Carnegie Mellon използва дронове, роботи и изкуствен интелект, за да пренесе земеделието в новия век

Селското стопанство измина дълъг път през миналия век. Произвеждаме повече храна от всякога, но сегашният ни модел е неустойчив и тъй като населението на света бързо наближава границата от 8 милиарда, съвременните методи за производство на храни ще се нуждаят от радикална трансформация, ако искат да се запазят нагоре. Но за щастие има набор от нови технологии, които може да го направят възможно. в тази серия, ще проучим някои от иновативните нови решения, върху които работят фермери, учени и предприемачи, за да сме сигурни, че никой не остава гладен в нашия все по-пренаселен свят.

Още от миграцията на американските граждани от индустриалната епоха от провинцията към града, градските райони са склонни да се свързват с най-модерните технологии.

Е, надраскайте тази корелация - защото в ерата на изкуствения интелект, нов изследователски проект на Карнеги Мелън Университетският институт по роботика си поставя за цел да докаже, че страната може да бъде толкова технологично напреднала, колкото умен град.

Наречен FarmView (да не се бърка с Селскостопанско селище, губещата време игра, която е превишена Facebook емисии през по-голямата част от последното десетилетие), проектът използва машинно обучение, дронове, автономни роботи и почти всяка друга област на високобюджетни технологични изследвания, за да помогне на фермерите да отглеждат повече храна, по-добре и по-интелигентно.

„Ние правим изследвания в областта на роботиката за селското стопанство от около 15 години,“ Джордж Кантор, каза старши системен учен на Carnegie Mellon пред Digital Trends. „Приеха се различни форми и това беше опит да се събере всичко заедно в един сплотен проект.“

Но FarmView е много повече от просто организационно преустройство отгоре надолу, като например да накарате екипа на финансовата администрация да отговаря за вземанията, вместо за дължимите сметки. Всъщност това демонстрира ново усещане за неотложност около тази тема, благодарение на статистика, която подчерта важността й за участващите изследователи.

Тази статистика? Според настоящите прогнози световното население ще достигне 9,6 милиарда до 2050 г. Това означава, че ако не бъдат намерени по-добри начини за използване на нашите ограничени селскостопански ресурси – включително земя, вода и енергия – може да възникне глобална хранителна криза.

„Това е статистика, която наистина ни принуждава да търсим решения“, продължи Кантор. „Технологиите сами по себе си няма да разрешат тази потенциална криза; включва и социални и политически въпроси. Това обаче е нещо, с което смятаме, че можем да помогнем. Не става въпрос само за това колко храна има. Начинът, по който произвеждаме храна в момента, изисква много ресурси и наличните ресурси се изразходват. Трябва да увеличим количеството храна, което произвеждаме, както и качеството, но го правим по начин, който не предполага, че разполагаме с неограничени ресурси.

Като част от проекта, екипът е разработил автономен наземен робот, способен да прави визуални проучвания на полета с посеви по различно време в сезонът - с любезното съдействие на камера, лазерен скенер за измерване на геометрията на растенията и мултиспектрална камера, която гледа невидимата радиация групи. Използвайки компютърно зрение и технология за машинно обучение, той може да предвиди очаквания добив на плодове по-късно през сезона.

Вместо просто пасивно предаване на тази информация на фермер обаче, тя може след това активно да задейства роботизирания подрязване на листата или прореждане на плодовете по начин, който поддържа оптимален екологичен баланс между листната площ и плодовете натоварване.

Изследователите на CMU също използват комбинация от дронове и стационарни сензорни мрежи, за да направят макромащабни измервания на растежа на растенията.

Въпреки че това определено са интелигентни примери за технологии, наистина дълготрайното въздействие ще дойде от това как технологии като роботи за рязане на листа и дронове могат да бъдат използвани за подобряване на реколтата.

В това си качество Кантор посочи към културата сорго, грубо, сухо тревно зърно, което произхожда от хиляди години в Египет. Зърненото сорго се консумира широко и се счита за петата най-важна зърнена култура, отглеждана в света. Тъй като включва толкова много различни сортове (огромни 42 000!), той също има огромен генетичен потенциал за създаване на нови сортове с високо съдържание на протеини, които могат да го направят още по-важен.

В крайна сметка, кой се задоволява просто да бъде пети- най-важната зърнена култура?

Това е мястото, където AI идва. Ако е възможно да се използва технология за машинно обучение за измерване на параметрите на соргото по такъв начин, че животновъдите и генетиците да могат изберете характеристиките, които са най-необходими за подобряване на добива, както и най-устойчиви на болести и суша, това може да има огромно положително въздействие. Самото подобряване на добива само с, да речем, 50 процента би представлявало въздействие в реалния свят, което може да се припише на много малко компютърни учени.

Означава ли всичко това, че фермата на бъдещето, подобно на фабриката на бъдещето, ще бъде до голяма степен свободни от хора - с ред след ред блестящи роботи в стил Терминатор, извършващи всички работа? Не точно.

„Ние не правим това, за да заместим хората. Това, което правим, е да въведем нови технологии, които могат да направят фермерите по-ефективни в това, което правят, и да им позволят да използват по-малко ресурси за това“, каза Кантор. „Сценарият, който си представяме, не включва използването на по-малко хора; това включва използване на роботика и други технологии за изпълнение на задачи, които хората в момента не изпълняват.

Понастоящем много от технологиите все още са във фаза „доказване на концепцията“, но Кантор отбеляза, че са имали някои интересни дискусии с ранните селскостопански потребители. Сега проектът, който също включва хора от Texas A&M, Penn State, Colorado State, Washington State, Университетът на Мериленд, Университетът на Джорджия и Университетът Клемсън в Южна Каролина се готви да удари големия време.

„Много хора не смятат, че това е първото място за извършване на този вид изследвания и разработки, но това е област, която – и съжалявам, че използвам тази игра на думи, но тя наистина е неизбежна – наистина е узряла за прогрес“, Кантор сключен. „Нашият тласък сега е да започнем да използваме тези инструменти за решаване на проблеми в голям мащаб.“

Препоръки на редакторите

• Оптичните илюзии могат да ни помогнат да изградим следващото поколение AI
• Тази технология беше научна фантастика преди 20 години. Сега това е реалност
• Новият робот на MIT може да играе любимата на всички игра за подреждане на блокове, Jenga