Představte si zařízení připojené k traktoru, v jehož vnitřku je ukryt AI robot s dokonalýma očima a jemnou mechanikou, který umí nikoliv sklízet, ale odstraňovat plevel. Světlo světa spatřil na Moravě před pár lety, už se prodává po celém světě a může znamenat skutečnou revoluci. S partnership managerkou rodinné firmy – startupu Ullmana, Adélou Kučerovou, jsme mluvili o přístupu, které šetří lidskou práci i přírodu. 

Jak se AI učí rozpoznávat rozdíl mezi rostlinou a plevelem v reálném čase?

Naše AI pracuje s kamerovým systémem složeným z 2D a 3D kamer, umístěných v našem vlastním kamerovém AROW boxu, který obsahuje LED osvětlení, výpočetní jednotku a celý řídicí software. Dvourozměrná kamera získává detailní obraz rostlin, zatímco třírozměrná kamera umožňuje měřit výšku porostu a nastavovat přesnou hloubku zásahu nožů. Každou sekundu systém zpracovává velké množství obrazových dat pomocí výpočetních jednotek typu Nvidia Jetson a rozhoduje o práci nástroje v reálném čase. Systém snímá rostliny v mikrosekundových intervalech — 45 za vteřinu — a v reálném čase analyzuje obraz tak, aby rozlišil konkrétní plodinu a plevel přímo v porostu. Klíčové je, že algoritmus se neřídí pouze tvarem listů, ale zaměřuje se i na přesnou polohu kořenového krčku, takzvaného „srdíčka“ rostliny. Díky tomu dokáže velmi přesně určit, kde se nachází plodina a kde plevel, a podle toho ovládat nože tak, aby plevel odstranily a plodin se nedotkly. V praxi se tím dostáváme na zhruba 99 % přesnost i na silně zaplevelených a nerovných polích.

Jak probíhal začátek trénování AI? Bylo to náročné?

Začínali jsme úplně od nuly, a to jen s jednou plodinou — řepou. Potřebovali jsme nasbírat velké množství kvalitních dat z polí. Nejdříve šlo o rozsáhlé snímkování plodin a plevelů v různých růstových fázích, světelných podmínkách i typech půdy. S touto fází nám pomáhaly také výzkumné instituce, například tým z IT4Innovations v Ostravě, který podpořil vývoj modelů přímo pro pole. První sezóny byly nejnáročnější, protože šlo o opakovaný cyklus: nasbírat data, natrénovat model, vyzkoušet ho na poli, najít jeho slabá místa, upravit ho a znovu sbírat data. Postupně jsme vytvořili rozsáhlou databázi více než devadesáti různých plodin a dnes dokážeme naučit systém na nový typ plodiny většinou během několika dní. Naše databáze má nyní kolem čtyř milionů snímků.

Setkali jste se s nedůvěrou v AI? Jak jste ji řešili?

Ano, může se to stát, protože farmáři mají pochopitelně velkou zodpovědnost za své plodiny a často už mají zkušenost s technologiemi, které v laboratoři fungovaly skvěle, ale na poli selhávaly. Nedůvěru řešíme hlavně praktickými ukázkami na jejich poli, kde okamžitě vidí výsledek. Vysvětlujeme jim, že AI nenahrazuje jejich zkušenost, ale pomáhá jim zvládnout rutinní a fyzicky velmi náročnou práci. Když lidé vidí konkrétní dopady — například to, že dokážeme snížit náklady na pletí až o 90 % a obejít se bez herbicidů — skepticismu obvykle rychle ubývá. Nejlepší zpětnou vazbu máme od zemědělců, kteří si náš stroj pořídili a vidí, jak systém funguje.

Jak na vaši práci nahlíží evropská legislativa o AI a udržitelnosti?

Náš systém patří do kategorie tzv. „low-risk“ průmyslových AI aplikací, protože nerozhoduje o lidech, ale pouze o tom, kde je plevel a kde plodina. V rámci připravovaného evropského AI Actu tedy spadáme do jedné z nejméně rizikových kategorií. Samozřejmě dodržujeme požadavky na dokumentaci, kyberbezpečnost a transparentnost. Z pohledu udržitelnosti je naše technologie v souladu s evropskými cíli, zejména s Green Dealem a strategií „Farm to Fork“, která usiluje o snížení používání chemických herbicidů o 50 % do roku 2030. Projekty jako AROW, které vedeme, jsou podporovány EIT Food právě proto, že umožňují nechemické odplevelení a výrazné omezení herbicidů.

Jaká je přesnost systému a s čím má ještě problémy?

Díky integrovanému osvětlení je systém nezávislý na denní době, takže může pracovat i v noci, a orientace podle kořenového krčku výrazně snižuje citlivost na vítr či pohyblivost listů. Největší výzvou jsou extrémní podmínky, například silně podmáčené nebo rozježděné pole, místa, kde plevel úplně překryje malé rostliny a není vidět ani jejich kořenový krček. Také je pro náš stroj náročný velmi nerovný terén, kde je obtížné udržet ideální pracovní hloubku. Tyto situace však představují potíž i pro běžné mechanické pletí.

