據(jù)外媒報(bào)道,他們帶來了一種新的AI技術(shù),能夠使機(jī)器人采摘蔬菜和瓜果的時(shí)候能夠識別農(nóng)作物的成熟度,活動(dòng)也變得更加靈活,大大提高了使用場景及實(shí)用性。那么這項(xiàng)技術(shù)是否可以幫助增強(qiáng)全球糧食產(chǎn)量和提高食品安全呢?
近幾個(gè)月來,冠狀病毒大流行凸顯了全球供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的脆弱性。特別是那些參與糧食安全的人們。期間數(shù)字化科技,自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)和人工智能等都發(fā)揮著巨大的作用。國外就有一家農(nóng)業(yè)機(jī)器人和人工智能公司展示了搭載AI增強(qiáng)型新功能的機(jī)器人收割機(jī),且收到總計(jì)超過700萬美元的投資。如今,增強(qiáng)AI的機(jī)器人收割機(jī)已經(jīng)展示出了相比于傳統(tǒng)機(jī)器人更高的靈活性,從而可以應(yīng)對各種形狀和不同體積的農(nóng)作物,該技術(shù)彌補(bǔ)以往針對于這方面不足的漏洞。
自動(dòng)化采摘的時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟
過去,可以看到機(jī)器人作為農(nóng)作物的收割機(jī),如協(xié)助人們采摘成熟的西紅柿。而在他們最新披露的信息中,搭載AI技術(shù)的機(jī)器人還可以自由的在田間采摘黃瓜和草莓這種體積相對較小的東西。在隨附的新聞稿中,該公司斷言它是“世界上第一個(gè)能夠收割多種作物能力的機(jī)器人”。
而在室內(nèi)農(nóng)業(yè)環(huán)境中,它們可以置于各種農(nóng)作物之間的軌道上。當(dāng)機(jī)器人在溫室中航行時(shí),它利用大量傳感器和人工智能來分析農(nóng)作物的位置和成熟度,然后在準(zhǔn)備就緒后使用專門的抓取器來挑選農(nóng)產(chǎn)品。
機(jī)器可以使用智能運(yùn)動(dòng)感應(yīng)功能以3D模式看到所處的環(huán)境。這些數(shù)據(jù)使其能夠分辨藤蔓,葉子,其他未成熟農(nóng)作物實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最佳途徑。正如他們的首席執(zhí)行官Josh Lessing解釋的那樣,使用計(jì)算機(jī)視覺來查看其環(huán)境并做出相應(yīng)計(jì)劃。
“我們需要超越在三維空間中找到果實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺。我們做到了,但是最重要的是,我們擁有一層計(jì)算機(jī)感知,然后計(jì)劃如何去抓緊果實(shí)。我如何在環(huán)境中導(dǎo)航然后讓我的手指落在該目標(biāo)上以有效地進(jìn)行選擇嗎?就像人們看著他們想要選擇的目標(biāo)一樣,頭腦需要設(shè)定一個(gè)計(jì)劃一樣” Lessing說。該公司正在構(gòu)建解決方案,以使其系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)能夠在工作中學(xué)習(xí),然后與該領(lǐng)域的其他機(jī)器人收割機(jī)分享這些見解。
無論是樹上的蘋果還是灌木叢上的草莓,從識別,計(jì)劃和采摘的角度來看,這都是巨大的挑戰(zhàn)??梢詫C(jī)器人機(jī)械手和軟件交換為不同的農(nóng)作物,圍繞計(jì)劃和采摘的基本原理將使跨農(nóng)作物的應(yīng)用成為可能。
勞動(dòng)力短缺和供應(yīng)鏈中斷
