jotka soveltuvat kullekin pellolle mahdollisimman hyvin. Kasvihuonekasvatuksessa taas säädetään koneoppimisen avulla kasvihuoneen olosuhteita optimaaliseksi. Näiden lisäksi tullaan myös kehittämään tarkempia ennustustyökaluja kasvinjalostajille.

Tehokasta ja ennustettavaa viljelyä

”Koneoppimisen avulla voidaan selvittää pellon hyvä käyttötarkoitus ja kulloiseenkin ilmastoon parhaiten soveltuvat viljelykasvit. Kyse on kasvin ja sen ympäristön välisen vuorovaikutuksen ennustamisesta. Kasvilajike, joka on muita satoisampi jollain tietyllä pellolla, voikin olla muita lajikkeita heikompi toisaalla”, lisää Gillberg.

”Kasvien viljelyssä olennaista on genotyypin, kasvin perimän, yhteisvaikutus ympäristön kanssa. Parhaimmillaan hankkeessa syntyvien menetelmien ja tapojen avulla voidaan ennustaa kasvinjalostusaineistojen menestystä uusissa olosuhteissa”, kuvailee Boreal Kasvinjalostuksen jalostusjohtaja Merja Veteläinen.

Projektissa on yrityskumppaneina mukana Boreal Kasvinjalostus Oy:n lisäksi Mtech Digital Solutions Oy ja Netled Oy, joka on erikoistunut tehokkaisiin kasvihuoneisiin. Yhdessä yrityskumppanien kanssa hankkeessa selvitetään erilaisia mahdollisuuksia kaupallistaa kehitettyä teknologiaa. ۳ٱ𾱲ٲötä tehdään myös Luonnonvarakeskuksen kanssa.

äپٴDz:

Jussi Gillberg
Tohtoriopiskelija
Aalto-yliopisto

  • äٱٳٲ:
  • Julkaistu:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Learning Centre graphics
Tutkimus ja taide, Opinnot Julkaistu:

Uudet e-kirjasovellukset korvaavat Adobe Digital Editions -ohjelman 20.5. alkaen

DRM (Digital Rights Management) -suojattujen e-kirjojen lataaminen muuttuu palveluissa Ebook Central, EBSCO eBooks ja VLeBooks. Adobe Digital Editions korvataan uusilla, saavutettavuutta paremmin tukevilla sovelluksilla.
Kulmikas sinivihreä rakennus harmaan taivaan alla, teksti: Aalto University Centre for radical creativity
۳ٱ𾱲ٲö, Mediatiedotteet, Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Aalto-yliopisto perustaa Radikaalin luovuuden keskuksen – tavoitteena tukea yhteiskunnan ja yritysten uudistumista

Keskus vastaa yritysten ja yhteiskunnallisten toimijoiden kiinnostukseen ja uudistumisen tarpeeseen ja kutsuu kumppaneita mukaan.
Saija Simola
Mediatiedotteet, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Laaja selvitys OmaKannasta kertoo: Potilastiedot voivat loukata – etenkin mielenterveyteen hoitoa saaneet herkkiä sanavalinnoille

Virheet, epäkunnioittava kieli ja tarpeettomaksi koettu tieto voivat loukata sähköisissä potilastiedoissa.
Abstrakti lähikuva värikkäästä lasista, jossa on pyörteisiä kuvioita oranssin, sinisen ja violetin sävyissä.
Tutkimus ja taide, Opinnot Julkaistu:

Tohtoriopintojen uusi THOPS-työkalu julkaistaan 18.5.

Tohtoriopiskelijoiden henkilökohtaisen opintosuunnitelman tekemiseen ja käsittelyyn uusi työkalu tohtoriopiskelijoille ja vastuuprofessoreille