DIGITOLEA - Primjena strojnog učenja u maslinarstvu

O projektu

Projekt DIGITOLEA istražuje primjenu naprednih tehnika strojnog učenja i umjetne inteligencije u maslinarstvu s ciljem optimizacije uzgoja maslina i ublažavanja negativnih posljedica klimatskih promjena. Projekt se provodi u specifičnom geografskom i klimatskom kontekstu dubrovačkog područja, koje obiluje autohtonim sortama maslina i stoljetnom tradicijom maslinarstva.

Istraživanje se temelji na prikupljanju višedimenzionalnih podataka na odabranim lokacijama u maslinicima u okolici Dubrovnika – od meteoroloških i pedoloških mjerenja do laboratorijskih analiza kemijskog sastava ploda i ulja. Ti podaci, zajedno sa slikama krošanja i rezultatima terenskih analiza, čine iznimno bogatu i rijetko dostupnu podatkovnu osnovu za razvoj modela strojnog učenja. Specifičnost ovog projekta je upravo širina spektra podataka koji se prikupljaju, što ga razlikuje od dosadašnjih istraživanja provedenih u drugim područjima gdje se uzgajaju masline.

Projekt provodi interdisciplinarni tim Sveučilišta u Dubrovniku koji okuplja podjednak broj stručnjaka iz računarstva i agronomije, što predstavlja ključnu komparativnu prednost i jamstvo za sustavni, znanstveno utemeljen pristup istraživanoj problematici.

Ciljevi projekta

• Praćenje klimatskih promjena i njihovog utjecaja na uzgoj maslina. Analizom vremenskih podataka i laboratorijskih rezultata razvijat će se modeli za bolje razumijevanje kako klimatske promjene utječu na prinose, kvalitetu ulja i fenologiju masline.
• Prepoznavanje fenofaza masline. U okviru projekta istraživat će se primjena algoritama dubokog učenja za automatsko prepoznavanje razvojnih stadija masline, što je ključno za pravovremenu primjenu agrotehničkih mjera.
• Prepoznavanje štetnika i bolesti. Metodama računalnog vida i analizom slika razvijat će se modeli za rano otkrivanje štetnika i simptoma bolesti, čime se omogućuje brža i učinkovitija zaštita nasada.
• Prepoznavanje sorti maslina. Algoritmi za klasifikaciju slika koristit će se za automatsko prepoznavanje sorti na temelju njihovih morfoloških karakteristika, s posebnim naglaskom na autohtone dubrovačke sorte.
• Utvrđivanje areala proizvodnje maslina. Korištenjem franciskanskog katastra, ortofoto snimaka i terenskih analiza utvrdit će se maslinarske površine na administrativnom području grada Dubrovnika i pratiti njihove promjene tijekom trajanja projekta.

Aktivnosti i metodologija

Istraživanje će se provoditi tijekom četiri godine (2025.-2029.) na tri lokacije u maslinicima dubrovačkog područja kako bi se zabilježile razlike uvjetovane mikroklimatskim uvjetima, različitim tlima i sortama. Na svakoj lokaciji više puta dnevno prikupljat će se meteorološki podaci (poput temperature, vlažnosti i tlaka zraka, količine oborina, globalnog zračenja, brzine i smjera vjetra), podaci o vlažnosti i temperaturi tla te vlažnosti lista. Uz senzorske podatke, redovito će se prikupljati fotografije krošanja maslina te laboratorijski podaci o kemijskom sastavu ploda i ulja u različitim fazama sazrijevanja.

Kako bi se osigurala automatska detekcija i predviđanje, prikupljeni podaci obradit će se statistički i primjenom algoritama strojnog učenja, posebno metodama dubokog učenja poput konvolucijskih neuronskih mreža. Pohrana podataka i računalna obrada odvijat će se na postojećoj infrastrukturi Laboratorija za podatkovnu znanost usmjerenu čovjeku – HDSLaba. Projekt predviđa pokretanje javne platforme na kojoj će zainteresirana javnost, a posebice maslinari, moći pratiti prikupljene podatke i rezultate analiza u stvarnom vremenu.

Radni paketi

• Upravljanje projektom: Opća koordinacija, organizacija sastanaka tima, upravljanje budžetom, dokumentacijom i rizicima te redovito izvještavanje.
• Vidljivost i diseminacija rezultata: Izrada i ažuriranje projektne web stranice i profila na društvenim mrežama, izrada promotivnog materijala, organizacija događanja te objava znanstvenih i stručnih radova.
• Analiza, planiranje i priprema: Pregled literature, analiza tržišta opreme, planiranje suradnje s dionicima, organizacija resursa za pohranu podataka i laboratorijske analize te planiranje javne platforme.
• Provedba istraživanja: Nabava i montaža opreme, prikupljanje podataka s terenskih meteoroloških postaja i iz laboratorija, provjera kvalitete i pohrana podataka, primjena algoritama strojnog učenja i prezentacija rezultata.
• Analiza i plan održivosti: Izrada detaljnih planova održivosti na temelju iskustava stečenih tijekom projekta – za opremu, nastavak znanstvenih istraživanja i dugoročno funkcioniranje javne platforme.

Očekivani doprinosi

Projekt DIGITOLEA donosi znanstvene, stručne i društvene doprinose. U znanstvenom smislu, kombinacija kvalitetnih višedimenzionalnih podataka i naprednih metoda strojnog učenja omogućuje objavljivanje relevantnih znanstvenih radova te prijavu na međunarodne natječaje vezane uz klimatske promjene, digitalizaciju poljoprivrede i primjenu umjetne inteligencije.

Za maslinare i širu poljoprivrednu zajednicu projekt nudi konkretne alate i preporuke, poput preciznijeg upravljanja agrotehničkim mjerama, ranog prepoznavanja štetnika i bolesti, automatskog određivanja fenofaza te identifikacije sorti maslina. Javna platforma za prikaz podataka dodatno će povećati svjesnost o utjecaju klimatskih promjena i potaknuti donositelje odluka i poljoprivrednike na usvajanje digitalnih tehnologija.

Provedbom ovog projekta Sveučilište u Dubrovniku strateški se pozicionira unutar visoko kompetitivnog i aktualnog znanstvenog područja, iskorištavajući svoju komparativnu prednost kao integrirano sveučilište s interdisciplinarnim timovima te jedinstvene geografske i klimatske specifičnosti lokacije. Projekt također omogućuje transfer znanja prema stručnoj javnosti, poljoprivrednicima i poduzetnicima koji razvijaju tehnološka rješenja za potporu poljoprivrednim aktivnostima.