Carnegie Mellon uporablja brezpilotna letala, robote in umetno inteligenco, da bi kmetijstvo potegnilo v novo stoletje

Kmetijstvo je v preteklem stoletju naredilo dolgo pot. Proizvajamo več hrane kot kdaj koli prej – vendar je naš trenutni model nevzdržen in ker svetovno prebivalstvo hitro narašča približuje meji 8 milijard, bodo sodobne metode pridelave hrane potrebovale korenito spremembo, če se bodo obdržale gor. Toda na srečo obstaja vrsta novih tehnologij, ki bi to lahko omogočile. notri ta serija, bomo raziskali nekaj inovativnih novih rešitev, na katerih delajo kmetje, znanstveniki in podjetniki, da bi zagotovili, da nihče ne bo lačen v našem vse bolj natrpanem svetu.

Vse od selitve ameriških državljanov iz industrijske dobe s podeželja v mesta so bila urbana območja povezana z najsodobnejšimi tehnologijami.

No, opustimo to korelacijo – ker v dobi umetne inteligence nov raziskovalni projekt Carnegie Mellon Univerzitetni inštitut za robotiko želi dokazati, da je država lahko tako tehnološko napredna kot pametno mesto.

Imenuje se FarmView (ne zamenjujte z FarmVille, igra zapravljanja časa, ki je preplavila Facebook viri večji del zadnjega desetletja), projekt uporablja strojno učenje, brezpilotna letala, avtonomne robote in skoraj vsa druga področja visokoproračunskih tehnoloških raziskav, ki kmetom pomagajo pridelati več hrane, bolje in pametneje.

"Že približno 15 let raziskujemo robotiko za kmetijstvo," George Kantor, višji sistemski znanstvenik Carnegie Mellon, je povedal za Digital Trends. "Vzelo je več različnih oblik in to je bil poskus, da bi vse združili v en koheziven projekt."

Toda FarmView je veliko več kot le organizacijska preobrazba od zgoraj navzdol, na primer, da bi finančna upravna ekipa postala odgovorna za terjatve namesto za obveznosti. Pravzaprav dokazuje nov občutek nujnosti te teme, zahvaljujoč statistiki, ki je vpletenim raziskovalcem pokazala njen pomen.

Ta statistika? Po trenutnih napovedih bo svetovno prebivalstvo do leta 2050 doseglo 9,6 milijarde. To pomeni, da če ne najdemo boljših načinov za uporabo naših omejenih kmetijskih virov – vključno z zemljo, vodo in energijo – lahko pride do svetovne prehrambene krize.

"To je statistika, ki nas resnično sili k iskanju rešitev," je nadaljeval Kantor. »Samo tehnologija ne bo rešila te potencialne krize; vključuje tudi družbena in politična vprašanja. Vendar mislimo, da lahko pomagamo. Tudi ne gre samo za to, koliko hrane je. Način, kako zdaj proizvajamo hrano, je zelo intenziven z viri, viri, ki so na voljo, pa se porabljajo. Povečati moramo količino hrane, ki jo proizvedemo, in tudi kakovost, vendar to storiti na način, ki ne predvideva, da imamo neomejene vire.«

Kot del projekta je ekipa razvila avtonomnega zemeljskega robota, ki je sposoben vizualno pregledati polja s pridelki v različnih obdobjih v sezona – z dovoljenjem kamere, laserskega skenerja za merjenje geometrije rastlin in multispektralne kamere, ki opazuje nevidno sevanje pasovi. Z uporabo računalniškega vida in tehnologije strojnega učenja lahko napove pričakovani pridelek sadja pozneje v sezoni.

Namesto le pasivnega posredovanja teh informacij kmetu, lahko nato aktivno sproži robotsko obrezovanje listov ali redčenje plodov na način, ki ohranja optimalno ekološko ravnovesje med listno površino in plodovi obremenitev.

Raziskovalci CMU uporabljajo tudi kombinacijo dronov in stacionarnih senzorskih omrežij za merjenje rasti rastlin na makro ravni.

Čeprav so to vsekakor pametni primeri tehnologije, bo res dolgotrajen učinek izhajal iz tega, kako je mogoče uporabiti tehnologije, kot so roboti za rezanje listov in brezpilotna letala, za izboljšanje pridelkov.

V tej vlogi je Kantor pokazal na sirek, grobo, suho travo, ki izvira iz Egipta pred tisočletji. Sirek v zrnju se pogosto uživa in velja za peto najpomembnejšo žitno kulturo na svetu. Ker vsebuje tako veliko različnih sort (velikih 42.000!), ima tudi ogromen genetski potencial za ustvarjanje novih sort z visoko vsebnostjo beljakovin, zaradi katerih bi lahko bil še pomembnejši.

Konec koncev, kdo je zadovoljen s tem, da je preprosto peti-najpomembnejši žitni pridelek?

Tu nastopi AI. Če je mogoče uporabiti tehnologijo strojnega učenja za merjenje parametrov sirka na tak način, da bi lahko rejci in genetiki izberite lastnosti, ki so najbolj potrebne za izboljšan pridelek, pa tudi najbolj odporne na bolezni in sušo, lahko ima ogromno pozitivnih učinkov vpliv. Že samo izboljšanje donosa za, na primer, 50 odstotkov bi predstavljalo učinek v resničnem svetu, ki bi ga lahko pripisali zelo malo računalniškim znanstvenikom.

Ali to vse to pomeni, da bo kmetija prihodnosti, tako kot tovarna prihodnosti večinoma brez ljudi – z vrsto za vrsto bleščečih robotov v slogu Terminatorja, ki izvajajo vse delo? Ne čisto.

»Tega ne delamo, da bi zamenjali ljudi. To, kar delamo, je uvajanje novih tehnologij, s katerimi lahko kmetje postanejo učinkovitejši pri tem, kar počnejo, in jim omogočijo, da za to porabijo manj virov,« je dejal Kantor. »Scenarij, ki si ga predstavljamo, ne vključuje uporabe manjšega števila ljudi; vključuje uporabo robotike in drugih tehnologij za izvajanje nalog, ki jih ljudje trenutno ne opravljajo.«

Trenutno je veliko tehnologij še vedno v fazi "dokaza koncepta", vendar je Kantor opozoril, da so imeli nekaj zanimivih razprav s kmetijskimi zgodnjimi uporabniki. Zdaj projekt – ki vključuje tudi ljudi iz Texas A&M, Penn State, Colorado State, Washington State, Univerza v Marylandu, Univerza v Georgii in univerza Clemson v Južni Karolini – se pripravlja na velik udar čas.

»Veliko ljudi ne misli, da je to prvo mesto za tovrstne raziskave in razvoj, vendar je področje, ki je – in žal mi je, da uporabljam to besedno igro, vendar je res neizogibno – resnično zrelo za napredek,« Kantor sklenjen. "Zdaj želimo začeti uporabljati ta orodja za reševanje problemov v velikem obsegu."

Priporočila urednikov

• Optične iluzije bi nam lahko pomagale zgraditi naslednjo generacijo umetne inteligence
• Ta tehnologija je bila pred 20 leti znanstvena fantastika. Zdaj je to realnost
• Novi robot MIT lahko igra vsem priljubljeno igro zlaganja blokov, Jenga