Разработки в области сельскохозяйственной робототехники, машинного зрения и ИИ приведут к глубокой и далеко идущей трансформации способа ведения сельского хозяйства. Да, сегодня размеры флота и общая площадь, занимаемая новыми роботами, по-прежнему ничтожно малы по сравнению с мировым сельским хозяйством. Тем не менее, это не должно усыплять игроков ложным чувством безопасности, потому что почва медленно, но верно сдвигается. Робототехника и искусственный ИНТЕЛЛЕКТ позволяют совершить революцию в доступной сверхточности, которая в конечном итоге перевернет привычные нормы в поставках агрохимикатов, в проектировании сельскохозяйственных машин и в практике ведения сельского хозяйства.

Этот рубеж развития имеет ветер в своих парусах, подталкиваемый быстро прогрессирующими и устойчивыми тенденциями в области аппаратных и программных технологий и подталкиваемый структурными и растущими проблемами и потребностями. По нашей оценке, эти технологические разработки больше не могут быть отброшены как уловки или слишком футуристические. Они здесь, чтобы остаться и будут только расти в значимости. Действительно, все участники цепочки создания стоимости в сельском хозяйстве должны будут разработать стратегию сегодня, чтобы извлечь выгоду из этой трансформационной тенденции или, по крайней мере, защититься от нее.

Сельскохозяйственные роботы

Экономически эффективная революция сверхточности? Это часто небольшие или средние роботы, которые предназначены для автономного перемещения и автоматического выполнения определенных конкретных действий (см. примеры ниже). Технология машинного зрения-это ключевая компетенция, позволяющая роботам видеть, идентифицировать, локализовывать и предпринимать определенные интеллектуальные действия на отдельных объектах. Машинное зрение все чаще использует алгоритмы глубокого обучения, часто обучаемые на экспертно-аннотированных наборах данных изображений, что позволяет технологии намного превосходить производительность обычных алгоритмов и даже иногда опытных агрономов.

Важно отметить, что такой подход позволяет составить долгосрочную технологическую дорожную карту, которая может быть расширена для распознавания всех видов сельскохозяйственных культур и анализа связанных с ними условий, например, водного стресса, болезней и т. Д. Многие версии этого нового класса роботов являются автономными. Задача автономности несравнимо проще, чем у автомобиля. Законодательство сегодня является помехой, в том числе в таких местах, как Калифорния, но относительно скоро станет более сговорчивым.

Появление автономных роботов, при условии, что они практически не нуждаются в дистанционном наблюдении, может изменить экономику проектирования машин, сделав возможным появление меньших и более медленных машин. Действительно, это исключение накладных расходов водителя на каждое транспортное средство является основой концепции роя. Очевидно, что сегодня существует большой разрыв в производительности между современными большими и мощными транспортными средствами и парками медленных маленьких роботов. Однако этот разрыв в производительности может только уменьшиться, поскольку у последней есть значительные возможности для улучшения даже без прорыва или радикальных инноваций.

Первый крупный целевой рынок-это прополка. Преимущества ROI здесь обусловлены экономией труда, химической экономией, повышением урожайности и меньшим уплотнением почвы. Прецизионное воздействие (опрыскивание, механическое или электрическое) снижает потребление агрохимикатов, например, на 90% и повышает урожайность за счет сокращения побочного ущерба, вызванного гербицидами, например, на 5-10%. Эта технология может также позволить фермерам бороться с устойчивыми к гербицидам сорняками и не оставлять после себя непригодной уплотненной почвы. Эти роботы эволюционируют.

Многие роботы уже выросли в размерах и возможностях с прежних времен, сегодня предлагая более высокие скорости, более высокую частоту кадров в секунду, более прочные конструкции, более высокую бортовую энергию для более длительного времени работы и более тяжелую нагрузку и т. Д. Эта эволюция аппаратных средств и машинного зрения неизбежно будет продолжаться, как и со всеми другими сельскохозяйственными инструментами и транспортными средствами. Мы все еще находимся в самом начале. Размеры развернутого флота по всему миру невелики, но ситуация вот-вот кардинально изменится.

Интеллектуальные роботизированные орудия

Неизбежное следующее поколение сельскохозяйственных орудий? Простые роботизированные орудия, использующие базовую технологию визуального наблюдения за рядами, уже созрели и не являются редкостью на органических фермах. Однако достижения в области технологии видения трансформируют тракторные орудия, превращая их в интеллектуальные компьютеризированные инструменты, способные выполнять точные действия для конкретного растения. Основной технологией здесь также является машинное зрение, которое позволяет идентифицировать и локализовать конкретные растения. Алгоритмы уже превосходят возможности агрономов в конкретных случаях, например, при прополке сорняков среди хлопчатника.

Самое главное, что системы становятся все более производительными, сокращая разрыв в производительности с устоявшимися технологиями. Ведущим продуктом является орудие шириной 40 футов, которое тянется со скоростью 12 миль в час и покрывает 12 рядов посевов. Эта система обеспечивает 2-дюймовое разрешение и 20 кадров в секунду изображения, развертывая 30 камер и 25 встроенных графических процессоров. Этот подход не фокусируется на автономии, хотя сам трактор можно легко сделать автономным, чтобы при необходимости сделать всю систему автоматической.

Эта система предназначена для того, чтобы стать конкурентоспособной в крупных хозяйствах, которые требуют высокой производительности, что, в свою очередь, связано с такими технологическими параметрами, как fps (кадр в секунду), ложные срабатывания, скорость контроллера распылителя и так далее. В будущем системные затраты, вероятно, снизятся, особенно если более легкие версии алгоритмов на стороне вывода станут доступны для того, чтобы сделать процессоры GPU несущественными без серьезной потери производительности.

