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據(jù)外媒報道，他們帶來了一種新的AI技術，能夠使機器人采摘蔬菜和瓜果的時候能夠識別農(nóng)作物的成熟度，活動也變得更加靈活，大大提高了使用場景及實用性。那么這項技術是否可以幫助增強全球糧食產(chǎn)量和提高食品安全呢？
近幾個月來，冠狀病毒大流行凸顯了全球供應網(wǎng)絡的脆弱性。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)機器人和人工智能公司展示了搭載AI增強型新功能的機器人收割機，且收到總計超過700萬美元的投資。如今，增強AI的機器人收割機已經(jīng)展示出了相比于傳統(tǒng)機器人更高的靈活性，從而可以應對各種形狀和不同體積的農(nóng)作物，該技術彌補以往針對于這方面不足的漏洞。
自動化采摘的時機已經(jīng)成熟
過去，可以看到機器人作為農(nóng)作物的收割機，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技術的機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“世界上第一個能夠收割多種作物能力的機器人”。
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。當機器人在溫室中航行時，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 AI
機器可以使用智能運動感應功能以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)作物實現(xiàn)目標的最佳途徑。正如他們的首席執(zhí)行官Josh Lessing解釋的那樣，使用計算機視覺來查看其環(huán)境并做出相應計劃。
“我們需要超越在三維空間中找到果實的計算機視覺。我們做到了，但是最重要的是，我們擁有一層計算機感知，然后計劃如何去抓緊果實。我如何在環(huán)境中導航然后讓我的手指落在該目標上以有效地進行選擇嗎？就像人們看著他們想要選擇的目標一樣，頭腦需要設定一個計劃一樣” Lessing說。該公司正在構建解決方案，以使其系統(tǒng)團隊能夠在工作中學習，然后與該領域的其他機器人收割機分享這些見解。
無論是樹上的蘋果還是灌木叢上的草莓，從識別，計劃和采摘的角度來看，這都是巨大的挑戰(zhàn)?？梢詫C器人機械手和軟件交換為不同的農(nóng)作物，圍繞計劃和采摘的基本原理將使跨農(nóng)作物的應用成為可能。
勞動力短缺和供應鏈中斷
近年來，農(nóng)民在整個農(nóng)業(yè)行業(yè)都面臨著勞動力短缺的斗爭。根據(jù)加利福尼亞農(nóng)業(yè)局聯(lián)合會的報告，在加利福尼亞州，超過一半（56％）的參與農(nóng)場主“在過去五年的某個時候無法雇用他們生產(chǎn)主要農(nóng)作物所需的所有雇員” 。結果，有56％的被調(diào)查農(nóng)民表示使用了減少勞動力的技術。由于勞動力短缺，采用機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)場組成的模型轉變?yōu)橐源笮娃r(nóng)場為主的領域。這種日益稀有的農(nóng)業(yè)技能也給供應鏈帶來了一系列挑戰(zhàn)。
最近幾個月，冠狀病毒揭示了全球食品供應鏈中固有的脆弱性。由于市場動蕩，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)域供應鏈。
正如我們在7月報道的那樣，AppHarvest目前正在阿帕拉契亞州建立北美最大的溫室，以解決供應方面的擔憂，這些擔憂會隨著時間的推移增強可持續(xù)性。根源AI同樣專注于應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的成本已大大降低；特別是LED燈陣列的價格。這為該行業(yè)的市場競爭奠定了基礎。同樣，萊辛解釋說，機器人技術在過去五年中經(jīng)歷了各種各樣的技術革命，其技術范圍從支持云的模型訓練到高分辨率深度傳感器。這些進步已經(jīng)達到了一個臨界點，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，盡管勞動力短缺。同時，這些技術可以支持人類文明的核心需求的可用性和安全性。
