A következő salátáját egy robot termesztheti.

A kaliforniai FarmWise induló cég szerint a robotika és a gépi tanulás finomabbá és egészségesebbé teszi a növényeket.

A FarmWise mesterséges intelligenciájával működő robotjai önállóan termesztik a növényeket, és keresik a gyomokat.

Első ránézésre a növények nem különböznek más, a kaliforniai Salinas-völgyet jellemző egyéb növényektől, amelyet gyakran „amerikai salátástálnak” hívnak. Csak annyit látsz, hogy a láthatárig nyúlik a saláta, a brokkoli és a karfiolok sora. De ekkor megjelennek a nagy narancssárga robotok.

A gépek „keresés és megsemmisítés” küldetésben vannak. Céljuk? Gyomok. Traktorszerű kerekekkel, számos kamerával és környezeti érzékelővel felszerelve autonóm módon haladnak felfelé és lefelé a terméksorokon, vadászva minden levélzöld betolakodóra. A herbicidek permetezése helyett egy visszahúzható kapát vetnek be, amely gyorsan és pontosan elpusztítja a gyomokat.

A robotok a FarmWise-hez tartoznak, amely egy San Francisco-i startup, amely robotikával és mesterséges intelligenciával kívánja fenntarthatóbbá és finomabbá tenni a mezőgazdaságot. A társaság 14,5 millió dollárt gyűjtött össze egy legutóbbi finanszírozási fordulóban, és 2020-ban első kereskedelmi robotflottájának telepítését tervezi, több mint 10 géppel a gazdák szolgálatában Salinas-völgyben.

Gyomláló mezőgazdasági robotok

A FarmWise szerint bár robotjai jelenleg gyomláláshoz vannak optimalizálva, a jövőbeli tervek sokkal többet fognak tenni. „Célunk, hogy univerzális mezőgazdasági platformzá váljunk” – mondja Sébastien Boyer társalapító és vezérigazgató. „Nagyjából minden feladatot automatizálni akarunk a vetéstől a betakarításig.”

Boyer elképzelése szerint a robotok hatalmas mennyiségű adatot gyűjtenek, beleértve a növények részletes képeit és az egészségüket befolyásoló paramétereket, például a hőmérsékletet, a páratartalmat és a talajviszonyokat. De az, hogy a robotok mit fognak tenni az adatokkal, valóban figyelemre méltóvá teszik őket. A gépi tanulás segítségével minden növényt egyedileg azonosítanak, meghatározzák, hogy virágzik-e, és ennek megfelelően avatkoznak be. Ezeknek a mesterséges intelligenciával működő robotoknak köszönhetően minden brokkoli szár megkapja a szükséges figyelmet, hogy a lehető legjobb brokkoli legyen.

Az automatizálás nem új keletű a mezőgazdaságban. A kerekes betakarítók egyre önállóbbak, és a gazdák régóta repülnek drónokkal, hogy felülről figyeljék a terményeiket. Fejlesztés alatt állnak a gyümölcsök és zöldségek – alma, paprika, eper, paradicsom, szőlő, uborka, spárga – szedésére tervezett robotok is. A közelmúltban számos robotikai vállalat felhívta a figyelmét arra, hogy miként javíthatják a növények minőségét vagy hozamát ezek a preciziós mezőgzadasági technikák.

A gazdálkodási robotok még mindig „nagyon kialakulóban lévő piacok” – mondja Rian Whitton, az ABI Research vezető elemzője Londonban, de ez „jelentősen bővülni fog a következő 10 évben”. Az ABI előrejelzése szerint a mezőgazdaságba szánt mobil robotok éves szállítása 2030-ra globálisan meghaladja a 100 000 egységet, ami a ma bevetett mennyiség százszorosa.

Még mindig kevés ez az évente eladott milliónyi traktorhoz és egyéb mezőgazdasági járműhöz képest, de Whitton megjegyzi, hogy az automatizálás iránti kereslet valószínűleg felgyorsul a munkaerőhiány miatt a világ számos részén.

A FarmWise első kereskedelmi robotflottáját a kaliforniai Salinas-völgybe tervezi telepíteni.
A FarmWise szerint szorosan együttműködött a gazdálkodókkal, hogy megértsék az igényeiket és visszajelzéseik alapján kifejlesszék robotjaikat.

Hogyan műkődnek ezek a Megőgazdasági Robotok?

Először az érzékelő rendszer képeket és egyéb releváns adatokat rögzít a növényekről, és ezeket az információkat mind a fedélzeti számítógépeken, mind a felhőszervereken tárolja.

A második lépés a döntéshozatali folyamat, amelynek során speciális mélytanulási algoritmusok elemzik az adatokat. Van egy algoritmus, amely a képen látható növények észlelésére szolgál, és a robotok ezt a kimenetet GPS és egyéb helyadatokkal egyesítik az egyes növények pontos azonosításához. Egy másik algoritmust arra tanítanak, hogy eldöntse, hogy egy növény mondjuk salátafej-e vagy gyom?

Az utolsó lépés az a fizikai művelet, amelyet a gépek elvégeznek a növényeken – például a gyomos kapa vezérlése.

Boyer szerint a robotok kevesebb mint egy másodperc alatt teljesítik a három lépést. A FarmWise szerint robotjai eddig több mint 10 millió növényből távolították el a gyomokat.

Whitton, az ABI elemzője szerint van értelme a gyomirtásra összpontosítani, mint kezdeti alkalmazás. „Lehetséges, hogy dollármilliárdokat lehet megtakarítani a kevesebb növényvédőszer-használat miatt, tehát ez a divatos felhasználási eset” – mondja. De hozzáteszi, hogy a mezőgazdaság-automatizálással foglalkozó startupok üzleti sikere attól függ, hogy bővíthetik-e szolgáltatásaikat további mezőgazdasági feladatok ellátására, valamint különböző régiókban és éghajlaton működhetnek-e?

A FarmWise már egyre több versenytárssal rendelkezik. A Robert Bosch német konglomerátum, a Deepfield Robotics is önálló járművet tesztel