14.05.2024

DigiFarm revolusjonerer landbruket med kunstig intelligens

Den norske bedriften DigiFarm er i ferd med å revolusjonere landbruket med kunstig intelligens (KI).

Nils Helset, gründer og CEO i DigiFarm. DigiFarm bruker kunstig intelligens (KI) og superdatamaskiner til å effektivisere landbruk og overvåke naturskader. Foto: Anki N. Groethe.

Ved hjelp av avansert teknologi og tilgang til europeiske og nasjonale superdatamaskiner, utvikler de løsninger som kan ha stor samfunnsmessig betydning. Dette er spesielt viktig for å bedre utnytte landbruksarealer, skaffe oversikt over menneskeskapte inngrep i naturen og hindre avskoging.

DigiFarms presise feltgrensedata er et verdifullt verktøy for bønder og landbruksmyndigheter over hele verden. Det hjelper dem med å øke avlingene, tilpasse gjødsling og sprøyting, og lage pålitelige avlingsprognoser. I tillegg kan dataene brukes til å vurdere naturskader og overvåke avskoging. I en tid med råvaremangel er det avgjørende at løsninger kommer hurtig ut til markedet, spesielt gitt utfordringene land som Ukraina møter med korneksport.

Beregningskraft er nøkkelen til enorm produktforbedring

Gjennom sin forskning og utvikling har DigiFarm utviklet en KI-modell som kan detektere feltgrenser mellom jorder automatisk. De trener et dypt nevralt nettverk til å identifisere både grenser og forskjellige elementer på en åker, som for eksempel korn, vann og trær. Med 4 millioner hektar treningsdata fra 57 land, blir modellen deres svært stor og krever betydelig tungregnekraft (beregningskapasitet) for trening.

Modellen har nylig blitt testet på LUMI, Europas kraftigste superdatamaskin
, som er delvis eid av Norge gjennom Sigma2 AS. LUMI er en av verdens ledende plattformer innen KI og utstyrt med noen av de mest høytytende dataprosessorene (GPU) som finnes på markedet. Superdatamaskiner som LUMI bruker svært avanserte og kostbare GPUer, som er langt mer kraftfulle enn de man finner i hjemme-PCer. GPUene gir dramatisk raskere beregninger, noe som er helt essensielt for maskinlæring. Treningsprosessen øker farten betydelig gjennom tilgangen til store mengder sammenkoblede GPUer, og større modeller kan trenes samtidig som man sparer tid. Resultatene DigiFarm har oppnådd på LUMI er ekstraordinære. Det vil forkorte veien fra testing til lanseringsklart produkt med ca. 6 måneder.

Overgjødsling påvirker 40 % av jordbrukslandet, og fører til et årlig avlingstap på 15-20 % for kornprodusenter. DigiFarm bruker kunstig intelligens og satellittdata for å takle problemer som dette. Illustrasjon: DigiFarm.

—LUMI representerer et vendepunkt for oss, og vil utvilsomt ha en vesentlig innvirkning på vår evne til å levere nyskapende løsninger for landbrukssektoren. Tilgangen til LUMI lar oss akselerere utviklingen og forbedre modellens presisjon betydelig, sier Nils Helset, gründer og CEO i DigiFarm.

—Vi har forbedret nøyaktigheten til modellen med 4,2 prosent i løpet av bare noen få måneder. Dette er en stor prestasjon innen dyplæring, ettersom det blir vanskeligere å oppnå høyere nøyaktighet jo lenger en modell er trent, sier Helset.

Digifarm har trent modellen sin i 5 år før oppstart på LUMI, i kommersielle sky-miljøer og på de nasjonale superdatamaskinene i Norge.

Urealiserte vekstmuligheter for bedrifter

Tilgang til nasjonale og europeiske tungregneressurser kan være avgjørende for at norske bedrifter blir konkurransedyktige i et globalt marked. Tidligere var det hovedsakelig forskere innen akademia som drev opp etterspørselen etter tungregneressurser. Gjennom norsk deltakelse i

Digital Europa programmet, er denne typen infrastruktur tilgjengeliggjort også for private og offentlige aktører. Nå øker etterspørselen både blant forskere i akademiske og kommersielle miljø.

—Vi må sørge for at norske bedrifter er på toget når det går. Dette er spesielt relevant når det kommer til kunstig intelligens, hvor tilgang til regnekraft er avgjørende for innovasjon og konkurranseevne, sier Roger Kvam, leder for Nasjonalt kompetansesenter for HPC som har hjulpet Digifarm med å forbedre metoder og utnytte de nasjonale beregningsressursene.

