Сборщики урожая на малиновых фермах могут пока не опасаться конкуренции с роботами, но о причинах позже.
Трое робототехников из CREATE Lab в Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL), Швейцария, построили робота, который может собирать малину. О проекте они рассказали в журнале Communications Engineering. Кай Юнге, Катарина Пирес и Джози Хьюз спроектировали и протестировали автоматического помощника, основываясь на идее создать экономически эффективного робота для сбора ягод.
За последние несколько лет спрос на продукты питания вырос с ростом населения. В ответ на это учёные ищут способы производить больше еды при разумных затратах. Один из подходов предполагает использование роботов вместо людей для сбора урожая. Сбор практически любых фруктов в больших масштабах сам по себе трудоёмок, и сбор урожая считается относительно дорогостоящей составляющей сельского хозяйства.
Оказалось, что доверить роботам-батракам некоторые сельхозкультуры не так просто, как многие другие. Сбор малины, например, оказался сложной задачей для робота, поскольку для этого требуется множество навыков. Робот должен уметь определять спелость и собирать каждую ягоду по отдельности целенькой.
Собирать малину, не повредив, сложнее, чем другие фрукты, потому что при сборе приходится хватать её за серединку, а не за плодоножку. Слишком сильное сжатие делает из ягодки пюре. Ещё одна проблема — огромное количество времени, необходимое для обучение в полевых условиях и тестирование.
Тогда исследователи из Швейцарии попытались решить обе проблемы так: обучая роботов, что делать, они использовали искусственные растения и фрукты. То есть проектировали как робота, так и искусственный куст малины. Исследователи в процессе убедились, что позволить роботу научиться за много попыток собирать ягоды в лаборатории значительно быстрее и дешевле, чем делать это на реальной малиновой ферме.
В роли батраков роботы оказались хуже людей: собирали только 60% подходящих целей без повреждений. Для сравнения, у сборщиков-людей нормальный результат — примерно 90%. Однако исследователи уверены, что они в принципе на верном пути, но требуются улучшения, чтобы повысить точность до человеческого уровня.
Автор: Дмитрий Ладыгин
Использованы фотографии: youtu.be/zreZeqPYxbw
Тираннозавр оказался не таким умным, каким его считали
Царь динозавров даже год не успел побыть с интеллектом....
Из всех подсластителей стевия оказалась наиболее совместимой с мозгом
Когда хочется десерта, но избегаешь сахара....
Китай вовсю готовится к лунной колонизации
Астрономы КНР опубликовали самую подробную за всю историю геологическую карту Луны....
У кофе юбилей: генетики говорят, что арабике исполнился… миллион лет
По словам ученых, растение появилось на свет совершенно случайно....
Японцы разогнали 6G до 100 гигабит в секунду, а шотландцы придумали мегаантенну
Это в 500 раз быстрее, чем, в среднем, бывает на мобильниках с 5G....
Человекообразных роботов научили ловко подниматься после падения
В компаниях Boston Dynamics и Agility сделали свои устройства готовыми к неизбежному....
ChatGPT снова проштрафился: теперь его обвиняют в сексизме
У ИИ нет своего мнения, он говорит только то, чему научился у людей....
Миниатюрного робота научили эффективно перемещаться в трубах с водой
Крошечный труболаз двигается даже против течения....