Автономные тракторы и мощные транспортные средства

Меньше или больше автономных систем будет в будущем?

Автономная навигация не является чем-то новым для тракторов. Благодаря RTK-GPS тракторы уже давно пользуются преимуществами управления трактором и автопривода. Последнее фактически является автономностью 4-го уровня, поскольку трактор может автономно двигаться на открытом воздухе по заранее определенным GPS-координатам без вмешательства человека. Возросла стоимость внедрения и внедрения таких технологий. Короче говоря, технические проблемы не препятствуют развертыванию. В течение нескольких лет демонстрировались также тракторы 5-го уровня или полностью автономные тракторы. Технический барьер здесь невысок.

Определяющими факторами здесь являются фермерское восприятие и добавленная стоимость. Дополнительные расходы, понесенные при переходе с уровня 4 на уровень 5, не оправдают дополнительных выгод до тех пор, пока уровень 5 не позволит реализовать многие новые возможности. Это означает, что больше задач, а не только движение, должно стать автоматизированным. Рост автономной мобильности также приводит к появлению новых конструкций. Некоторые примеры приведены на панели ниже. В частности, распределение веса может быть изменено без скарификации лошадиных сил, помогая облегчить проблемы уплотнения почвы. В долгосрочной перспективе, однако, другие сельскохозяйственные роботы будут поглощать задачи, которые тракторы выполняют сегодня, потенциально снижая общий спрос.

Роботизированный сбор свежих фруктов

Является ли он технически и коммерчески жизнеспособным?

Сбор свежих фруктов по-прежнему осуществляется в основном вручную, поскольку недостаточные технические возможности до сих пор сдерживали автоматизацию. Таким образом, фермерские хозяйства сталкиваются с высокими затратами на сбор урожая и, что более важно, сталкиваются с растущей проблемой сбора достаточно больших армий сезонных сборщиков. Неужели это скоро изменится? Сегодня технология машинного зрения может идентифицировать и локализовать различные видимые плоды на сложном и различном фоне с высокой вероятностью успеха. Появление технологий распознавания образов на основе глубокого обучения привело к резкому скачку производительности.

Важно отметить, что существует четкий путь для разработки алгоритмов для новых комбинаций фруктов и окружающей среды, что позволяет распространить применимость машинного обнаружения и локализации на многие фрукты. Роботизированное планирование траектории, стратегия выбора и управление движением роботизированной руки также являются сложными задачами. Здесь тоже есть алгоритмические усовершенствования. Что еще более важно, компании разрабатывают новые конечные эффекторы, которые могут ускорить сбор свежих фруктов, одновременно облегчая вычислительную нагрузку.

Люди сегодня все еще быстрее – например, 2-3 секунды на собранную клубнику против 8-10 секунд для робота. Этот разрыв в скорости почти наверняка сократится в будущем, снижая сравнительное преимущество людей. Кроме того, роботы могут иметь много рук, компенсируя медлительность каждой руки (развернуты как шарнирные, так и дельта-руки). Ключ к коммерческому успеху лежит в разработке надежных роботизированных и связанных с ними платформ искусственного интеллекта, которые могут быть использованы в течение всего сезона уборки различных культур.

Общее количество развернутых единиц невелико, поэтому роботизированно собранное количество свежих фруктов все еще исчезающе мало по сравнению с адресуемым рынком. Однако техническая состоятельность давно доказана. В настоящее время акцент делается на преодолении разрыва в производительности, чтобы предложить надежное решение с разумной рентабельностью инвестиций по сравнению с нынешним человеческим подбором. Важно отметить, что по-прежнему существует достаточно возможностей для повышения производительности и применимости за счет постоянного увеличения прибыли. Как таковой, никакого прорыва не требуется, что делает вопрос скорее вопросом "когда", а не "если".

Дроны

Дроны становятся все более распространенным инструментом. В настоящее время для получения аэрофотоснимков используются дистанционно управляемые дроны-потребители или прозумеры. Они помогли снизить стоимость приобретения и разрешение аэрофотоснимков, сделав технологию доступной для всех фермеров. Действительно, аппаратная платформа теперь широко доступна. Обратите внимание, что бизнес-ландшафт на стороне платформы прошел жесткую фазу консолидации, установив победившего поставщика и дизайн. Внимание все больше переключается на программное обеспечение и сервис. Действительно, многие фирмы параллельно предлагают аналитику данных, начиная от простых индексов, таких как NDVI, и переходя к более сложной аналитике.

Также были запущены опрыскиватели на базе беспилотников. Однако в настоящее время они остаются нишевыми. Отметим, что использование беспилотных летательных аппаратов не ограничивается только дронами. Действительно, беспилотные дистанционно управляемые вертолеты уже опрыскивают рисовые поля в Японии с начала 1990-х годов. Это зреющая технология/сектор с общими продажами в Японии. Однако этот рынок может извлечь выгоду из новой инъекции жизни, поскольку поставщики диверсифицируются на новые территории

Молочное животноводство

Автоматизированное доение производится уже 25 лет. Технология уже доказана с высокими и растущими установками во всем мире. Действительно, этот многомиллиардный рынок показывает высокие годовые темпы роста. Важной стимулирующей инновацией стала разработка прочной роботизированной руки, которая могла бы выжить, например, когда ее раздавит животное, и (б) механизма локализации соска (часто основанного на измерении изменения в прогнозируемом образце). Параллельно с закреплением автоматических доильных установок все большую популярность приобретают и тяжелые мобильные роботы, выполняющие функции толкателей автоматической подачи.