ECSEL- prosjekt AFarCloud, Aggregate farming in the cloud

Europeisk landbruk står overfor mange økonomiske utfordringer når det gjelder produktivitet og kostnadseffektivitet samt økt mangel på arbeidskraft, delvis på grunn av avfolkning av landsbygda. Videre er pålitelig gjenkjenning, nøyaktig identifisering og riktig kvantifisering av patogener og andre faktorer som påvirker planters og dyrs helse, avgjørende for å minimalisere kostnader og negativ påvirkning på mennesker. Økt inntjening og tidsbesparelse er vesentlige faktorer for å sikre at landbruk fortsatt er en attraktiv arbeidsplass. AFarCloud har utviklet en distribuert plattform for autonomt landbruk som tillater integrasjon av og samarbeid mellom ulike sensorer og maskiner for å øke effektiviteten, produktiviteten, dyrehelsen og matkvaliteten. Plattformen støtter overvåkings- og beslutningsløsninger basert på intelligente metoder for sanntids databehandling og behandling av store datamengder. 60 partnere fra hele Europa deltok i prosjektet. De norske partnerne var SINTEF og Maritime Robotics. SINTEF er arbeidspakkeleder for utvikling av autonome systemer samt tilpasning av droner og traktorer til plattformen som ble utviklet. Maritime Robotics tilpasser og flyr ulike typer droner styrt fra plattformen. SINTEF og Maritime Robotics utviklet i fellesskap en drone-aktuator samt et system for autonom landing på en mobil ladestasjon. I september 2019 ble det avholdt en samling på et gårdsbruk i Finland hvor data fra ulike typer sensorer og kameraer ble innsamlet, analysert og presentert i plattformens visualiseringsverktøy. I oktober 2020 var opprinnelig plan at prosjektdeltagerne skulle demonstrere sine resultater på gårdsbruk i Spania. Pga Covid-19 ble det i stedet avholdt to dagers nettkonferanse med presentasjoner og videoer. Innsamling av data vha. droner, traktorer og ubemannede kjøretøy ble demonstrert. Kjøretøyene ble kontrollert fra, og data presentert i Mission Management Tool (MMT). MMT er brukerens grensesnitt. Kjøretøy, droner og sensorer kommuniserer med MMT via mellomvare (MW) utviklet i prosjektet. MW muliggjør enkel integrasjon av produkter fra ulike leverandører. Av andre applikasjoner som ble demonstrert, kan nevnes datainnsamling fra klaver på husdyr. Data fra klavene og fra video blir analysert med hensyn på dyrevelferd og resultatene vises på MMT. I prosjektets siste år ble påbegynt SW og HW ferdigstilt. I oktober 2021 møttes partnere i Pisa for integrasjon og uttesting av siste versjon av plattformen. SINTEF og Maritime Robotics fløy der en drone påmontert den nyutviklede aktuatoren. Aktuatoren muliggjør målinger utenfor en drones normale arbeidsområde, for eksempel måling av temperatur og fuktighet nede ved bakken i en åker, eller nær en utplassert sensor som skal kalibreres. Aktuatoren er selvforsynt med strøm og kommuniserer med dronen via Bluetooth. Dette gjør at den enkelt kan kobles av og på dronen. Aktuatoren ble også vist ved Final Review i Pisa i november 2021. Av andre demonstrasjoner under Final Review kan nevnes presisjonsspraying fra ISOBUS kompatibel traktor og innhenting av data fra smarte sensorer ved hjelp av droner. Video fra autonom landing på ladestasjon ble vist. Alt planlagt fra AFarCloud Mission Management Tool. Resultatene fra ulike prosjektaktiviteter og demonstrasjoner er dokumentert i prosjektleveranser undervegs. Formidling har vært en viktig aktivitet i prosjektet, mange vitenskapelige artikler og populærvitenskapelige innlegg er skrevet. Les mer om prosjektet på www.afarcloud.eu og www.facebook.com/AFarCloud/.

Ref D8.4:The expected impact of the AFarCloud project was extensively described in the project proposal, and as the current development of the project is in line with what was planned the main expected impacts of the project remain unchanged. AFarCloud addresses precision farming by joining all players in the supply chains, from farmers to consumers and public bodies. The technological achievements of the project will produce significant innovation in the agricultural sector because AFarCloud will allow farmers an increasing awareness and experience about precision agriculture, while allowing the consumers to have more information about the products and with economic and social benefits. AFarCloud will also bring advantages to the environment by reducing the chemicals and CO2 used in the production chain.

Farming is facing many economic challenges in terms of productivity and cost-effectiveness, as well as an increasing labour shortage partly due to depopulation of rural areas. Furthermore, reliable detection, accurate identification and proper quantification of pathogens and other factors affecting both plant and animal health, are critical to be kept under control in order to reduce economic expenditures, trade disruptions and even human health risks. AFarCloud will provide a distributed platform for autonomous farming that will allow the integration and cooperation of agriculture Cyber Physical Systems in real-time in order to increase efficiency, productivity, animal health, food quality and reduce farm labour costs. This platform will be integrated with farm management software and will support monitoring and decision-making solutions based on big data and real time data mining techniques. The AFarCloud project also aims to make farming robots accessible to more users by enabling farming vehicles to work in a cooperative mesh, thus opening up new applications and ensuring re-usability, as heterogeneous standard vehicles can combine their capabilities in order to lift farmer revenue and reduce labour costs. The achievements from AFarCloud will be demonstrated in 3 holistic demonstrators (Finland, Spain and Italy), including cropping and livestock management scenarios and 8 local demonstrators (Latvia, Sweden, Spain and Czech Republic) in order to test specific functionalities and validate project results in relevant environments located in different European regions. AFarCloud outcomes will strengthen partners’ market position boosting their innovation capacity and addressing industrial needs both at EU and international levels. The consortium represents the whole ICT-based farming solutions’ value chain, including all key actors needed for the development, demonstration and future market uptake of the precision farming framework targeted in the project.