Sztuczna inteligencja Amazone rozpozna nawóz ze zdjęcia. Jak działa EasyMatch?
Autor: Mariusz M.
22.12.2025
Udostępnij:
System, który „widzi” i rozumie strukturę nawozu – tak w skrócie można opisać nowość od Amazone, nagrodzoną srebrnym medalem DLG na targach Agritechnica 2025. Producent wprowadza funkcję rozpoznawania nawozu ze zdjęcia przy użyciu AI. To technologia, która automatycznie dobiera ustawienia rozsiewacza, nawet gdy nazwa produktu nie jest znana.
Użytkownik korzysta z funkcji Amazone EasyMatch w aplikacji mySpreader, aby zidentyfikować nieznany nawóz w big-bagu. Sztuczna inteligencja analizuje zdjęcie granulatu wykonane przy użyciu szablonu referencyjnego, tworząc cyfrowy odcisk palca w celu automatycznego dobrania precyzyjnych ustawień rozsiewacza. fot. mat. prasowe
Brak etykiety na worku z nawozem to częsty problem, który utrudnia precyzyjne ustawienie maszyny. Firma Amazone wychodzi naprzeciw tym wyzwaniom, wprowadzając przełomowe rozwiązanie: sztuczną inteligencję rozpoznającą nawóz. Nowa funkcja EasyMatch w aplikacji mySpreader pozwala zidentyfikować produkt i dobrać parametry wysiewu wyłącznie na podstawie jednego zdjęcia, eliminując ryzyko błędu.
Czy sztuczna inteligencja Amazone potrafi rozpoznać nawóz?
Tak, algorytmy w nowej funkcji Amazone EasyMatch potrafią zidentyfikować typ nawozu, analizując jego cechy fizyczne na zdjęciu.
System ten, zintegrowany z popularną aplikacją mySpreader, został doceniony przez branżę i nagrodzony srebrnym medalem Niemieckiego Towarzystwa Rolniczego (DLG) podczas targów Agritechnica 2025. Głównym zadaniem AI jest w tym przypadku wyręczenie operatora w procesie identyfikacji materiału. Jest to kluczowe ułatwienie, gdy dokumentacja nawozu zaginęła lub rolnik korzysta z materiału przepakowanego do big-bagów (np. „no-name”), a zależy mu na precyzji rozsiewaczy Amazone.
Jak działa proces rozpoznawania nawozu ze zdjęcia?
Amazone wykorzystuje metodę „cyfrowego odcisku palca”, tworzonego przy użyciu aparatu w smartfonie i specjalnego szablonu referencyjnego.
Aby sztuczna inteligencja mogła poprawnie dobrać parametry pracy maszyny, procedura wygląda następująco:
Pobranie próbki: Użytkownik umieszcza granulki nawozu na poręcznym szablonie referencyjnym (dostępnym u partnerów handlowych Amazone).
Skanowanie: Wykonuje się zdjęcie próbki bezpośrednio w aplikacji mySpreader.
Analiza AI: Oprogramowanie analizuje wielkość, kształt, kolor i strukturę granul.
Weryfikacja: System porównuje dane z bazą nawozów Amazone i znajduje odpowiedni produkt.
Automatyzacja: Za jednym naciśnięciem przycisku ustawienia podstawowe są przesyłane do rozsiewacza.
Dzięki temu proces konfiguracji, który kiedyś wymagał wertowania tabel, teraz zajmuje zaledwie chwilę.
Jakie korzyści daje rolnikom EasyMatch?
Wdrożenie identyfikacji nawozów przez AI to przede wszystkim oszczędność czasu i gwarancja, że rozsiewacz Amazone pracuje z optymalnymi parametrami.
Główne zalety tego rozwiązania to:
Precyzja niezależna od nazwy: Ustawienia są dobierane do fizycznych właściwości granuli, co jest dokładniejsze niż poleganie na ogólnych kategoriach nawozów.
Szybkość działania: Eliminacja ręcznego wyszukiwania w katalogach.
Wygoda: Wszystko odbywa się z poziomu telefonu, który operator ma zawsze przy sobie.
Funkcja EasyMatch zostanie udostępniona 1 stycznia 2026 roku jako część bezpłatnej aktualizacji aplikacji mySpreader.
Rolnicy posiadający rozsiewacze Amazone nie muszą inwestować w nowy sprzęt, aby skorzystać z tej innowacji.
Dostępność: Darmowa aktualizacja aplikacji.
Wymagania: Szablon referencyjny (do nabycia u lokalnego dealera).
Kompatybilność: Każdy rozsiewacz nawozów z aktualnej oferty produktów Amazone.
Jak EasyMatch wpisuje się w ekosystem mySpreader?
Rozpoznawanie nawozów ze zdjęcia to dopełnienie cyfrowych narzędzi Amazone, które wspierają rolnika na każdym etapie nawożenia.
Aplikacja mySpreader staje się dzięki temu kompleksowym centrum dowodzenia, oferującym:
EasyMatch (Nowość): Identyfikacja nieznanego nawozu dzięki AI.
EasyMix: Regulacja i ocena nawozów mieszanych.
EasyCheck: Cyfrowa weryfikacja rozkładu poprzecznego (za pomocą mat).
Cyfryzacja tego procesu to kolejny krok w stronę automatyzacji rolnictwa, choć ostateczna weryfikacja poprawności wysiewu i tak pozostaje w rękach operatora.