Václav Vohlídal, redaktor ČT
Takto vypadá pořízený satelitní snímek, který příliš informací nedodá. Zem totiž zakrývají mraky. Díky umělé inteligenci je ale možné mraky odstranit, a získat tak přesné údaje.
Pavel Kordík, Fakulta informačních technologií ČVUT v Praze
Když dáváte miliony a miliony takovýchto snímků neuronové síti, tak se ta neuronová síť naučí predikovat, co může být pod oblačností.
Václav Vohlídal, redaktor ČT
A toto už je výsledek, kterého takto naučená umělá inteligence dosáhla u předpovídání vlhkosti půdy. Oproti realitě je rozdíl minimální. Informace z těchto satelitních snímků pak můžou zemědělci využít například k tomu, aby se mohli lépe rozhodovat, která plodina bude na jejich konkrétním poli výnosnější nebo kdy přijdou jaké extrémy počasí, které můžou jejich úrodu ohrozit.
Pavel Kordík, Fakulta informačních technologií ČVUT v Praze
Naše algoritmy umějí predikovat počasí ze satelitních snímků. Ukazuje se, že takováto predikce je schopná fungovat třeba o 30 % lépe než metody, které byly používané doposud.
Václav Vohlídal, redaktor ČT
Experti už plánují i to, jak by nová technologie mohla pomáhat v praxi. Vyvíjejí aplikaci, kterou by každý zemědělec mohl mít v mobilu.
Karel Charvát, projektový manažer, Plan4All
Zeptáte se třeba na konkrétní pole nebo se zeptáte na konkrétní oblast a ono si to provede analýzy a ty data přeloží do lidské řeči. Ale může je přivést dál i do mapy a ukázat tomu farmáři s komentářem mapu toho, co by měl dělat.
Václav Vohlídal, redaktor ČT
Projekt, který dostal název Kavka, funguje například na odhadování teploty. Konkrétně v tomto případě, jaká bude jarní teplota v okolí Chotěboře. Vědci ale doufají, že se už brzo podaří aplikaci dostat i mezi reálné uživatele. První veřejnou verzi chtějí vydat už během jarních zemědělských prací. Václav Vohlídal, Česká televize.