Kuinka autonomiset ajoneuvot parantavat maatalouden kestävyyttä ja tuottavuutta

Autonomiset traktorit, dronet sekä istutus-, kitkemis- ja sadonkorjuurobotit ovat kehittyviä teknologioita, jotka uudistavat maataloutta ja auttavat vähentämään ruokapulaa parantamalla maatalouden kestävyyttä ja tuottavuutta. Kaikenlaiset autonomiset ajoneuvot vapauttavat ihmisiä traktoreiden ja muiden koneiden ajamisesta, jotta he voivat suorittaa enemmän lisäarvoa tarjoavia tehtäviä. Näihin sisältyvät täsmäviljelymenetelmät, joilla parannetaan tuottoa ja kestävyyttä sekä vähennetään negatiivisia ympäristövaikutuksia ratkaisemalla veden ja työvoiman puutteeseen sekä muihin rajoitteisiin liittyviä ongelmia.

Dronet ja maatalousrobotit ovat kokonaan uudelta pohjalta kehitettyjä järjestelmiä, mutta sama ei koske traktoreita. Traktoreita on käytössä jo paljon, ja niillä on tyypillisesti pitkä käyttöikä. Näin ollen täysautomaattisten ratkaisujen kehittämisen ohella olemassa oleviin traktoreihin jälkiasennetaan sähkömoottoreita ja uusia sovelluskohtaisia digitaalisia järjestelmiä eli niin kutsuttuja digitaalisia traktorityökaluja.

Tässä artikkelissa tutustutaan digitaalisten traktorityökalujen ja sähkötraktoreiden kehitykseen. Tässä artikkelissa käsitellään myös autonomisten traktoreiden käyttöönoton haasteita sekä täsmäviljelymenetelmissä hyödynnettyjä droneja, traktoreiden antureita, tekoälyä ja koneoppimista. Lisäksi artikkelissa tarkastellaan autonomisten maatalousajoneuvojen toteutuksessa tarvittavia teknologioita sekä sitä, kuinka suunnittelijat voivat nopeuttaa kehitystä hyödyntämällä DigiKeyn konenäön, moottoreiden, ohjainten, tehonmuunninten, antureiden, kytkinten, langallisen ja langattoman tiedonsiirron sekä signaali- ja virtakaapeleiden ja -liitinten kattavaa tuotevalikoimaa. Artikkelin lopuksi katse suunnataan lyhyesti kohti tulevaisuutta, jossa autonomisia maatiloja ohjataan edistyneillä käyttöjärjestelmillä, joilla voi hallita sekä autonomisista että tavanomaisista maatalouskoneista koostuvia kalustoja tuottavuuden ja kestävyyden maksimoimiseksi.

ISObus-väylä maataloustyökaluille

Teollisuus 4.0 -aloitteen lailla maatalous siirtyy kohti älykkäitä ja verkkoon yhdistettyjä koneita. Tätä tavoitetta tukee traktoreille sekä maa- ja metsätalouskoneille suunniteltu International Standards Organization (ISO) 11783 ‑tiedonsiirtoväylä. Maataloudessa sitä kutsutaan yksinkertaisesti nimellä ISObus. Se perustuu maataloussovelluksiin optimoituun Society of Automotive (SAE) J1939 ‑protokollaan, joka kattaa Control Area Network (CAN) ‑väylän. Agricultural Industry Electronics Foundation tukee aktiivisesti ISObusia ja koordinoi ISO 11783 ‑standardin parannettuja sertifiointitestejä.

Ennen ISObusia maatalouskoneissa ja traktoreissa käytettiin valmistajakohtaisia ohjausjärjestelmiä, jotka rajoittivat monipuolisuutta, suorituskykyä ja yhteentoimivuutta. ISObus kattaa standardisoidut liitännät, tiedonsiirtoprotokollat ja käyttösuositukset sekä mahdollistaa sellaisten ohjausjärjestelmien kehittämisen, joissa käytetään verkkoon kytkettyjä antureita eri valmistajilta (kuva 1). ISObus tukee myös traktorityökalujen sähköistämistä, mukaan lukien sähkötoimiset mekaaniset voimanottolaitteet (Power Take Off, PTO) sekä jopa 700 voltin ja 100 kilowatin suurjänniteliittimet sähkötoimisten työkalujen virransyöttöön.