Nakolik je provoz automatizovaný?

Náš systém funguje jako nástroj nesený klasickým traktorem, nikoli jako plně autonomní robot. AI sama rozhoduje o tom, kde má zasáhnout a kde ne, zatímco obsluha traktoru nastavuje parametry práce, jako je typ plodiny, pracovní hloubka nebo rychlost. Díky intuitivnímu rozhraní na tabletu je ovládání jednoduché a není potřeba žádná IT kvalifikace. Člověk zůstává v kabině a má nad procesem dohled, ale samotné rozhodování o plevelech probíhá automaticky. V plně ekologickém režimu dokážeme ušetřit až 90 % nákladů na lidskou práci.

O kolik se dá snížit potřeba herbicidů?

V ekologickém zemědělství je podmínkou herbicidy nepoužívat vůbec, a naše technologie umožňuje plně mechanické odplevelení. Tímto ekologickým zemědělcům výrazně šetříme potřebu lidské práce, a tím získávají možnost rychleji růst. V konvenčním zemědělství, podle EIT Food a dalších partnerů, lze tímto způsobem nahradit většinu chemických zásahů a často snížit používání herbicidů o 50 % i více, v některých případech až na nulu. U konvenčních farem záleží na jejich strategii. Někde se náš stroj používá jako hlavní metoda a chemie jen doplňuje práci, jinde je mechanický zásah kombinován s omezenou dávkou herbicidů. Umožňujeme tedy přejít buď na ekologické nebo udržitelné zemědělství.

Jaký má technologie vliv na biodiverzitu a zdraví půdy?

Protože nepracujeme s herbicidy, nedochází k chemickému zatížení půdy ani vody. Mechanické pletí řízené umělou inteligencí umožňuje velmi cílené zásahy, takže místo plošného postřiku řešíme plevel lokálně a přesně. Z dlouhodobého hlediska tato technologie podporuje větší biologickou aktivitu půdy a vytváří lepší podmínky pro půdní organismy, což je zásadní pro udržitelné hospodaření.

Jaké jsou náklady ve srovnání s běžnými metodami?

Hlavním přínosem našeho řešení je výrazná úspora lidské práce. U některých plodin může ruční pletí představovat až 150 hodin na hektar za sezónu, což při běžných mzdových nákladech znamená vysokou finanční zátěž. Náš systém dokáže odplevelit jeden hektar přibližně za hodinu, a tím snižuje náklady na plečkování až o 90 %.

Pořizovací cena je srovnatelná s moderní zemědělskou technikou, ale díky dramatickému omezení potřeby ruční práce je návratnost investice u středních a velkých podniků velmi rychlá.

Je technologie vhodná pro velké podniky i malé farmy?

Technologie se hodí jak pro velké ekologické podniky se stovkami hektarů, tak pro menší farmy pěstující zeleninu, bylinky či speciální plodiny. Rozhodující není velikost farmy, ale množství ruční práce, kterou chce farmář nahradit.

Umíte si představit spolupráci více AI systémů na jedné farmě?

Ano, a do značné míry se to už začíná dít. Můžeme si představit farmu, kde náš systém zajišťuje inteligentní pletí, další systémy optimalizují hnojení, zavlažování či logistiku. Klíčovou roli bude hrát interoperabilita, tedy schopnost jednotlivých systémů spolu komunikovat tak, aby farmář nemusel přecházet mezi mnoha uzavřenými platformami a aby všechny technologie fungovaly jako jeden propojený celek. 

Jak se promění role farmáře během příštích deseti let?

Farmář bude stále méně „manuálně výkonný“ a stále více manažerem dat, technologií a komplexních procesů. Nadále však zůstane expertem na půdu a krajinu, ale jeho práce bude spočívat v rozhodování o tom, jaké technologie kam nasadit, jak pracovat s daty a jak propojit udržitelnost s ekonomickou efektivitou.

Jak jste se k vyvinutí stroje dostali?

Šlo o skutečný rodinný problém — jak najít řešení, které uleví farmě od extrémní ruční práce. S tím se spojilo technické know-how a IT zázemí Martina Ullmanna. Nejprve jsme se rozhodli vyvíjet stroj, až postupně jsme došli k přehodnocení strategie a začali jsme se více věnovat technologii. Startup vznikl v roce 2019 jako rodinná firma a dnes má za sebou evropské granty, podporu EIT Food i několik ocenění, například GRAND PRIX TechAgro 2024 nebo Top AI In-Row Solution 2025.

Dnes má Ullmanna ambici být světovou špičkou v AI pro zemědělství. Podle našeho názoru může každý přijít s inovativním řešením problému, je třeba mít jen velmi dobrou znalost dané problematiky. EU i Česká republika podporují tato nová řešení, což zásadně usnadňuje vývoj a vstup na trh.

Foto: Ulmanna