Kunstig intelligens (AI) er i stigende grad blevet integreret i moderne landbrug. Teknologien anvendes ikke længere udelukkende til forsøgsprojekter eller nicheområder, men breder sig i takt med, at præcisionslandbrug og automatisering vinder indpas globalt. AI kombinerer datavidenskab, billedgenkendelse og beslutningsalgoritmer og anvendes i dag til at optimere høstudbytte, reducere pesticidforbrug og forudsige sygdomsudbrud i afgrøder. Dette sker ikke blot i store, industrielle landbrug – også mindre og mellemstore bedrifter i Skandinavien begynder at implementere AI-baserede løsninger.
For landmænd er potentialet tydeligt: bedre beslutningsgrundlag, lavere driftsomkostninger og øget resiliens over for klimatiske udsving. Forskningen viser, at AI kan komplementere traditionelle agronomiske metoder og hjælpe med at imødekomme kravene om bæredygtig fødevareproduktion. Men udviklingen er kompleks, og ikke alle teknologier har endnu fundet vej til fuld skalering. Her præsenteres fem dokumenterede eksempler på, hvordan AI anvendes i moderne landbrug – med særligt fokus på Skandinavien.
1. FarmDroid (Danmark) – Autonom såning og ukrudtsbekæmpelse med solenergi
Den danske robotvirksomhed FarmDroid har udviklet en fuldt autonom markrobot, der både sår og bekæmper ukrudt uden kemikalier. Maskinen anvender GPS og AI-baserede algoritmer til præcist at identificere planternes placering og efterfølgende mekanisk fjerne ukrudt mellem og omkring rækkerne. Ifølge en artikel i AgFunderNews fra 2024 har teknologien været i brug på mere end 200 landbrug i Europa og reduceret herbicidforbrug med op til 90%. Robotten drives af solenergi og kræver minimal manuel overvågning.
2. Agtech Sweden – AI og sensorteknologi til jord- og planteovervågning
Agtech Sweden er en innovationsplatform tilknyttet Linköpings Universitet, der understøtter udviklingen af AI- og sensorteknologier i svensk landbrug. Et af deres forskningsprojekter fokuserer på realtidsmåling af jordkomprimering. AI analyserer trykdata og vejrforhold og vejleder landmænd i, hvornår tunge maskiner kan bruges uden at skade jordstrukturen. Et andet projekt undersøger muligheden for at anvende ultralydssignaler fra planter til at identificere vandmangel eller skadedyrsangreb, længe før visuelle symptomer opstår.
3. iGrow (Globalt, inkl. anvendelse i Skandinavien) – AI-styret klimakontrol i drivhuse
iGrow er et AI-baseret system, der autonomt regulerer drivhusklima, lysforhold og vanding baseret på kontinuerlig sensorfeedback. I et peer-reviewed studie offentliggjort i 2022 i tidsskriftet Computers and Electronics in Agriculture blev systemet testet i tomatdrivhuse og viste en gennemsnitlig forøgelse af udbyttet på 10,15% sammenlignet med manuel styring. I Skandinavien anvendes lignende AI-platforme til kommercielle urte- og grøntsagsproduktioner, hvor marginale justeringer i klimaet kan give store udslag i kvalitet og mængde.
4. John Deere 8R – Autonom traktor med computer vision
Den amerikanske producent John Deere har lanceret en fuldt autonom traktor med seks par stereokameraer og AI-drevne billedanalysealgoritmer. Maskinen kan navigere uden fører, identificere forhindringer og udføre opgaver som harvning og såning på egen hånd. Teknologien er blevet testet i pilotprojekter i både Nordamerika og dele af Europa, herunder Tyskland og Danmark. Traktoren kan overvåges og styres via smartphone og har ifølge producenten reduceret behovet for manuel arbejdskraft med op til 50% på specifikke opgaver.
5. WeedScout (Tyskland, testet i Danmark) – Realtidskortlægning af ukrudt med AI
WeedScout er et forskningsprojekt, der anvender AI-modeller til realtidsgenkendelse og klassificering af ukrudtsarter direkte i marken. Teknologien benytter edge computing – data behandles lokalt på enheden – og anvender YOLO-netværk (You Only Look Once) til at identificere ukrudt med høj nøjagtighed. I forsøg udført i Danmark har systemet genereret ukrudtskort, som præcist styrer punktbehandling med herbicider, hvilket reducerer kemikalieforbrug og omkostninger. Det er især relevant i økologisk produktion og områder med resistensproblemer.
Disse eksempler viser, at AI i landbruget ikke blot er en teoretisk mulighed, men en konkret og voksende realitet – også i skandinaviske landbrug. Teknologien erstatter ikke agronomisk viden, men supplerer den med beslutningsstøtte, som tager højde for flere variable og større datamængder end mennesket kan behandle alene. Der kan således drages en væsentlig slutning: implementering af AI i landbruget muliggør en overgang fra generel praksis til situationsbestemt præcision, hvilket på sigt forbedrer både økonomisk og miljømæssig bæredygtighed.
Kilde: agrifoodtef.eu
Ofte stillede spørgsmål
Hvilken AI-teknologi anvendes til ukrudtsbekæmpelse?
De mest anvendte teknologier inkluderer billedgenkendelse via neurale netværk (som YOLO), koblet til robotik eller sprøjtemekanismer for præcis behandling.
Hvordan kan AI forudsige plantesygdomme?
AI analyserer historiske og realtidsdata fra satellitter, kameraer og sensorer for at opdage mønstre, der indikerer begyndende sygdomme – ofte før symptomer er synlige for det blotte øje.
Er AI-løsninger tilgængelige for mindre landbrug?
Ja, mange løsninger tilbydes som “service-modeller”, hvor landmanden betaler per hektar eller via abonnement, hvilket reducerer behovet for stor investering i hardware.