Kuva 1: ISObus mahdollistaa eri valmistajien antureiden ja työkalujen integroinnin Plug and Play ‑järjestelmään. (Kuvan lähde: Armin Weigel/dpa (valokuva: Armin Weigel/picture alliance, Getty Imagesin kautta))

ISObusia kehitetään traktoreiden työkalujen hallintajärjestelmien (Tractor Implement Management, TIM) tukemiseksi. ISObusin edistyneen version suunnitellaan mahdollistavan palautetietojen siirtämisen työkalulta traktorille, mikä tukee traktorin ja työkalun yhdistelmän optimointia. Se mahdollistaa myös korkeamman antureiden integrointitason työkaluissa viljelytarkkuuden tehostamiseksi. Traktori tarjoaa sijaintitiedot ja koko järjestelmä kerää jatkuvasti tietoja maaperän ja viljelykasvien tilasta. Yksityiskohtaisempien tietojen avulla voidaan parantaa sekä tuottoa että kestävyyttä.

Sähkötraktorit, jälkiasennukset ja autonomiset traktorit

ISObusin jatkuvan kehityksen ohella traktoreiden sähköistäminen on tärkeässä asemassa autonomisten ajoneuvojen käyttöönotossa ja maatalouden kestävyyden parantamisessa. Päästöjen vähennys on erittäin tärkeä osa-alue. Neljännes maailman kasvihuonepäästöistä tulee maatalousajoneuvoista ja maatalouteen liittyvästä toiminnasta. Yksi traktori vastaa 14 auton päästöjä.¹

Sähkötraktorit alkavat hiljalleen ilmestyä markkinoille. Päästöjen vähentämisen ohella sähkötraktorit laskevat huomattavasti polttoainekustannuksia. Sähkötraktorit ovat tällä hetkellä pääasiassa pienempiä malleja, sillä suurempien tehokkaiden sähkötraktoreiden vaatimat akut ovat suurempia kuin itse korvattavat perinteiset traktorit. Suuret sähkötraktorit myös painavat enemmän, mikä lisää maa-aineksen ei-toivottua tiivistymistä. Lisäksi suurten akkujen latausajat ovat liian pitkiä käytännölliseen soveltamiseen maataloudessa. Testikäytössä on jo pienempiä sähkötraktoreita, joissa on 25–70 hevosvoiman eli 18,6–52 kilowatin moottorit ja pienet akut. Traktoreiden sähköistämiseen kuuluu muitakin tekijöitä kuin voimansiirto. Myös traktoreiden työkalujen teho- ja ohjaushydrauliikka täytyy korvata (kuva 2).

Kuva 2: Testikäytössä valmistellaan pienempiä sähkötraktoreita, joissa on 25–70 hevosvoiman moottorit. (Kuvan lähde: brizmaker, Getty Imagesin kautta)

Suuremmille traktoreille on saatavilla jälkiasennettavia hybridisarjoja. Eräs yritys esimerkiksi tarjoaa 250 kW:n generaattorilla varustettua sarjaa, jonka voi liittää traktorissa käytettävään polttomoottoriin hydraulipumpun tilalle. Sarjaan kuuluu myös neljä sähkömoottoria hydraulisen voimansiirron korvaamiseksi sekä sähköinen voimansiirto olemassa oleville työkaluille. Jälkiasennussarja korvaa hydraulijärjestelmät ja laskee polttoaine- ja huoltokustannuksia sekä parantaa hybridisähkötraktorin käytettävyysastetta ja luotettavuutta.

Kuten autonomisten ajoneuvojen ja kuorma-autojen käyttöönoton, myös autonomisten traktoreiden hyödyntämisen tulevaisuus on epävarmaa. Esimerkiksi Kalifornian nykyiset säädökset vaativat, että kaikissa itseliikkuvissa koneissa on oltava käyttäjä ajoneuvon ohjainten ääressä laitteen itsenäisen toiminnan ja liikkeen aikana. Täyttä automaatiota täytyy siis vielä odottaa.

