В последние месяцы пандемия коронавируса подчеркнула уязвимость глобальных сетей поставок; особенно те, кто занимается продовольственной безопасностью. Признаки цифровой трансформации, автоматизации и искусственного интеллекта используются для создания децентрализованной пищевой цепи 21 века.
В четверг компания Root AI, занимающаяся сельскохозяйственной робототехникой и искусственным интеллектом, объявила о новых возможностях своего робота-комбайна с искусственным интеллектом, а также об инвестициях на общую сумму более 7 миллионов долларов. Теперь, когда роботизированный комбайн с улучшенным ИИ продемонстрировал повышенную ловкость при уборке сельскохозяйственных культур различных форм и размеров, эта технология может помочь устранить эти уязвимости.
SEE: Будущее сельского хозяйства: AI, IoT, дроны и многое другое (бесплатный PDF) (TechRepublic)
Созрел для автоматизированного сбора
В прошлом Root AI показал проблески своего робоуборочного комбайна, известного как Virgo, собирающего спелые помидоры с лозы . В последнем видео, озаглавленном «Переход к кроссу», Дева собирает в поле огурцы и клубнику. В сопроводительном пресс-релизе компания заявила, что Дева была «первым в мире роботом, который когда-либо воспроизводил способность человека собирать урожай нескольких культур».
В условиях домашнего сельского хозяйства Дева может находиться на тропе между рядами различных культур. Во время навигации по теплице робот использует множество датчиков, а также искусственный интеллект для анализа положения и спелости урожая, а затем использует специальный захват для сбора урожая, когда он будет готов.
Машина видит окружающую среду в 3D с помощью интеллектуального определения движения. Эти данные позволяют Деве определять оптимальный маршрут через виноградные лозы, листья и другие незрелые культуры, чтобы сорвать свою цель. Как объяснил генеральный директор Root AI Джош Лессинг, Дева использует не только компьютерное зрение, чтобы видеть свое окружение и соответствующим образом планировать.
«Нам нужно выйти за рамки компьютерного зрения, которое дает плоды в трехмерном пространстве. Мы делаем это, но наверху у нас есть слой компьютерного восприятия, который затем планирует, как ухватить этот плод. Как мне перемещаться по окружающей среде «Чтобы двигаться с властью, так же, как люди смотрят на объект, который они хотят выбрать, разум должен создать план», — сказал Лессинг.
Компания разрабатывает решения, которые позволят ее парку систем учиться на рабочем месте, так сказать, а затем делиться этими знаниями с другими роботами-харвестерами в этой области.
«Мы создаем алгоритмы искусственного интеллекта, которые понимают, как выполнять задачу, но в процессе работы учатся делать это лучше, а затем делятся полученными знаниями между множеством систем», — сказал Лессинг.
«Будь то яблоко на дереве или клубника в кусте, это схожие проблемы с точки зрения идентификации, планирования и сбора», — пояснила Лессинг. Роботизированный захват и программное обеспечение можно менять для разных культур, однако основные принципы планирования и сбора позволят применять их для разных культур.
«Это та же концепция захвата, но для вашей человеческой руки, когда вы берете огурец или, что представляет собой цилиндр, или вы берете помидор, который представляет собой шар, вы располагаете пальцы в разных положениях, чтобы схватить их. Дева делает То же самое. Итак, чтобы переключаться между разными культурами, вы должны поменять руку, что является быстрой операцией, а затем использовать другой программный пакет, который обучен работать с интересующим вас овощем », — сказал Лессинг.
Нехватка рабочей силы и сбои в цепочке поставок
В последние годы фермеры столкнулись с проблемой нехватки рабочей силы в сельскохозяйственной отрасли. Согласно отчету Федерации фермерского бюро Калифорнии, в Калифорнии более половины (56%) участвующих фермеров «не смогли нанять всех сотрудников, которые им были необходимы для выращивания основной культуры в какой-то момент в течение последних пяти лет» .
В результате 56% опрошенных фермеров сообщили об использовании технологий, сокращающих трудозатраты. Около половины фермеров, внедривших решения по механизации, переняли эту практику из-за нехватки рабочей силы.
В США ландшафт сельского хозяйства резко изменился за десятилетия, превратившись из модели, состоящей в основном из множества мелких ферм, в область, где доминируют крупные фермы. Этот все более редкий набор аграрных навыков также создает ряд проблем для цепочек поставок.
«Также становится все труднее найти опытных производителей. Все меньше и меньше людей обучаются, чтобы стать виртуозами в области ухода за растениями и оптимизации урожайности. Это момент в истории человечества, чтобы начать перенос этих знаний на искусственный интеллект, поэтому у нас есть устойчивая инфраструктура, которая гарантирует, что у нас будет достаточно еды, — сказал Лессинг.
В последние месяцы коронавирус пролил свет на уязвимости, присущие глобальной цепочке поставок продуктов питания. Из-за сбоев на рынке фермеры были вынуждены сбрасывать миллионы галлонов молока, закапывать урожай и вспахивать съедобные продукты на полях . Чтобы помочь, ряд организаций стремятся создать региональные цепочки поставок.
Как мы сообщали в июле, AppHarvest в настоящее время строит крупнейшую теплицу Северной Америки в Аппалачах, чтобы решить проблемы со стороны предложения, которые со временем улучшат устойчивость. Root AI также ориентирован на решение этих проблем логистики и устойчивости.
«Что нам нужно, так это способность выращивать любую из ряда основных культур, которые входят в наш рацион, недалеко от городов, где они потребляются, и иметь возможность делать это, используя устойчивые методы ведения сельского хозяйства. Так что сельское хозяйство больше не является одним из них из крупнейших загрязнителей на планете », — сказал Лессинг.
SEE: будущее еды (специальная функция ZDNet / TechRepublic)
Стоимость многих технологий, являющихся неотъемлемой частью домашнего сельского хозяйства, за последние годы существенно снизилась; особенно цена светодиодных светильников . Это подготовило почву для рыночной конкуренции в отрасли. Точно так же Лессинг объяснил, что робототехника претерпела своего рода технологическую революцию за последние пять лет с технологиями, варьирующимися от обучения моделей с помощью облака до датчиков глубины с высоким разрешением.
Эти достижения достигли переломного момента, когда организации могут начать использовать эти решения для создания устойчивых, децентрализованных сетей питания, несмотря на нехватку рабочей силы. В тандеме эти технологии могут поддержать доступность и безопасность основных потребностей человеческой цивилизации.
«Видение и цель бизнеса — сделать производство продуктов питания автоматическим. Людям нужна медицинская помощь, им нужно жилье, им нужна еда. В Root мы сосредоточены на решении одной из этих проблем: продуктов питания. И если мы сможем построить Автоматизированная продовольственная инфраструктура, которая нужна миру, мы навсегда решим одну из самых больших проблем человечества », — сказала Лессинг.