Kontrollera och optimera artificiella ekosystem med hjälp av avancerade feedback loops för växter

Viktiga resultat som projektet gav

Projektet har bekräftat potentialen i att kombinera AI och sensorteknik för att utveckla smartare odlingssystem. Genom tester i demomiljö har vi fördjupat förståelsen för grödors behov och hur yttre miljöfaktorer påverkar odlingscykeln. Dessa insikter – tillsammans med användningen av AI – ledde till ökad avkastning och effektivare odling. Resultaten ger en stark grund för Ljusgårdas fortsatta utveckling av lösningen och framtida tillämpning i fabrik.

Långsiktiga effekter som förväntas

Projektet förväntas på sikt möjliggöra växtstyrda, AI-baserade odlingssystem med högre avkastning och minskad resursanvändning. Genom att tolka växtens signaler i realtid kan odlingsmiljön optimeras automatiskt. Detta ger ökad effektivitet, minskad klimatpåverkan och stärker Sveriges position inom hållbar AgTech. Lösningen är skalbar och lägger grunden för fortsatt AI-utveckling och framtidens autonoma livsmedelssystem.

Upplägg och genomförande

Projektet genomfördes i tre faser: sensorteknik, odling och AI-utveckling. Första fasen tog längre tid än planerat, då tekniken krävde mer kalibrering än väntat. Det påverkade tiden för testodling och AI-träning, men samarbetet med leverantörerna gav djupa insikter om grödans behov. Med en månads förlängning kunde vi visa att sensorerna möjliggör dynamisk miljöjustering och att AI:n kan ge rekommendationer baserat på växtens behov av bland annat ljus och bevattning.