המאבק במזיקי גידולים עובר שינוי עם הגעתו של רובוט עם בינה מלאכותית המסוגל לזהות מחלות תוך 10 שניות בלבד וליישם, באותו רגע ממש, את המינון המדויק של חומר הדברה רק במקום בו העץ זקוק לו. הצעה זו מתאימה באופן מושלם למחויבות האירופית ל חקלאות מדויקת ובת קיימא יותר, אשר מפחית את השימוש המופרז בחומרי הדברה מבלי להשאיר מטעים ללא הגנה.
המערכת, שפותחה בתחום המדעי וכבר רשומה כפטנט, נוסתה בהצלחה ב מטעי זיתים וגידולי עצים אחרים הוא מיועד לשילוב בפעילות חקלאית אינטנסיבית, שבה כל עץ חשוב ושולי הרווח צמודים. הרעיון פשוט להסבר, אך מורכב ליישום: המכונה יכולה לאבחן את בריאות העץ בזמן אמת ולפעול באופן כירורגי, במקום לרסס ללא הבחנה את כל השדה.
בעל ברית המופעל על ידי בינה מלאכותית נגד מזיקים הפוגעים בגידולים
מזיקים ומחלות נותרו אחד מכאבי הראש הגדולים ביותר של המגזר החקלאי. ארגונים בינלאומיים מעריכים כי כ-40% מהייצור החקלאי העולמי אובד מדי שנה עקב חרקים, פטריות, חיידקים ווירוסים המשפיעים על גידולים. מאחורי נתונים אלה מסתתרים הפסדים כלכליים, סיכונים לביטחון התזונתי ולחץ מתמיד על היצרנים.
עד כה, התגובה הנפוצה ביותר להתפרצות הייתה חיטוי המוני של החלקותאם מתגלה בעיה באזור אחד, כל היבול מרוסס ללא הבחנה בין עצים בריאים לחולים. משמעות הדבר היא שימוש בחומרים כימיים רבים יותר מהנדרש, הגדלת עלויות הייצור והגברת ההשפעה הסביבתית - דבר המתנגש עם יעדי האיחוד האירופי להפחתת השימוש בחומרי הדברה בשנים הקרובות.
הרובוט החדש המופעל על ידי בינה מלאכותית נוצר בדיוק כדי לשבור את ההיגיון הזה. במקום להתייחס לשדה כאל משטח הומוגני, הוא מנתח את מצבו של כל עץ ועליו בזמן אמת.המערכת קובעת האם ישנה מחלה או לא, ועל סמך זה, מיישמת את התכשיר באופן מקומי. בדרך זו, הטיפול מיושם רק במקומות בהם ישנה בעיה אמיתית, תוך הימנעות מבזבוז תכשיר על אזורים בריאים.
פילוסופיה זו משתלבת היטב עם חקלאות מדויקת טכנולוגיה זו צוברת תאוצה בספרד ובאירופה, במיוחד בגידולים אינטנסיביים כמו מטעי זיתים, פירות הדר, פירות גלעים ופירות רימון. על ידי שילוב חיישנים, בינה מלאכותית ואוטומציה, היא פותחת את הדלת לניהול חקלאי מדויק הרבה יותר, דבר שמעניין אחוזות גדולות, קואופרטיבים וחוות קטנות ומתקדמות טכנולוגית כאחד.
מהמעבדה לשטח: כיצד אומנה בינה מלאכותית
אחד האתגרים הגדולים ביותר של הפרויקט היה להבטיח ש- בינה מלאכותית תפעל בתנאי שטח אמיתייםולא רק עם תמונות מעבדה מושלמות. בפועל, עלים מופיעים עם צללים, שינויים באור, אוריינטציות שונות, ואפילו מעורבבים עם פירות או פרחים, מה שמסבך מאוד את האבחון האוטומטי.
כדי להתגבר על המכשול הזה, א מאגר נתונים ספציפי עם כ-4.000 תמונות התמונות, שצולמו ידנית בשטח, כללו עלים בריאים, עלים חולים, וגם דגימות שעלולות להטעות, כגון חלקי פרי או אזורים לא ממוקדים.
עם החומר הזה, ה- רשתות נוירונים של המערכת כדי שהוא ילמד ל להבחין בין עלים בריאים, עלים חולים ודגימות שלא ניתנות לסיווגקטגוריה שלישית זו היא המפתח: כאשר התמונה אינה מציעה איכות מספקת (בשל צללים, תאורה לקויה או תנועה), הבינה המלאכותית פוסלת אותה במקום לנסות לכפות אבחון, ובכך מפחיתה את הסיכון לטעויות.
