Tästäkö helpotusta kuskipulaan? Tekoäly hyppää jo metsäkoneenkin ohjaimiin

Onnistunut puunkorjuu vaatii taitoa ja tarkkuutta etenkin harvennuskohteilla. Tekoälyn avulla korjuuvaurioita voi vähentää.

Harvennusmetsissä puunkorjuun epäonnistuminen vähentää metsän kasvua, kasvattaa tautiriskiä, lisää kustannuksia ja tekee kaikkineen rumaa jälkeä metsään.

Professori Jukka Heikkosen johtama akatemiahanke kehitetään koneoppimismenetelmiä metsäkoneen reitinvalintaan ja maaston kulkukelpoisuuden ennustamiseen. Se parantaa puunkorjuun laatua ja pienentää kustannuksia.

Tutkimuksessa maaston kulkukelpoisuus ennustetaan erilaisista tietomassoista ja metsäkoneen keräämistä tiedoista.

Samalla työn alla on automaattinen reittisuunnittelu. Se luo pohjaa metsäkoneen itsenäiselle toimintakyvylle.

Heikkosen tutkimuksessa on havaittu, että kulkuvastus suuri notkoissa ja hienojakoisilla mailla. Kulkuvastus myös kasvaa maaperän kosteuden kasvaessa.

Tekoälyn avulla voidaan tuottaa kulkukelpoisuuskartta hakkuu-urille. Sitä voidaan hyödyntää kuormatraktorin reitin optimoinnissa sekä työn ajoittamisessa.

Tietoja yhdistämällä pystytään puunkorjuusta syntyviä uravaurioita ennustamaan jo ennen korjuuta.

”Näitä tuloksia voidaan hyödyntää maastoliikkuvuuden ennustamisessa puunkorjuussa, mutta myös muussa tätä tietoa tarvitsevissa sovelluksissa sekä maanpuolustuksen tarpeissa”, toteaa Heikkonen.