—DigiFarm illustrerer perfekt hvordan tilgang til nasjonale superdatamaskiner og Norges andel av LUMI kan akselerere teknologisk utvikling og muliggjøre nye produkter. Vår rolle er å støtte bedrifter som DigiFarm i å utnytte disse ressursene optimalt, sier Kvam.

DigiFarm er også et eksempel på en bedrift som henter hjem penger som Norge investerer i EUs-programmer.

—DigiFarm var tidlig ute og fikk støtte fra Innovasjon Norge for å delta i nasjonale og europeiske programmer for teknologi og start-ups. I 2021 hentet de hele 60 millioner i Europamesterskapet for innovasjon – EIC Accelerator programmet i Horisont Europa. Det er gledelig å se at de griper mulighetene for å ta i bruk supercomputing og kunstig intelligens for å styrke konkurransekraft og nå ut til nye markeder, sier direktør Sverre H. Bjørnstad i Innovasjon Norge Innlandet.

—Det er europeisk samarbeid ledet av Sigma2, som gjør det mulig å sikre at forskere og bedrifter får tilgang til større trenings- og beregningsressurser enn det et lite land som Norge kan tilby alene. Det er gjennom slike samarbeid vi kan sørge for at norsk forskning får plass på en verdensledende KI-plattform som LUMI. Her får vi en unik mulighet til å konkurrere på et globalt nivå og bidra til viktig forskning og innovasjon, sier Gunnar Bøe, daglig leder i Sigma2.

Jorder ser ikke like ut på Hamar og i Italia. KI-modellen må lære seg å kjenne igjen jorder over hele verden. Illustrasjon: Digifarm

-----------------------------------------------

Om DigiFarms KI-modell

DigiFarm bruker satellittbilder og kunstig intelligens (KI) for å utvikle landbruksteknologi. De forbedrer oppløsningen på bilder fra Sentinel-2 satellitter fra 10 meter til 1 meter ved hjelp av KI. Med et omfattende datagrunnlag, lærer modellen å identifisere feltgrenser og elementer på en åker, som korn, vann og trær, og kan nå også detektere hvilken type avling som dyrkes.

På bare 3,5 år har de samlet 4 millioner hektar med treningsdata. Økt datamengde gjør modellen kompleks og tidkrevende å trene. Med tilgang til mange sammenkoblede regneressurser i form av GPUer, kan de akselerere treningsprosessen og betydelig redusere tiden det tar å utvikle et ferdig produkt. På bare 2 måneder har Digifarm brukt hele 104 000 GPU-timer på LUMI til forskning og utvikling.

DigiFarm forbedret IoU-nøyaktigheten til modellen med 0,42. IoU. Intersection over Union (ioU) er en metode som måler hvor nøyaktig en kunstig intelligens kan identifisere og plassere objekter i et bilde. Dette er en stor presentasjon innenfor feltet dyplæring, fordi det blir stadig vanskeligere å oppnå større nøyaktighet jo lenger en modell er trent.

Om LUMI

LUMI (Large Unified Modern Infrastructure) brukes til en rekke forskningsformål. Den er spesielt verdifull for forskning innen klima, språkforskning, kunstig intelligens og dataanalyse. Med en ytelse på over 380 petaflops, er LUMI en av de mest kraftfulle superdatamaskinene i verden, og den kraftigste i Europa. LUMIs GPU-partisjon består av 2978 noder, hver node med en 64-kjerners AMD Trento CPU og fire AMD MI250X GPUer. Totalt 23824 AMD Instinkt GPUer, som gir en enestående beregningskraft, ideell for å kjøre komplekse AI-algoritmer og behandle store datamengder.

LUMI er lokalisert i Finland og er en del av EuroHPC, et initiativ fra EU for å utvikle en verdensledende superdatamaskininfrastruktur til europeisk forskning og innovasjon. LUMI eies av et konsortium av europeiske land, inkludert Norge. Den drives av det finske IT-senteret for vitenskap, CSC.

Om Nasjonalt kompetansesenter for HPC

Nasjonalt kompetansesenter for HPC (tungregning) er et samarbeid mellom Sigma2 AS, SINTEF og NORCE. Senteret bistår industri, med et spesielt fokus på små og mellomstore bedrifter, samt offentlig forvaltning, i å utvikle kompetanse i bruk av avansert teknologi. Dette inkluderer høykapasitetsberegninger (HPC), kunstig intelligens (KI) og maskinlæring (ML). Kompetansesenteret er opprettet som en del av EU-initiativet EuroCC, med tilsvarende sentre etablert over hele Europa. Målet er å styrke og støtte europeisk industri i det globale markedet.