Politechnika Białostocka rozwija system AGRO-AI do diagnostyki maszyn rolniczych

Prezydent Karol Nawrocki podpisał 27 lipca 2026 roku dekret nadający dr. hab. inż. Arkadiuszowi Mystkowskiemu tytuł profesora nauk inżynieryjno-technicznych. To formalne wieńczenie kilkuletniej pracy naukowca z Wydziału Elektrycznego Politechniki Białostockiej nad systemem sztucznej inteligencji, który od kilku lat monitoruje i diagnozuje maszyny rolnicze produkowane przez podlaską firmę SaMASZ.

Mystkowski jest absolwentem automatyki i robotyki Politechniki Białostockiej, doktorat obronił w 2007 roku na AGH, a habilitację uzyskał tam osiem lat później. Od lat kieruje na PB Katedrą Automatyki i Robotyki na Wydziale Elektrycznym i prowadzi projekty łączące automatykę przemysłową z uczeniem maszynowym, głównie w zastosowaniach dla przemysłu rolniczego i medycznego.

Jak działa system AGRO-AI

System, znany pod nazwą AGRO-AI, powstał w ramach szerszej koncepcji Doliny Rolniczej 4.0 - ekosystemu innowacji rolniczych rozwijanego w województwie podlaskim. Jego zadaniem jest zbieranie danych z czujników zamontowanych na maszynach rolniczych: drgań, temperatury, momentu obrotowego oraz pozycji GPS. Dane trafiają przez sieć GPRS do platformy telemetrycznej, gdzie algorytmy sztucznej inteligencji analizują je pod kątem wczesnych sygnałów awarii.

Efektem ma być diagnostyka predykcyjna - system ma sygnalizować konieczność wymiany oleju, przekładni czy łożysk zanim usterka doprowadzi do przestoju maszyny w polu, co w sezonie żniw czy zbiorów potrafi kosztować rolnika najwięcej. Rozwiązanie testowano na przetrząsaczach i zgrabiarkach produkowanych przez SaMASZ, firmę z Białegostoku, która według uczelni należy do wąskiego grona kilku producentów na świecie zdolnych wytwarzać ten typ maszyn rolniczych.

Współpraca uczelni z przemysłem

Projekt AGRO-AI to kontynuacja wcześniejszej współpracy PB z SaMASZ z lat 2021-2023, w ramach której zespół wdrożył autonomiczny system diagnostyczny w czterech typach maszyn rolniczych. To rozwiązanie zajęło trzecie miejsce w konkursie Stowarzyszenia Inżynierów i Techników Mechaników Polskich na Najlepsze Osiągnięcie Techniczne 2023 Roku, w kategorii wdrożeń rolniczych. Nad projektem pracował dziewięcioosobowy zespół specjalistów z Wydziału Elektrycznego.

Współpraca między przemysłem a środowiskiem naukowym może prowadzić do prawdziwych i trwałych innowacji - SaMASZ, w komunikacie po odebraniu nagrody Podlaska Marka 2024

Nagroda Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego, którą Mystkowski odebrał w lutym 2025 roku w Toruniu, doceniła nie tylko system dla SaMASZ, ale też inne jego wdrożenia - między innymi Cyfrową Platformę Zdrowia Młodzieży DYL-HP, zrealizowaną w konsorcjum z partnerami z Turcji i Belgii w ramach programu Erasmus+, wykorzystującą konwolucyjne sieci neuronowe do analizy danych zdrowotnych nastolatków. W dorobku naukowca są też patenty na układy odzysku energii z drgań oraz inteligentne systemy wizyjne stosowane w automatyce przemysłowej.

Znaczenie dla polskiego rolnictwa

Wdrożenia AI w rolnictwie w Polsce wciąż należą do rzadkości w porównaniu z sektorem finansowym czy usługowym, a większość takich projektów ogranicza się do dużych gospodarstw lub pilotaży finansowanych z grantów unijnych. Przykład AGRO-AI pokazuje jednak, że lokalny producent maszyn rolniczych i regionalna uczelnia techniczna mogą wspólnie zbudować i skomercjalizować system predykcyjnego utrzymania ruchu, zamiast kupować gotowe rozwiązanie od zagranicznego dostawcy.

Dla samej Politechniki Białostockiej nominacja profesorska Mystkowskiego jest też sygnałem, że regionalne ośrodki naukowe potrafią budować kompetencje w sztucznej inteligencji stosowanej bez wsparcia dużych ośrodków warszawskich czy krakowskich. Wydział Elektryczny PB rozwija równolegle kilka projektów łączących automatykę, uczenie maszynowe i współpracę z lokalnym przemysłem, z których AGRO-AI jest jak dotąd najbardziej dofinansowanym i najszerzej nagradzanym.

Kolejnym testem dla projektu będzie jego skalowanie poza flotę maszyn SaMASZ objętych obecnym finansowaniem unijnym oraz sprawdzenie, czy predykcyjna diagnostyka realnie przełoży się na mniej awarii w sezonie polowym, a nie tylko na nagrody i publikacje naukowe.