התוצאה של תהליך אימון מתמשך זה היא אלגוריתם המסוגל ל להשיג דיוק של קרוב ל-90% בגילוי מחלותאפילו בתנאי תאורה משתנים ועם תנועת עצים ככל שהרובוט מתקדם. זה לא רק עניין של לדעת אם העץ חולה או לא, אלא גם של מדידת מידת הנזק על סמך היחס בין עלים פגומים לעלים בריאים.
במקביל לעבודת הראייה הממוחשבת, הוגדרו דפוסי התגובה של המערכת: לאחר שהבינה המלאכותית מחשבת את מידת הנזק, מתרגם את המידע להוראות מינון ספציפיות עבור ציוד היישום, המאפשר התאמת עוצמת הטיפול בהתאם לחומרת המוקד שזוהה.
רובוט שמבצע אבחון וניקוי חיטוי בפחות מ-10 שניות
מעבר לפיתוח האלגוריתמי, מה שמרשים במערכת הזו הוא המהירות שבה הוא משלים את כל מחזור העבודהמרגע שהמצלמה מזהה את העץ ועד ליישום המוצר, התהליך אורך לא יותר מעשר שניות, דבר שרלוונטי במיוחד בחוות שבהן הרובוט צריך לנוע לאורך שורות ארוכות של צמחים.
המכשיר משלב שני מודולים עיקריים: ב- בחזית יש מצלמה שמצלמת את העלים ואת הכתר בזמן שהוא נע דרך היבול, זרוע רובוטית המצוידת במספר חרירי מינון המחוברים למערכת הריסוס ממוקמת בחלק האחורי. שני האלמנטים מתואמים על ידי בינה מלאכותית כדי לעבוד בסנכרון.
ניתן לסכם את תהליך העבודה בשלושה שלבים מקושרים. ראשית, המצלמה הקדמית סורקת את העץ ושולחת את התמונות למערכת הראייה הממוחשבת. לאחר מכן, הבינה המלאכותית... הוא מסווג את נוכחות המחלה, מזהה את סוג הבעיה ומחשב את רמת ההשפעה. תוך שניות ספורות. לבסוף, הזרוע הרובוטית ממקמת את עצמה ומורחת את כמות חומרי ההדברה הנכונה, בדיוק באזור בו זוהתה הנגיעה.
המינון אינו אחיד: הרובוט יכול לשנות את עוצמת הטיפול בהתאם לחלק הנפגע בעץאם הנגיעות מרוכזת באזורים העליונים, יש להגדיל את המינון בחלק העליון; אם הבעיה נמצאת בחלקים האמצעיים או התחתונים, יש להתאים את היישום לאזורים אלה. בנוסף, נשקלות אסטרטגיות לפיהן האזור הפגוע ביותר מקבל 100% מהמוצר המיועד, האזורים הסמוכים 50% והנקודות המרוחקות ביותר 25%, תוך פעולה מונעת כדי למנוע את התפשטות הבעיה.
היגיון פעולה זה הופך את הרובוט לכלי המסוגל לשלב טיפולים מתקנים, מונעים ואפילו ניבוייםתמיד מבוסס על מה שהוא "רואה" ומנתח בשטח. השלב הבא המתוכנן הוא להרכיב את המערכת על גב טרקטור ולחבר אותה למקלט GPS כדי שיוכל ללכת מיפוי אוטומטי כל התערבות, משהו שימושי מאוד לניהול החווה לטווח ארוך.
יישומים במטעי זיתים, הדרים וגידולים אירופאיים אחרים
האבטיפוס תוכנן בתחילה כדי מטעי זיתים בייצור אינטנסיבילמגזר זה משקל משמעותי באזורים כמו אנדלוסיה, אקסטרמדורה, קסטיליה-לה מנצ'ה, וחלקים מאיטליה ויוון, שבהם עצי זית הם גידול מרכזי. עבודה עם עצי זית אפשרה אימות של המערכת במין עצי, רב שנתי, בעל ערך כלכלי גבוה, עם מזיקים ומחלות המוכרים היטב לתעשייה.
עם זאת, הארכיטקטורה של הרובוט נועדה להיות ניתן להתאמה כמעט לכל סוג של גידול עץבעזרת התאמות הכשרה וכיול מתאימות, ניתן ליישם את אותה טכנולוגיה על פירות הדר (עצי תפוז, לימון, מנדרינה), פירות ריק (עצי תפוח, אגס), פירות גלעים (עצי אפרסק, שזיף, דובדבן) או אפילו תצורות מסוימות של כרמים מסוימות.