Peltojen yllä lentäminen

Droneja käytetään nykyään monenlaisissa maatalouden tehtävissä. Esimerkkejä:

• Kasvien terveyden kuvantaminen: Dronet ovat suurilta osin korvanneet satelliittikuvat viljelykasvien terveyden seurannassa. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) ‑kuvantamislaitteistolla varustetut dronet ottavat yksityiskohtaisia värikuvia kasvien terveyden seurantaa varten. Satelliittikuvien saaminen vie aikaa, ja niiden tarkkuus on metrin luokkaa, kun taas droneilla saadaan millimetrintarkkoja kuvia, joista voi tunnistaa hyvin kohdennetusti tauteja, tuholaisia ja muita ongelmia reaaliajassa.
• Pellon olosuhteiden seuraaminen: Droneilla voi seurata myös kokonaisten peltojen maaperän ja ojituksen tilaa. Tämä mahdollistaa tehokkaammat ja kestävämmät kasteluohjelmat.
• Istutus: Automaattiset siemeniä istuttavat dronet ovat yleisiä metsäteollisuudessa, ja niiden käyttöä ollaan laajentamassa maatalouteen. Droneilla voi istuttaa nopeasti puita tai siemeniä, ja niillä pääsee tehokkaammin hankaliin paikkoihin. Esimerkiksi kaksi käyttäjää voi istuttaa päivässä 400 000 puuta käyttämällä useita droneja.
• Ruiskutuskäyttö: Lannoitteiden ja torjunta-aineiden ruiskuttaminen droneilla on yleistyvä sovellus, jota käytetään vaihtelevasti eri alueilla (kuva 3). Esimerkiksi Etelä-Koreassa 30 % maatalouden ruiskutuksista suoritetaan droneilla. Sen sijaan Kanadassa dronejen käyttö maatalouden ruiskutuksissa ei ole laillista. Yhdysvalloissa droneilla ruiskutus vaatii lisensoinnin ja sertifioinnin Yhdysvaltain ilmailuhallinnolta (Federal Aviation Administration, FAA) sekä osavaltion maatalous-, liiketoiminta- ja liikenneviranomaisilta.

Kuva 3: Lannoitteiden ja torjunta-aineiden ruiskutusten suorittamiseen on kehitetty suuria droneja. (Kuva: baranozdemir, Getty Imagesin kautta)

Tarkkuuden ansiosta saadaan enemmän aikaan vähemmällä

Jo ennen autonomisten traktoreiden ilmaantumista odotetaan, että dronet sekä traktoreiden ja niiden työkalujen sähköistäminen tukevat täsmäviljelyä ja parantavat kestävyyttä.

Association of [agricultural] Equipment Manufacturersin (AEM) tekemän tutkimuksen mukaan täsmäviljely voi parantaa viljelykasvien tuottoa 4 % ja lannoitteiden sijoittamisen tehokkuutta 7 % sekä vähentää rikkakasvien ja tuholaisten torjunta-aineiden käyttöä 9 % ja fossiilisten polttoaineiden käyttöä 6 %². Lisäksi tarkalla kastelulla voidaan vähentää veden käyttöä 4 %.

Nämä lukemat perustuvat nykyteknologiaan. Verkkoon yhdistettyjen järjestelmien ja tekoälyn lisäämisen odotetaan moninkertaistavan nämä hyödyt. Koneoppimisen soveltaminen koneiden huollossa tarjoaa lisää säästöjä ja parantaa kestävyyttä.

AEM:n mukaan autonomisten maanviljelykoneiden odotetaan parantavan toiminnan tehokkuutta 24 %, kun huomioidaan sekä säästöt menoissa että tuoton tehostuminen. Merkittävä osa tästä pohjautuu oletukseen, että autonomiset koneet ovat kevyempiä kuin niiden korvaamat koneet, mikä vähentää maa-aineksen tiivistymistä ja parantaa sen kuntoa.

