Hoppa till huvudinnehåll

Syntetiskt data och AI tar skogsbruket in i framtiden

måndag, juni 2, 2025

Ett banbrytande utvecklingsprojekt visar hur artificiell intelligens och syntetiskt data kan användas för att fatta mer träffsäkra beslut i skogen – snabbare, mer hållbart och med högre precision. Arboair har i samarbete med AI Sweden och Holmen utvecklat ny teknik för att skapa en digital tvilling av skogen. Resultatet? Ett viktigt steg mot ett mer datadrivet och effektivt skogsbruk.

A synthetic green forest seen from above

Syntetisk skog. Bild av Arboair.

Hur kan vi fatta bättre beslut om våra skogar – snabbare, mer hållbart och på trädspecifik nivå? Ett sätt är att kombinera avancerad AI med syntetiska 3D-modeller av skogsmiljöer. Det är precis vad som gjorts i detta nyskapande projekt.

– Projektet visar hur AI och syntetiskt data kan användas för att skapa hållbar nytta i en annars ganska traditionell bransch samtidigt som det stärkt vår tekniska förmåga att använda den typen av lösningar, säger Erik Roos, 3D Artist på Arboair.

Projektet, som fick finansiering från Vinnova, startade hösten 2022 och syftade till att utveckla och testa AI-modeller för skoglig analys med hjälp av syntetiskt data. Arbetet bygger vidare på tidigare erfarenheter hos Arboair. Målet var att ta tekniken till en nivå där den kan testas i praktiken och användas av aktörer i skogsbranschen.

En ny AI-motor för skogen

Projektet resulterade i en AI-motor som kombinerar bildanalysmodeller med numeriska modeller och bygger på en automatiserad pipeline för syntetisk datagenerering. Genom att skapa datorgenererade bilder av träd, skador och olika miljöer i 3D har Arboair kunnat träna sina modeller på ett sätt som tidigare inte varit möjligt. Den syntetiska datan har använts både för validering och som komplement till verkligt data.

För att ytterligare stärka utvecklingen har projektet använt AI Swedens tekniska infrastruktur vilket har gett tillgång till kraftfull datorkapacitet och expertis. 

Genombrott och insikter

Ett konkret resultat från projektet är att man lyckats genomföra toppbrottsanalyser i vintermiljö med hjälp av syntetiskt tränade modeller.
Toppbrott är när trädets topp bryts av, ofta på grund av snötryck eller storm. Det påverkar trädets tillväxt och värde negativt, vilket gör det viktigt för skogsindustrin att upptäcka skadorna i tid. Eftersom toppbrotten uppstod plötsligt under en snörik vinter fanns de inte representerade i träningsdatan. 
För att snabbt kunna träna en modell som ändå klarar att känna igen dem krävs syntetisk data, som kan ersätta de saknade exemplen och ge modellen tillräcklig variation. I det här fallet blev toppbrott ett exempel på ett use-case där behovet uppstod snabbt och där syntetisk data blev avgörande för att vinna tid.      

Alla ursprungliga projektmål uppfylldes inte – exempelvis skapades ingen färdig simulator för skogsägare – men projektet utgör ett stort steg framåt inom syntetisk datagenerering. Det har också lett till förbättringar i Arboairs befintliga produkter.

– Just nu är utmaningen att få tillräcklig variation i de syntetiska bilderna som motsvarar den kaotiska verkligheten. Däremot kan syntetiskt data i vissa fall redan nu användas för test och R&D fall för att öka förståelsen för hur AI-plattformen presterar under olika förutsättningar, säger Erik Roos.

Samverkan och tekniklyft

Projektet har genomförts i samarbete med Holmen som tillhandahållit testytor och kravspecifikationer, samt med nätverket Spillkråkan vars medlemmar ingått i referensgruppen och som tillfört viktiga perspektiv från mindre markägare. Det breda samarbetet har gett projektet både praktisk förankring och innovationshöjd.

Tekniskt sett har utvecklingen tagit stora kliv framåt. Framsteg inom grafikkort och programvara har gjort det möjligt att rendera bilder med tusentals träd och miljontals blad – något som bara för några år sedan varit otänkbart.

Nästa steg för Arboair är uppföljningsprojekt som syftar till att inkludera fler miljöer och trädtyper för att bygga en ännu mer robust modell. Parallellt utvecklas en motor för trädgenerering – en teknisk plattform som på sikt kan bli central för såväl Arboair som andra aktörer inom skogsbruket.

– Vi har tagit viktiga kliv framåt, men vi ser det här som början snarare än slutet. Vår ambition är att göra tekniken tillgänglig för fler och bidra till ett mer hållbart och datadrivet skogsbruk – både i Sverige och internationellt, säger Erik Roos.

Resultat

Projektet bidrar till flera mål inom Agenda 2030, bland annat genom att möjliggöra mer resurseffektivt brukande av skog, bidra till ökad lagring av koldioxid, och förbättra skyddet av biologisk mångfald. 

Kan man tidigt identifiera skogsskador, till exempel angrepp av granbarkborrar, kan avskogning motverkas och ekosystemen stärkas. Projektets lösning kan därmed minska klimatpåverkan och samtidigt bidra till en mer jämlik tillgång till kunskap om skogen – något som kan vara särskilt viktigt för mindre markägare och underrepresenterade grupper inom skogsbruket.

Läs mer:

Om projektet

Artikel från Linköping Science Park

Precision forestry project

Läs vidare

Four men standing in front of an AI Sweden banner.

AI för samhällsnytta: Civilministern på besök hos AI Sweden i Linköping

2025-04-25
Hur kan AI användas för att lösa brott eller bidra till snabbare handläggning och bättre beslutsunderlag i offentliga sektorn? Det var några av frågorna som diskuterades när civilminister Erik...
Johan Östman and Tim Isbister posing in front of AI Sweden poster

Rapport från Singapore: "Intresset för det vi gör är jättestort"

2025-05-13
När årets upplaga av den stora AI-konferensen International Conference on Learning Representations (ICLR) arrangerades i Singapore var AI Sweden representerade med två vetenskapliga artiklar. – Jag...
laptop mock-up preview of the ROI-calculator sheet

Räkna på ROI från AI-investeringar med nytt verktyg

2025-04-24
Hur räknar man egentligen på värdet av en AI-investering? Det är en fråga som många organisationer brottas med. – För att hjälpa våra partner lanserar vi nu en ROI-kalkylator och ett whitepaper om ROI...