近年來,農(nóng)民在整個(gè)農(nóng)業(yè)行業(yè)都面臨著勞動(dòng)力短缺的斗爭。根據(jù)加利福尼亞農(nóng)業(yè)局聯(lián)合會(huì)的報(bào)告,在加利福尼亞州,超過一半(56%)的參與農(nóng)場主“在過去五年的某個(gè)時(shí)候無法雇用他們生產(chǎn)主要農(nóng)作物所需的所有雇員” 。結(jié)果,有56%的被調(diào)查農(nóng)民表示使用了減少勞動(dòng)力的技術(shù)。由于勞動(dòng)力短缺,采用機(jī)械化解決方案的大約一半農(nóng)民采用了這些做法。
在美國,幾十年來,農(nóng)業(yè)的格局已發(fā)生了巨大變化,從主要由眾多小農(nóng)場組成的模型轉(zhuǎn)變?yōu)橐源笮娃r(nóng)場為主的領(lǐng)域。這種日益稀有的農(nóng)業(yè)技能也給供應(yīng)鏈帶來了一系列挑戰(zhàn)。
最近幾個(gè)月,冠狀病毒揭示了全球食品供應(yīng)鏈中固有的脆弱性。由于市場動(dòng)蕩,農(nóng)民被迫向田間傾倒數(shù)百萬加侖的牛奶,掩埋農(nóng)作物和耕種可食用的農(nóng)產(chǎn)品。為了提供幫助,許多組織正在尋求建立區(qū)域供應(yīng)鏈。
正如我們在7月報(bào)道的那樣,AppHarvest目前正在阿帕拉契亞州建立北美最大的溫室,以解決供應(yīng)方面的擔(dān)憂,這些擔(dān)憂會(huì)隨著時(shí)間的推移增強(qiáng)可持續(xù)性。根源AI同樣專注于應(yīng)對這些物流和可持續(xù)性挑戰(zhàn)。
近年來,室內(nèi)農(nóng)業(yè)必不可少的許多技術(shù)的成本已大大降低;特別是LED燈陣列的價(jià)格。這為該行業(yè)的市場競爭奠定了基礎(chǔ)。同樣,萊辛解釋說,機(jī)器人技術(shù)在過去五年中經(jīng)歷了各種各樣的技術(shù)革命,其技術(shù)范圍從支持云的模型訓(xùn)練到高分辨率深度傳感器。這些進(jìn)步已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)臨界點(diǎn),組織可以開始利用這些解決方案來創(chuàng)建可持續(xù)的,分散的糧食網(wǎng)絡(luò),盡管勞動(dòng)力短缺。同時(shí),這些技術(shù)可以支持人類文明的核心需求的可用性和安全性。
近幾個(gè)月來,冠狀病毒大流行凸顯了全球供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的脆弱性。特別是那些參與糧食安全的人們。期間數(shù)字化科技,自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)和人工智能等都發(fā)揮著巨大的作用。國外就有一家農(nóng)業(yè)機(jī)器人和人工智能公司展示了搭載AI增強(qiáng)型新功能的機(jī)器人收割機(jī),且收到總計(jì)超過700萬美元的投資。如今,增強(qiáng)AI的機(jī)器人收割機(jī)已經(jīng)展示出了相比于傳統(tǒng)機(jī)器人更高的靈活性,從而可以應(yīng)對各種形狀和不同體積的農(nóng)作物,該技術(shù)彌補(bǔ)以往針對于這方面不足的漏洞。
自動(dòng)化采摘的時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟
過去,可以看到機(jī)器人作為農(nóng)作物的收割機(jī),如協(xié)助人們采摘成熟的西紅柿。而在他們最新披露的信息中,搭載AI技術(shù)的機(jī)器人還可以自由的在田間采摘黃瓜和草莓這種體積相對較小的東西。在隨附的新聞稿中,該公司斷言它是“世界上第一個(gè)能夠收割多種作物能力的機(jī)器人”。
而在室內(nèi)農(nóng)業(yè)環(huán)境中,它們可以置于各種農(nóng)作物之間的軌道上。當(dāng)機(jī)器人在溫室中航行時(shí),它利用大量傳感器和人工智能來分析農(nóng)作物的位置和成熟度,然后在準(zhǔn)備就緒后使用專門的抓取器來挑選農(nóng)產(chǎn)品。
圖片來源:Root A
