Карнеги-Меллон использует дронов, роботов и искусственный интеллект, чтобы перетащить сельское хозяйство в новый век

За последнее столетие сельское хозяйство шагнуло далеко вперед. Мы производим больше продуктов питания, чем когда-либо прежде, но наша нынешняя модель неустойчива, а население мира быстро растет. приближается к отметке в 8 миллиардов, современные методы производства продуктов питания потребуют радикальной трансформации, если они собираются сохранить вверх. Но, к счастью, существует целый ряд новых технологий, которые могут сделать это возможным. В эта серия, мы рассмотрим некоторые инновационные решения, над которыми работают фермеры, ученые и предприниматели, чтобы гарантировать, что никто не останется голодным в нашем все более перенаселенном мире.

С тех пор, как американские граждане индустриального возраста мигрировали из страны в города, городские районы стали ассоциироваться с передовыми технологиями.

Что ж, отбросьте эту корреляцию — потому что в эпоху искусственного интеллекта новый исследовательский проект Карнеги-Меллона Университетский институт робототехники намерен доказать, что страна может быть столь же технологически развитой, как и умный город.

Называется FarmView (не путать с Фермерская вилла, игра, отнимающая время, которая захлестнула Фейсбук кормит большую часть последнего десятилетия), в проекте используются машинное обучение, дроны, автономные роботы и практически во всех других областях высокобюджетных технологических исследований, которые помогут фермерам выращивать больше продуктов питания, лучше и умнее.

«Мы проводим исследования в области робототехники для сельского хозяйства уже около 15 лет», Джордж КанторСтарший системный научный сотрудник Университета Карнеги-Меллон рассказал Digital Trends. «Это принимало множество разных форм, и это была попытка объединить все это в один целостный проект».

Но FarmView — это нечто большее, чем просто организационные перестановки сверху вниз, например, возложение на группу финансового администрирования ответственности за дебиторскую задолженность, а не за кредиторскую задолженность. Фактически, это демонстрирует новое ощущение актуальности этой темы благодаря статистике, которая показала ее важность для участвующих исследователей.

Эта статистика? Согласно текущим прогнозам, к 2050 году население мира достигнет 9,6 миллиардов человек. Это означает, что если не будут найдены более эффективные способы использования наших ограниченных сельскохозяйственных ресурсов, включая землю, воду и энергию, вполне может возникнуть глобальный продовольственный кризис.

«Это статистика, которая действительно заставляет нас искать решения», — продолжил Кантор. «Само по себе технология не решит этот потенциальный кризис; оно также затрагивает социальные и политические вопросы. Однако мы думаем, что можем с этим помочь. Дело не только в том, сколько еды есть. Способ, которым мы сейчас производим продукты питания, очень ресурсоемок, а имеющиеся ресурсы истощаются. Мы должны увеличить количество продуктов питания, которые мы производим, а также их качество, но делать это таким образом, чтобы не предполагать, что у нас есть неограниченные ресурсы».

В рамках проекта команда разработала автономного наземного робота, способного проводить визуальные исследования посевных полей в разное время суток. сезон — благодаря камере, лазерному сканеру для измерения геометрии растений и мультиспектральной камере, которая наблюдает за невидимым излучением. группы. Используя компьютерное зрение и технологии машинного обучения, он может предсказать ожидаемый урожай фруктов в конце сезона.

Однако вместо того, чтобы просто пассивно передавать эту информацию фермеру, она может затем активно запустить роботизированную систему. обрезка листьев или прореживание плодов таким образом, чтобы поддерживать оптимальный экологический баланс между площадью листьев и плодами. нагрузка.

Исследователи CMU также используют комбинацию дронов и стационарных сенсорных сетей для макромасштабных измерений роста растений.

Хотя это, безусловно, умные примеры технологий, по-настоящему долгосрочное влияние будет иметь то, как такие технологии, как роботы-листорезы и дроны, могут быть использованы для улучшения урожая.

В этом качестве Кантор указал на сорго, грубую сухую траву, возникшую тысячи лет назад в Египте. Зерновое сорго широко употребляется в пищу и считается пятой по важности зерновой культурой, выращиваемой в мире. Поскольку он имеет так много различных сортов (колоссальные 42 000!), он также обладает огромным генетическим потенциалом для создания новых сортов с высоким содержанием белка, которые могут сделать его еще более важным.

В конце концов, кого устраивает просто быть пятый-самая важная зерновая культура?

Вот тут-то и приходит на помощь ИИ. Если возможно использовать технологию машинного обучения для измерения параметров сорго таким образом, чтобы селекционеры и генетики могли выберите признаки, наиболее необходимые для повышения урожайности, а также наиболее устойчивые к болезням и засухе, это может иметь огромный положительный эффект. влияние. Одно только повышение производительности, скажем, на 50 процентов, будет представлять собой реальный эффект, который могут себе позволить очень немногие ученые-компьютерщики.

Означает ли все это, что ферма будущего, как и фабрика будущего, будет в основном свободен от людей — ряд за рядом сверкающих роботов в стиле Терминатора, выполняющих всю работа? Не совсем.

«Мы делаем это не для того, чтобы заменить людей. Что мы делаем, так это внедряем новые технологии, которые могут сделать фермеров более эффективными в том, что они делают, и позволят им использовать для этого меньше ресурсов», — сказал Кантор. «Сценарий, который мы предполагаем, не предполагает использование меньшего количества людей; оно предполагает использование робототехники и других технологий для выполнения задач, которые люди в настоящее время не выполняют».

В настоящее время многие технологии все еще находятся на стадии «проверки концепции», но Кантор отметил, что у них было несколько интересных обсуждений с первопроходцами в сельском хозяйстве. Теперь проект, в который также входят ребята из Техаса A&M, штата Пенсильвания, штата Колорадо, штата Вашингтон, Университет Мэриленда, Университет Джорджии и Университет Клемсона в Южной Каролине готовятся к большому успеху. время.

«Многие люди не думают, что это первое место для проведения такого рода исследований и разработок, но это область, которая — извините за этот каламбур, но это действительно неизбежно — действительно созрела для прогресса», — Кантор заключил. «Наша цель сейчас — начать использовать эти инструменты для решения проблем в больших масштабах».

Рекомендации редакции

• Оптические иллюзии могут помочь нам создать ИИ следующего поколения
• Эта технология была научной фантастикой 20 лет назад. Теперь это реальность
• Новый робот Массачусетского технологического института может играть во всеми любимую игру по сборке блоков — Jenga