Фото: pxhere.com

Автономные роботы спрогнозируют урожай томатов в теплице

Слушать статью

Учёные Вагенингенского университета в Нидерландах работают над проектом Dynamic Machine Learning (DML). Благодаря внедрению технологии машинного обучения автономные роботы Plantalyzer смогут прогнозировать будущий урожай томатов разных сортов в теплице.

В Нидерландах помидоры выращивают на площади около 1900 га, причём 49% площади занимают многоплодные сорта томатов. Учёные поставили перед собой задачу научить роботов определять степень зрелости плодов.

Фермеры хотят знать, каким будет следующий урожай, чтобы удовлетворить спрос покупателей. На созревание томатов можно влиять, управляя температурой, поливом и освещением. Прогнозирование объёмов урожая помогает повысить эффективность производства.

Фото: wur.nl

Учёные используют стереокамеры для определения положения томатов. Цвет и, следовательно, уровень спелости измеряют с помощью цветовой модели, учитывающей разные условия освещения.

Проблема сбора урожая многоплодных сортов томатов — в неравномерности созревания плодов. Очень важно определить точное время сбора урожая. Человеку визуально определить степень зрелости ещё несобранных томатов сложно, так как они заслоняют друг друга и часть из них прикрыта листьями. Но роботу эта задача вполне по плечу: он делает как можно больше фотографий. Далее учёные с помощью машинного обучения анализируют кадры.

В пилотном режиме система анализа зрелости томатов уже работает в нескольких теплицах. После того как эти сведения будут обработаны, их изучат для дальнейшего улучшения модели. Это позволит владельцам тепличных компаний лучше анализировать влияние параметров роста на урожайность.

Если команда проекта сможет научить искусственный интеллект распознавать зрелость трёх-четырёх сортов томатов, то это открывает большие перспективы в будущем. Автономный робот сможет решать эту задачу для всех сортов томатов. Конечная цель — самосовершенствование умной системы, то есть её самообучение.

Поделись