機(jī)器可以使用智能運(yùn)動(dòng)感應(yīng)功能以3D模式看到所處的環(huán)境。這些數(shù)據(jù)使其能夠分辨藤蔓,葉子,其他未成熟農(nóng)作物實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最佳途徑。正如他們的首席執(zhí)行官Josh Lessing解釋的那樣,使用計(jì)算機(jī)視覺來查看其環(huán)境并做出相應(yīng)計(jì)劃。
“我們需要超越在三維空間中找到果實(shí)的計(jì)算機(jī)視覺。我們做到了,但是最重要的是,我們擁有一層計(jì)算機(jī)感知,然后計(jì)劃如何去抓緊果實(shí)。我如何在環(huán)境中導(dǎo)航然后讓我的手指落在該目標(biāo)上以有效地進(jìn)行選擇嗎?就像人們看著他們想要選擇的目標(biāo)一樣,頭腦需要設(shè)定一個(gè)計(jì)劃一樣” Lessing說。該公司正在構(gòu)建解決方案,以使其系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)能夠在工作中學(xué)習(xí),然后與該領(lǐng)域的其他機(jī)器人收割機(jī)分享這些見解。
無論是樹上的蘋果還是灌木叢上的草莓,從識別,計(jì)劃和采摘的角度來看,這都是巨大的挑戰(zhàn)??梢詫C(jī)器人機(jī)械手和軟件交換為不同的農(nóng)作物,圍繞計(jì)劃和采摘的基本原理將使跨農(nóng)作物的應(yīng)用成為可能。
圖片來源:Root AI
勞動(dòng)力短缺和供應(yīng)鏈中斷
近年來,農(nóng)民在整個(gè)農(nóng)業(yè)行業(yè)都面臨著勞動(dòng)力短缺的斗爭。根據(jù)加利福尼亞農(nóng)業(yè)局聯(lián)合會(huì)的報(bào)告,在加利福尼亞州,超過一半(56%)的參與農(nóng)場主“在過去五年的某個(gè)時(shí)候無法雇用他們生產(chǎn)主要農(nóng)作物所需的所有雇員” 。結(jié)果,有56%的被調(diào)查農(nóng)民表示使用了減少勞動(dòng)力的技術(shù)。由于勞動(dòng)力短缺,采用機(jī)械化解決方案的大約一半農(nóng)民采用了這些做法。
在美國,幾十年來,農(nóng)業(yè)的格局已發(fā)生了巨大變化,從主要由眾多小農(nóng)場組成的模型轉(zhuǎn)變?yōu)橐源笮娃r(nóng)場為主的領(lǐng)域。這種日益稀有的農(nóng)業(yè)技能也給供應(yīng)鏈帶來了一系列挑戰(zhàn)。
最近幾個(gè)月,冠狀病毒揭示了全球食品供應(yīng)鏈中固有的脆弱性。由于市場動(dòng)蕩,農(nóng)民被迫向田間傾倒數(shù)百萬加侖的牛奶,掩埋農(nóng)作物和耕種可食用的農(nóng)產(chǎn)品。為了提供幫助,許多組織正在尋求建立區(qū)域供應(yīng)鏈。
正如我們在7月報(bào)道的那樣,AppHarvest目前正在阿帕拉契亞州建立北美最大的溫室,以解決供應(yīng)方面的擔(dān)憂,這些擔(dān)憂會(huì)隨著時(shí)間的推移增強(qiáng)可持續(xù)性。根源AI同樣專注于應(yīng)對這些物流和可持續(xù)性挑戰(zhàn)。
近年來,室內(nèi)農(nóng)業(yè)必不可少的許多技術(shù)的成本已大大降低;特別是LED燈陣列的價(jià)格。這為該行業(yè)的市場競爭奠定了基礎(chǔ)。同樣,萊辛解釋說,機(jī)器人技術(shù)在過去五年中經(jīng)歷了各種各樣的技術(shù)革命,其技術(shù)范圍從支持云的模型訓(xùn)練到高分辨率深度傳感器。這些進(jìn)步已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)臨界點(diǎn),組織可以開始利用這些解決方案來創(chuàng)建可持續(xù)的,分散的糧食網(wǎng)絡(luò),盡管勞動(dòng)力短缺。同時(shí),這些技術(shù)可以支持人類文明的核心需求的可用性和安全性。
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