במגזר ההדרים, אחד מתחומי המיקוד הוא שיפור גילוי מוקדם של מחלות קשות וקשות לטיפולהאפשרות של הרובוט לעבור בין השורות, לזהות את התסמינים הראשונים ולסמן את העצים שיש לכרות או לטפל בהם בצורה אינטנסיבית יותר, מציעה כלי שימושי לעצירת התפשטותן של פתולוגיות שבמקרים רבים אין להן תרופה וכופות את הסרת הדגימות הנגועים.
יכולת גילוי מהירה ומקומית זו מתאימה ל- אסטרטגיות בקרה המקודמות באיחוד האירופי כדי להגביל את הנזק הנגרם על ידי פתוגנים חדשים ומזיקים פולשים. ככל שהתפרצות תזוהה ותטופל מוקדם יותר, כך יקטן הסיכוי שהיא תהפוך לבעיה אזורית, עם ההשלכות הכלכליות והמסחריות הנלוות.
הפוטנציאל של הכלי אינו מוגבל לאבחון וטיפול: על ידי שילוב המידע שנאסף על ידי בינה מלאכותית עם מערכות מיקום ומיפוי, ניתן לבנות מפות מפורטות של התפתחות מחלות בשטחזה עוזר לטכנאים לתכנן משימות, להתאים מחדש את לוחות הזמנים של הטיפולים ולקבל החלטות על סמך נתונים, לא רק בדיקות חזותיות מזדמנות.
פחות חומרי הדברה, הפחתת ההשפעה הסביבתית וחיסכון בעלויות
אחת מיתרונותיו של רובוט הבינה המלאכותית הזה היא ש זה שובר את מודל ההדברה ההמונית אשר נמצא בשימוש במשך עשרות שנים. על ידי טיפול רק בעצים ובאזורים הספציפיים הזקוקים לכך, צריכת המוצר פוחתת משמעותית, ועמה גם העלות הישירה של כל קמפיין טיפול פיטוסניטרי.
להפחתת כמות החומרים האגרוכימיים בשימוש יש תופעת לוואי ברורה: כמות חומרי הדברה המגיעים לקרקע, למים ולסביבה מצטמצמת.הפחתה זו בהשפעה הסביבתית רלוונטית במיוחד בתקופה שבה התקנות האירופיות הופכות מחמירות יותר ויותר, הן מבחינת מגבלות פסולת והן מבחינת השימוש במרכיבים פעילים מסוימים.
יתר על כן, אוטומציה של חלק מהתהליך מסייעת ל להפחית את החשיפה הישירה של מפעילים למוצרים שעלולים להיות רעיליםמכיוון שהזרוע הרובוטית מתקרבת לצמרת העץ ומבצעת את הטיפול, העובדים יכולים להישאר במרחק גדול יותר ולהתמקד במשימות כגון פיקוח, תחזוקה ובקרת ציוד.
מנקודת מבט כלכלית, האפשרות להתאים מינונים ואזורי יישום פותחת את הדלת ל אסטרטגיות ניהול יעילות הרבה יותרבהקשר של עלויות תשומות ואנרגיה עולות, היכולת לחסוך במוצר מבלי לאבד את יעילות הדברת המזיקים הופכת לגורם תחרותי עבור חוות רבות, גדולות ובינוניות כאחד.
לבסוף, המערכת מציעה יתרון נוסף: על ידי רישום כל מה שהגידול עושה וכיצד הוא מגיב, היא מאפשרת יצירת רשומת נתונים היסטורית המאפשרת קבלת החלטות בעונות שלאחר מכן. ידיעת היכן הופיעו התפרצויות נוספות, כיצד הן הגיבו לטיפולים מסוימים, או אילו דפוסים חוזרים על עצמם עונה אחר עונה, היא מידע בעל ערך רב לכל יצרן שרוצה לחדד את האסטרטגיה שלו.
השילוב של ראיית מכונה, רשתות עצביות ויישומים מקומיים ברובוט זה המופעל על ידי בינה מלאכותית מציע דוגמה ברורה לאופן שבו ניתן לשלב טכנולוגיה בחקלאות כדי להפוך אותה למדויקת, יעילה ואחראית יותר. ככל שמתרחבות ניסויי השדה ונצפות תוצאות בחוות ובגידולים שונים, כל הסימנים מצביעים על כך שפתרונות מסוג זה ימלאו תפקיד חשוב יותר ויותר בפעילות היומיומית של חוות אינטנסיביות בספרד ובשאר אירופה.
