[Перевод] Как машинное зрение может пригодиться на виноградниках
В полях Южной Каролины по сухой земле между рядами высоких раскачивающихся сорго (богатых питательными веществами злаков) медленно передвигается робот.
Робот сканирует стебли сорго, фотографирует их и распознаёт наличие заболеваний. Он использует лазерный дальномер для определения их высоты и объёма. Изредка он протягивает свой манипулятор, хватает один из стеблей и протыкает зондом, измеряя толщину кожуры.
Добро пожаловать на ферму будущего.
Этот маленький робот-фермер — всего один из проектов FarmView, мультидисциплинарной попытки привить использование современных технологий на фермах. С постоянно растущим населением мира необходимо увеличить производство еды на 70% в следующие 40 лет, если мы хотим накормить всех — так утверждает Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН. И хотя изменения климата поспособствуют увеличению урожая в некоторых регионах, они же принесут и новые трудности на пути обильного выращивания здоровых зерновых культур.
Если мы хотим удовлетворить такой спрос, нам необходимо повысить эффективность сельского хозяйства с точки зрения ресурсов и времени. Неудивительно, что сельхозисследователи обращаются к любым вспомогательным технологиям. К примеру, упомянутый робот для сорго использует технологии навигации, разработанные для робомобилей, и военные датчики.
«В США в последнее время мы тратим много денег на военные расходы», — говорит Джордж Кантор, руководитель проекта FarmView в университете Карнеги-Мэлон. «Алгоритмы, занимающиеся распознаванием лиц для отслеживания людей в аэропортах и прочих местах, становятся алгоритмами для распознавания виноградных гроздей. Если разобраться, можно увидеть, что мы, инвестируя в технологические разработки, используем все эти инструменты в сельском хозяйстве».
Протыкающий сорго робот использует технологии в области выращивания злаков. Обычно фермеры комбинируют различные сорта злаков (к примеру, одного только сорго существует 40 000 разновидностей) для создания новых, которые необходимо выращивать и проверять. Это позволяет выводить новые версии злаков, более устойчивых к болезням, засухе, или выдающим больше урожая. Это длительный и сложный процесс — необходимо отслеживать все эти новые сорта, их рост, их свойства. Но если заставить заниматься этим робота, то, по словам Кантора, процесс многократно ускоряется.
Робот хватает стебель сорго
Кантор с командой сосредоточились на сорго не как на продукте питания (хотя этот богатый белком злак популярен в некоторых частях Африки и Индии), но как на потенциальном биотопливе. Кантор говорит, что сейчас с гектара сорго даёт 10–15 тонн биомассы, но они надеются путём скрещивания увеличить эту цифру.
«Наша цель гарантированно давать по 20 тонн с гектара, и если у нас это получится, тогда сорго станет экономически выгодным биотопливом», — сказал Кантор.
Это будет благом не только для попыток уменьшить использование ископаемого топлива –, а проект с сорго финансирует Министерство энергетики США –, но и для тех областей страны, где почва недостаточно богата для выращивания других злаков. Прелесть сорго в том, что он может расти практически где угодно.
Но у FarmView есть несколько проектов, адаптирующих технологии, взятые из других областей и перерабатывающих их на пользу фермеров. Кантор рассказал о другом проекте, использующем систему компьютерного зрения для подсчёта количества ягод и листьев винограда.
Если у лозы мало листьев, то качество винограда будет низким, а если слишком много — то ягоды не получат достаточно воды, поэтому фермерам крайне важно знать их точное количество — это определяет, когда и как много нужно поливать растение. Используя систему компьютерного зрения, фермер, проезжая по полю, может получить все эти данные и принять подкреплённое расчётами решение.
Исследование применения новых технологий в фермерском деле — идея не новая, но кооперативная программа FarmView запущена относительно недавно, и она собирает вместе самых разных исследователей в попытках решить основные проблемы с обеспечением людей едой.
«Именно идея переноса технологии в поля для решения проблем реального мира вдохновляет всех участников нашего проекта, — сказал мне Кантор. — Именно она вдохновляет и меня».
