Американцы любят свои ягоды. Они потребляют больше, чем 8 фунтов свежей клубники в год на человека, что почти вдвое больше, чем 15 лет назад, по данным 2017 данные из США Департамент сельского хозяйства Служба экономических исследований.
По мнению фермеров и исследователей, возросший спрос усугубляет большую проблему в аграрном секторе: дефицит рабочей силы, который вряд ли скоро улучшится. Это означает, что ягоды, которые в противном случае были бы проданы, вместо этого могли сгнить в поле.
Технологи считают, что автоматизация в конечном итоге может помочь производителям выбрать специальные культуры, такие как ягоды, яблоки, персики и помидоры, так же, как высокотехнологичные комбайны от таких компаний, как Дир & Компания. уже сейчас фермерам помогают урожай зерновых товарных культур. Автономные роботы которые бегут вдоль следов также ferrying ящики внутри парников, режа вниз гуляя работников должны сделать, growers и исследователи индустрии говорят.
Но в отличие от производства, где искусственный интеллект и компьютерное зрение власти завода оружия, которые перемещают части автомобиля или обрабатывать пищу в заранее определенных способов, сельскохозяйственные поля представляют собой вызов для машин. Фрукты и овощи не растут в единых размерах, созревают с одинаковой скоростью или прорастают на виноградной лозе или дереве в местах, которые всегда легко доступны для машин. Это делает специальные культуры более трудными для сбора, чем товарные культуры, говорят эксперты.
Улучшенные датчики
Несколько стартапов работают на машинах следующего поколения, которые могут автономно двигаться и обрабатывать тонкие предметы, но все они находятся в нескольких годах от коммерциализации. Компании работают для того чтобы улучшить скорость, удобоподвижность и способность их продуктов отрегулировать непрогнозируемые задачи надежно.
Одна из проблем, скажем, роботизированных, заключается в том, что роботы часто не могут “видеть” за листьями или достигать за веткой дерева, не нанося потенциального вреда себе или фруктам, которые они пытаются захватить. Это главная проблема в полях клубники и фруктовых садах яблока и персика, где плодоовощи легко ушиблены и могут часто быть occluded листьями. Условия освещения также могут сделать его трудным для роботов увидеть их цель.
Роботисты пытаются решить эти проблемы, повышая качество датчиков, которые позволяют роботам понимать и ориентироваться в их окрестностях, улучшая машинный интеллект с лучшими данными и создавая культуры, которые легче для роботов, чтобы собрать урожай. Многие из этих инициатив находятся на ранних стадиях, и широкое внедрение сталкивается с многочисленными проблемами, включая масштабное переосмысление того, как выращиваются культуры и как люди, растения и роботы должны работать вместе, говорят производители и инженеры.
"Каждый из них выполнит задачу, для которой он лучше всего подходит. Таким образом, это симбиотическая связь” между людьми, культурами и машинами, - говорит Дэвид Слотер, сельскохозяйственный инженер, который возглавляет инициативу "умная Ферма" в Калифорнийском университете в Дэвисе. Сейчас только искусственный интеллект “не может полностью справиться с естественной сложностью фермы", добавляет он.
