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

Punamustaraitainen kontti, jossa lukee 'Aalto Design Factory', vieressä valkoisia koivupuita.
Kampus, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Design Factoryn kontit muuttuivat taiteeksi

Aalto Design Factory on muuntautunut vanhat varastokonttinsa ulkoilmagallerian taideteoksiksi nimeltä ‘Bitti’ ja ‘Atomi’. Lopputuloksena on kampusympäristöä rikastuttava installaatio, jossa yhdistyvät funktionaalisuus ja taiteellinen näkemys.
Valkoiseen pukeutunut nainen seisoo pukuhuoneessa, jossa violettia seinää, valaistu peili ja riippuvia vaatteita.
۳ٱ𾱲ٲö, Tutkimus ja taide Julkaistu:

Hämeenlinnan taidemuseon näyttely herättää teokset henkiin elokuvan keinoin

Hämeenlinnan taidemuseossa nähdään yhteistyössä Aalto-yliopiston elokuvataiteen laitos ELO:n kanssa toteutettu Kehyskertomuksia: 24 fps / Reframing Cinema -näyttely.
Two students and a professor sitting around a table, talking and looking at laptop screen.
Tutkimus ja taide, Opinnot Julkaistu:

Tule uusien tohtoriopiskelijoiden tutoriksi joulukuussa 2025

lmoittaudu uusien tohtoriopiskelijoiden tutoriksi orientaatiopäiville!
Open Access Week 2025 -juliste, jossa on yhdeksän kuvaa avoimen pääsyn symbolin takana ja tapahtuman tiedot.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Tutkimusaineiston julkaiseminen tutkimusartikkeleiden yhteydessä

Tieteelliset lehdet vaativat enenevässä määrin ns. tutkimusdatan saatavuuslausuntoja (data availability statements). Ne sisältävät tiedot siitä, mitä dataa on saatavilla, mistä se löytyy ja datan mahdolliset käyttöehdot.