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農業機器人:再不好好學習以后連摘果子都比不過機器人了

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放大字體  縮小字體 發布日期:2018-08-13   瀏覽次數:937
核心提示:據Techcrunch報導,在不久的未來,經由過程機械人采摘的蔬菜將涌現超市的貨架上。工場的主動化反動將進入美國的農業行業,其第一站能夠是室內農場。在這場反動中引領潮水的是像Root AI如許的始創公司,這家年青的公

據Techcrunch報導,在不久的未來,經由過程機械人采摘的蔬菜將涌現超市的貨架上。

工場的主動化反動將進入美國的農業行業,其第一站能夠是室內農場。在這場反動中引領潮水的是像Root AI如許的始創公司,這家年青的公司方才籌集了230萬美元,將其第一批機械人采伐和農場優化技巧推向市場。

今朝世界上有230萬平方英尺的室內農場,而且跟著栽種室內農作物的農場數目增長這個數字也將連續擴展。剖析公司Agrilyst剖析注解,室內農場籌劃擴大到2200萬平方英尺閣下。

固然美國現有的室內農場僅僅只是9億英畝傳統農場的一小部門,然則這些室內農場卻展示出了偉大的產量優勢,同時在資本消費方面也少很多。例如西紅柿和綠葉蔬菜等作物的產率是室外農場的十倍之多。

RootAI由36歲的Josh Lessing和28歲的Ryan Knopf創建,他們是Soft Robotics的晚期員工,這家公司是機械人操作技巧的奠定者。

“我們是最早開辟焦點技巧的兩小我”Lessing說。“該技巧在食物行業中獲得了年夜量應用。就像可以捉住器械的充氣手指,為了保證質量,你將看到一個柔嫩且輕易睜開的夾子用來夾取食品。”

Root AI的第一款產物是一個在室內養殖舉措措施中運轉的挪動機械人。它在采摘西紅柿的同時能看到其安康狀態并停止評價。做一些簡略的操作,不雅察和掌握成熟剖面,以便更有用地栽種農作物。

Root AI的機械人經由過程多個攝像頭搜集黑色圖象和3D深度信息。該公司還開辟了一種定制的卷積神經收集,用于檢測感興致的物體并用界限框標志它們。除生果的地位,Root AI還可以經由過程特別的視覺處置技巧來丈量生果的特征(如成熟度,年夜小和質量品級)。一切這一切都可以經由過程機械人及時完成,而不是長途掌握。

在美國,農業的休息力缺乏日趨增長,像RootAI如許的機械人會愈來愈多。同時生齒連續增加和藹候變更招致的耕地削減使得每平方英尺可以臨盆多達20倍生果和蔬菜的室內農場顯得尤其主要,是以機械人幫助室內農業成了更可行的臨盆選擇。

“在農場中有許多腳色,我們愿望在更多地范疇有所停頓”萊辛說。“如今我們正在停止年夜量的技巧試驗,評價農作物成熟度和抓取器捉住西紅柿的才能,來歲我們將在技巧上有年夜幅度晉升。“

跟著全球變暖加重了食糧臨盆的壓力,技巧增加的需求也在增長。

“在小我層面上,我擔憂人類將來將具有若干食品和我們可以在哪里栽種食品,”Lessing說。“室內農業可以包管在任何處所栽種。意味著只需對情況掌握適合便可以停止臨盆,知足人們的基本生涯。這也是我們選擇成長這項技巧最年夜的緣由。”

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