Tekoäly ja koneoppiminen ovat myös tärkeässä roolissa tiettyihin tehtäviin optimoitujen tarkkojen koneiden kehityksessä. Tiettyyn tehtävään tarkoitetut koneet voivat olla pienempiä kuin yleiskäyttöiset traktorit. Esimerkiksi pieniä työkoneita kehitetään hienovaraisuutta ja tarkkuutta vaativiin viljelykasvien poimintasovelluksiin.

Rikkakasvintorjunta on toinen osa-alue, jossa tekoälyn ja koneoppimisen odotetaan tarjoavan merkittäviä hyötyjä. Rikkakasvintorjunta on vaikeaa ja työlästä, ja tehottomasti toteutettuna se lisää veden käyttöä ja köyhdyttää maaperän ravinnepitoisuutta. Viljelykierto on osittainen ratkaisu, joka ei kuitenkaan poista rikkakasvien torjunta-aineiden ja manuaalisen rikkakasvintorjunnan tarvetta. Konenäköä, tekoälyä ja koneoppimista hyödyntävät rikkakasvintorjuntarobotit ovat nykyään testikäytössä. Nämä pienet koneet myös minimoivat maa-aineksen tiivistymisen (kuva 4).

Kuva 4: Esimerkki autonomisista sadonkorjuuroboteista, joissa käytetään konenäköä, tekoälyä ja koneoppimista. (Kuvan lähde: onurdongel, Getty Imagesin kautta)

Maatilakäyttöjärjestelmä ja autonomiset kalustot

Maatalousalalla odotetaan innolla tulevaisuutta, jossa täysin autonomisia maatiloja sekä niiden kalustoa – mukaan lukien autonomisia ja tavanomaisia maatalouskoneita, maan päällä liikkuvia koneita ja droneja – ohjataan sofistikoituneella käyttöjärjestelmällä tuottavuuden ja kestävyyden maksimoimiseksi (kuva 5). Näitä maatalouskalustoja käytetään koordinoidusti pääomakustannusten alentamiseksi, työvoimantarpeen minimoimiseksi ja suurten tietomassojen keräämiseksi täsmäviljelyn autonomista suorittamista varten. Lisäksi tulevaisuuden maatilakäyttöjärjestelmä standardisoidaan ja optimoidaan tukemaan erilaisia koneita eri valmistajilta. ISObusin käyttöönotto on vasta ensimmäinen vaihe avoimeen lähdekoodiin ja standardisointiin pohjautuvan maatila-automaation toteuttamisessa.

Kuva 5: Maassa ja ilmassa käytettävien autonomisien maatalouskoneiden koordinoidut joukot parantavat toiminnan kestävyyttä. (Kuvan lähde: Scharfsinn86, Getty Imagesin kautta)

Ehdotetun maatilakäyttöjärjestelmän muita hyötyjä ovat alhaisemmat CO2-päästöt, matalampi polttoaineenkulutus sekä akkujen latauksen ja hallinnan optimointi. Myös Big Data ‑analyysilla on tärkeä rooli maatalouden tulevaisuudessa. Suoraan kentältä saadut suuret reaaliaikaiset tietomassat tukevat tekoälyn ja koneoppimisalgoritmien jatkuvaa kouluttamista sekä täsmäviljelyn optimoinnin vaatimaa päätöksentekoa, ohjausta ja toiminnan suunnittelua.

Yhteenveto

Autonomisten maatalouskoneiden ja kestävän täsmäviljelyn kehittäminen on vielä alkutekijöissään. ISObusin valinta on toimialan ensimmäinen askel tällä tiellä. Uuden sukupolven ISObus tukee yhteentoimivuutta entistä paremmin ja auttaa kompleksisempien verkkoon yhdistettyjen maatalouskonekalustojen kehittämisessä. Tavoitteena on kehittää maatilakäyttöjärjestelmä, joka voi tukea kalustoja massiivisilla reaaliaikaisilla anturitiedoilla sekä tekoäly- ja koneoppimisalgoritmeilla. Näin koneita voidaan käyttää koordinoitujen maassa ja ilmassa toimivien koneiden joukkoina, mikä parantaa kestävyyttä ja tuottavuutta.

1. Autonomous Tractors with Robot Brains Are Coming to Take Over the Farm, Autoweek
2. The Environmental Benefits of Precision Agriculture Quantified, AEM