• ŠIFRA PROJEKTA: BI-HU/26-27-007
• NASLOV PROJEKTA: Nadzor škodljivcev v gozdarskem in lesnem sektorju z uporabo netradicionalnih mrežnih alarmnih sistemov
• PROJEKTNA EKIPA: dr. Miklos Kresz (vodja), dr. Jakub Michal Sandak, dr. Niki Hrovatin, Edit Foldvari-Nagy, dr. Balazs David
• TRAJANJE: 1. 1. 2026 – 31. 12. 2027
• SREDSTVA: 7.000,00 EUR
• FINANCIRANJE: Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije (ARIS)
• KOORDINATOR PROJEKTA: Univerza na Primorskem, Inštitut Andrej Marušič (Slovenija)
• PARTNERJI: Eszterházy Károly Catholic University (Madžarska)

Cilj projekta je razviti inteligenten, avtomatiziran sistem za napovedovanje invazij žuželk, da bi zaščitili rastline v gozdarstvu in lesni industriji. Škodljivci so velika grožnja, saj lahko že nekaj posameznikov uniči celoten pridelek. Podnebne spremembe in globalna trgovina so privedle do povečanja števila invazivnih vrst žuželk, ki se hitro širijo in povzročajo znatno škodo. Cilj tega projekta je omogočiti pravočasno ukrepanje proti tem škodljivcem in tako preprečiti velike gospodarske izgube. Sistem bo deloval tako, da bo zbiral podatke v gozdarskih okoljih z uporabo pasti za žuželke in kamer. Program, ki temelji na umetni inteligenci, bo analiziral slike, da bo identificiral škodljive žuželke, napovedal potencialne invazije in opozoril kmete, da bodo lahko pravočasno ukrepali. Ta pristop ne samo rešuje pridelke, ampak tudi zmanjšuje uporabo pesticidov, kar koristi okolju. Edinstven vidik projekta je aktivno vključevanje mladih raziskovalcev in doktorskih študentov. Ekipa raziskuje tudi ustvarjalne ideje, kot je uporaba šestkotnih vzorcev, podobnih satovju, v analizi slik, kar umetni inteligenci pomaga natančneje zaznati tudi najmanjše škodljivce. Rezultati raziskave lahko koristijo ne le gozdarstvu in lesni industriji, ampak tudi drugim področjem, kot so medicinska diagnostika in varstvo okolja. Dolgoročni cilj projekta je zaščititi naravo, podpreti kmete, mladim raziskovalcem zagotoviti mednarodne izkušnje in pomagati ohraniti gospodarsko konkurenčnost. Projekt je pionirski na področju raziskav in praktičnega testiranja nekonvencionalnih omrežij (npr. trikotnih, šestkotnih, nepravilnih topologij) za povečanje učinkovitosti konvolucionalnih nevronskih omrežij. Takšne omrežne strukture ponujajo potencial za doseganje boljše učinkovitosti kot konvencionalna obdelava slik na podlagi kvadratnih mrež pri odkrivanju majhnih objektov, kot so škodljivi insekti.