AI i samisk reindrift 2026 droner og termisk telling av reinflokken
Å telle en reinflokk på vidda er tungt og tidkrevende. Droner med termisk kamera og AI-gjenkjenning kan endre hvordan tellingen gjøres.
AI i samisk reindrift 2026 — droner og termisk telling av reinflokken
Norsk reindrift tar i 2026 AI mest i bruk til ett konkret, tungt problem: å telle reinflokken. Droner med kamera og AI-modeller for gjenkjenning gjør tellingen raskere og mindre arbeidskrevende enn manuell telling på vidda. Teknologien testes og utvikles nå, mens de største utfordringene i næringen — som tap til rovdyr — fortsatt krever andre virkemidler enn algoritmer.
Telling er den modne bruken
Reintelling er en årlig, ressurskrevende oppgave. Flokkene beiter over store, ulendte områder, og å få et presist tall er både tidkrevende og kostbart. Her treffer AI rett på et reelt behov.
Gjennom ARC-prosjektet (Aerial Reindeer Count) er det vist at det er mulig å telle rein ved hjelp av droner og kunstig intelligens. Tanken er at reineierne selv skal kunne laste opp bilder eller video av egne flokker, og at AI-modellen teller antallet dyr ut fra materialet. På sikt kan metoden brukes til offentlige tellinger, noe som vil være både tids- og kostnadsbesparende.
"ARC-prosjektet har allerede vist at det er mulig å bruke droner og kunstig intelligens til å telle rein." — kilde: NIBIO og Landbruksdirektoratet om droner og KI for telling av reinsdyr, 2026
Termiske droner for vinterbruk
NIBIO-forskere arbeider med en AI-modell for gjenkjenning og telling av rein basert på termiske droner. Termisk telling — der dyrenes varme skiller dem fra omgivelsene — er ikke like brukbar hele året, men metoden kan være særlig relevant om vinteren, når bakken er frossen og det er vanskelig å finne dyr i mørket.
Det er nettopp i de tøffe forholdene at behovet er størst. Å lokalisere en flokk i vintermørke på vidda er krevende, og termisk gjenkjenning gir et verktøy der det menneskelige øyet kommer til kort. På lengre sikt kan samme teknologi brukes til å overvåke villrein og annet dyreliv i norsk natur.
Rovdyr er fortsatt et menneskelig og politisk problem
En av de største utfordringene i reindriften er tap til rovdyr. Fredet rovvilt forårsaker store årlige tap og dyrelidelser, og dette er ikke et problem AI løser alene. Bedre telling kan dokumentere tap mer presist og dermed styrke grunnlaget for erstatning og forvaltning, men selve konflikten mellom rovdyrvern og reindrift er politisk og praktisk, ikke teknisk.
AI kan altså gi reineieren bedre tall og bedre dokumentasjon, men avveiningene mellom rovviltforvaltning, beiteland og næringens vilkår avgjøres av mennesker og myndigheter.
Reineierens kontroll over egne data
Når reineiere laster opp bilder og video av egne flokker til AI-tjenester, er det viktig hvem som eier og kontrollerer dataene. Opplysninger om flokkstørrelse, beiteområder og bevegelsesmønstre er forretningssensitiv informasjon for den enkelte driftsenheten.
Næringen bør sikre at slike data ikke deles videre eller brukes til andre formål uten reineierens samtykke, og at løsningene utvikles i samarbeid med reindriften selv — ikke pålegges utenfra. Tillit til verktøyet forutsetter kontroll over informasjonen.
Hva det betyr for norsk reindrift
Den konkrete gevinsten i 2026 er en mer effektiv og mindre arbeidskrevende telling, med termiske droner som et lovende tillegg for vinterforhold. Teknologien er under utvikling og testing, ikke ferdig utrullet, og den løser ikke rovdyrproblemet — men den kan gi bedre tall å bygge forvaltning og erstatning på.
Aktører i norsk reindrift bør:
- Følge ARC-prosjektet og termisk dronetelling som de mest modne bruksområdene
- Bruke bedre telledata til å dokumentere tap og styrke erstatningsgrunnlag
- Sikre kontroll over egne data om flokk, beite og bevegelser
- Kreve at løsninger utvikles i samarbeid med reindriften, ikke pålegges utenfra
Slik vurderer vi
Vi baserer innholdet på offisielle priser, leverandørenes egne sider og uavhengige kilder, oppdatert løpende. Vi tjener provisjon på enkelte lenker, men det påvirker ikke vurderingen.