За минуле століття сільське господарство пройшло довгий шлях. Ми виробляємо більше їжі, ніж будь-коли раніше, але наша нинішня модель нежиттєздатна, і оскільки населення світу швидко наближається до позначки у 8 мільярдів, сучасні методи виробництва їжі потребуватимуть радикальної трансформації, якщо вони збираються зберегтися вгору. Але, на щастя, є ряд нових технологій, які можуть зробити це можливим. в ця серія, ми вивчимо деякі нові інноваційні рішення, над якими працюють фермери, вчені та підприємці, щоб переконатися, що ніхто не буде голодувати в нашому дедалі перенаселеному світі.
Починаючи з міграції американських громадян індустріальної епохи із села до міста, міські райони, як правило, асоціюються з передовими технологіями.
Що ж, відмовтеся від цієї кореляції — адже в епоху штучного інтелекту новий дослідницький проект Карнегі Меллона Університетський інститут робототехніки прагне довести, що країна може бути настільки ж технологічно розвинутою, як розумне місто.
Пов'язані
- Як ми дізнаємося, коли ШІ дійсно стане розумним?
- Вчені використовують А.І. створити штучний генетичний код людини
- Як і орел, цей автономний планер може літати на теплових течіях
Називається FarmView (не плутати з FarmVille, гра, яка витрачає час, яка переповнена Facebook протягом більшої частини останнього десятиліття), проект використовує машинне навчання, дрони, автономних роботів і практично всі інші галузі високобюджетних технологічних досліджень, щоб допомогти фермерам вирощувати більше їжі, краще та розумніше.
«Ми займаємося дослідженнями робототехніки для сільського господарства вже близько 15 років», Джордж Кантор, розповів Digital Trends старший системний науковець Carnegie Mellon. «Це мало різні форми, і це була спроба об’єднати все це в один цілісний проект».
«Населення світу сягне 9,6 мільярдів до 2050 року».
Але FarmView — це щось більше, ніж просто організаційна перебудова згори донизу, як-от покладання на команду фінансового адміністрування відповідальності за дебіторську заборгованість замість кредиторської. Насправді це демонструє нове відчуття актуальності цієї теми завдяки статистиці, яка підкреслила її важливість для залучених дослідників.
Ця статистика? Згідно з поточними прогнозами, до 2050 року населення світу досягне 9,6 мільярдів. Це означає, що якщо не буде знайдено кращих способів використання наших обмежених сільськогосподарських ресурсів, включаючи землю, воду та енергію, цілком може виникнути глобальна продовольча криза.
«Це статистика, яка дійсно змушує нас шукати рішення», — продовжив Кантор. «Самі по собі технології не розв’яжуть цю потенційну кризу; воно також включає соціальні та політичні питання. Однак це те, з чим ми можемо допомогти. Справа не лише в тому, скільки є їжі. Те, як ми зараз виробляємо їжу, дуже ресурсоємне, і наявні ресурси витрачаються. Ми повинні збільшити кількість їжі, яку ми виробляємо, а також якість, але робити це таким чином, щоб не припускати, що у нас є необмежені ресурси».
1 з 14
У рамках проекту команда розробила автономного наземного робота, здатного проводити візуальні огляди полів посівів у різний час у сезон — надано камерою, лазерним сканером для вимірювання геометрії рослин і мультиспектральною камерою, яка дивиться на невидиме випромінювання смуги. Використовуючи комп’ютерний зір і технологію машинного навчання, він може передбачити очікувану врожайність фруктів пізніше в сезоні.
Однак замість того, щоб просто пасивно передавати цю інформацію фермеру, вона може активувати роботу обрізка листя або проріджування плодів таким чином, щоб підтримувати оптимальний екологічний баланс між площею листя та плодами навантаження.
Дослідники CMU також використовують комбінацію дронів і стаціонарних сенсорних мереж для проведення макромасштабних вимірювань росту рослин.
«Зараз ми прагнемо почати використовувати ці інструменти для вирішення проблем у великому масштабі».
Незважаючи на те, що це безперечно розумні приклади технологій, справді довготривалий вплив буде отримано від того, як такі технології, як роботи-зрізачі листя та дрони, можна використовувати для покращення врожаю.
У цій якості Кантор вказав на культурне сорго, грубу, суху злакову траву, яка виникла тисячі років тому в Єгипті. Зернове сорго широко вживається в їжу і вважається п’ятою за значимістю зерновою культурою, що вирощується у світі. Оскільки він містить так багато різних сортів (колосальних 42 000!), він також має величезний генетичний потенціал для створення нових сортів з високим вмістом білка, які можуть зробити його ще більш важливим.
Зрештою, кого задовольняє просто бути п'ятий- найважливіша зернова культура?
Ось тут і з’являється штучний інтелект. Якщо можливо використовувати технологію машинного навчання для вимірювання параметрів сорго таким чином, щоб селекціонери та генетики могли вибрати ознаки, найбільш необхідні для підвищення врожайності, а також найбільш стійкі до хвороб і посухи, це може мати масовий позитивний ефект вплив. Лише лише підвищення продуктивності, скажімо, на 50 відсотків, означало б вплив на реальний світ, який можна повірити небагатьом комп’ютерникам.
Отже, чи означає все це, що ферма майбутнього, як і фабрика майбутнього, буде майже вільний від людей — ряд за рядом сяючих роботів у стилі Термінатора виконують усі працювати? Не зовсім.
Університет Карнегі-Меллона | FarmView | Робота, яка має значення
«Ми робимо це не для того, щоб замінити людей. Те, що ми робимо, — це впровадження нових технологій, які можуть зробити фермерів ефективнішими в тому, що вони роблять, і дозволять їм використовувати для цього менше ресурсів», — сказав Кантор. «Сценарій, який ми передбачаємо, не передбачає використання меншої кількості людей; це передбачає використання робототехніки та інших технологій для виконання завдань, які люди зараз не виконують».
Наразі багато технологій все ще знаходяться на стадії «підтвердження концепції», але Кантор зазначив, що вони провели цікаві дискусії з першими сільськогосподарськими виробниками. Тепер проект, який також включає людей з Texas A&M, Penn State, Colorado State, Washington State, Університет Меріленда, Університет Джорджії та Університет Клемсона в Південній Кароліні — готуються до великого час.
«Багато людей не думають, що це перше місце для проведення такого роду досліджень і розробок, але це область, яка — і мені шкода використовувати цей каламбур, але цього справді неминуче — дійсно дозріла для прогресу», — Кантор укладений. «Зараз ми прагнемо почати використовувати ці інструменти для вирішення проблем у великому масштабі».
Рекомендації редакції
- Оптичні ілюзії можуть допомогти нам створити наступне покоління ШІ
- Ця технологія була науковою фантастикою 20 років тому. Тепер це реальність
- Новий робот Массачусетського технологічного інституту може грати в улюблену гру зі складанням блоків Jenga
