Последняя версия автономного робота, способного в почти реальном времени выявлять болезни винограда на виноградниках с точностью, не уступающей высококвалифицированным специалистам, однажды поможет отслеживать патогены, уничтожающие урожай, с минимальными трудозатратами.
Возможности робота описаны в статье «PhytoPatholoBot: автономный наземный робот для выявления болезней в винограднике в почти реальном времени», опубликованной в журнале Journal of Field Robotics.
Разработка такого робота имеет решающее значение, поскольку борьба с такими заболеваниями, как мучнистая роса и пероноспороз, в виноградниках является главной заботой виноградарей и специалистов по виноградарству.
«Это, безусловно, считается самой серьёзной и мощной угрозой для устойчивости и жизнеспособности виноградарства в Нью-Йорке, а также в целом на Восточном побережье», — говорит Кэти Голд, патолог растений и старший автор статьи вместе с коллегой Ю Цзян, специалистом по прикладным робототехнике, оба работают в Cornell AgriTech в Женеве, штат Нью-Йорк.
Перспективы борьбы с болезнями винограда не внушают оптимизма из-за давления климатических изменений, благоприятствующих патогенам винограда, регулирования, усложняющего получение химикатов для лечения, роста устойчивости патогенов к фунгицидам и нехватки рабочей силы.
Хотя болезни являются основной проблемой для виноградарей, сокращение рабочей силы стало главной проблемой в целом в сельскохозяйственной пищевой промышленности за последние два десятилетия, и прогнозы ещё хуже.
«Это была наша мотивация: как мы можем использовать роботов для выполнения этой высококвалифицированной работы?» — сказал Цзян, доцент кафедры садоводства в Школе интегративных наук о растениях (SIPS) в Колледже сельского хозяйства и наук о жизни (CALS). «Поиск болезней — это не то, что может сделать кто угодно, [но теперь наш робот] сможет выявлять эти критические стрессы для наших продовольственных систем».
«В прошлом я регулярно нанимал команды разведчиков — четыре или пять человек — для прочёсывания виноградников и выполнения работы одного робота», — сказала Голд, доцент и научный сотрудник Сьюзан Экер Экер Линч в отделе патологии растений и микробиологии растений в SIPS в CALS. «Теперь робот может делать это сам, и за ним присматривает всего один человек».
Робот, получивший название PhytoPatholoBot, может самостоятельно перемещаться между рядами виноградников с подвязанными растениями винограда.
«Пока он катится, он делает снимки навеса с бокового обзора, а затем использует модель искусственного интеллекта, чтобы определить на изображении, какие пиксели принадлежат навесу, а какие указывают на симптомы заболевания», — сказал Цзян.
Информация из разных кадров изображения затем сравнивается с данными дистанционного зондирования NASA, GPS-данными и компьютерным моделированием, которое включает в себя дистанционное зондирование изображений, чтобы определить риск заболевания путём анализа спектральных характеристик, исходящих от растений. Патологи растений и управляющие виноградниками могут получать расчёты робота почти в реальном времени, которые показывают тип заболевания, места и серьёзность инфекции в винограднике.
Робот не только экономит трудозатраты, но и позволяет производителям планировать целевое лечение. Информация может дополнить базовые планы лечения, указывая, где следует распылять более сильные химикаты, которые находятся в ограниченном количестве.
«Имея точный способ узнать, где появляются болезни, мы могли бы в основном полагаться на более мягкие химикаты и использовать сильные средства только при абсолютной необходимости», — сказала Голд.
Ограничение сплошного распыления также может помочь снизить устойчивость к фунгицидам. Кроме того, возможность сбора точных данных на местах позволяет учёным более эффективно обучать модели дистанционного зондирования для пассивного и более точного наблюдения за болезнями.
В ходе исследования исследовательская группа развернула и протестировала робота на 10 виноградниках Корнельского университета по патологии растений, за которыми наблюдает Голд, а также на коммерческих виноградниках. Ранее PhytoPatholoBot тестировался в США в Калифорнии, Южной Дакоте, Северной Дакоте, Миннесоте, Нью-Йорке и Западной Вирджинии.
Экспериментальные результаты показали, что анализ обнаружения болезней и тяжести их протекания, проводимый роботом, хотя и сопоставим с опытными разведчиками и передовыми моделями компьютерного зрения, был высокоэффективен с точки зрения вычислений и работал на низкой мощности, что необходимо для полевых роботов, согласно статье.
Стартап в Калифорнии, сооснователем которого является первый автор статьи Эртай Лю, научный сотрудник Корнельского технологического института, стремится производить PhytoPatholoBots для коммерческого использования.
Технология также может быть применена к другим специальным культурам и заболеваниям. «Мы действительно заинтересованы в расширении до яблок», — сказала Голд.
Предоставлено
Корнелльским университетом
Другие новости по теме
- Влияние климатических факторов на формирование древесины на клеточном уровне в горах Хэндуань
- Детёныши морских черепах пробираются через лабиринт из вонючих водорослей
- Передовые подводные технологии позволили обнаружить новый вид глубоководных липаровых рыб
- Учёные обнаружили чистый природный процесс, питающий реки и поддерживающий жизнь рыб
- Модели эмбрионов на основе стволовых клеток открывают путь к пониманию фертильности
- Самые известные в мире сумчатые летяги снова стали родителями
- Растения, доминирующие дома, часто становятся инвазивными видами за границей, говорится в исследовании
- Комплекс моделей демонстрирует положительные эффекты агротехнических практик, учитывающих климатические изменения.
- Расширение существующей теории об эволюции хозяина и микробиома
- Деревья в городах: когда их нужно удалять и как это делать правильно
Другие новости на сайте
- Потомство ракообразных, подвергшихся воздействию паразитов, сталкивается с повышенной смертностью, несмотря на хорошее состояние их матерей
- Электролиз под высоким давлением позволяет устойчиво преобразовывать уловленный $CO_2$ в этилен промышленного качества.
- Основная технология, разработанная для дисплеев со сверхвысоким разрешением на квантовых точках
- Влияние климатических факторов на формирование древесины на клеточном уровне в горах Хэндуань
- Круг планирует запустить на Hyperliquid нативный USDC и протокол кросс-чейн трансфера (CCTP) версии V2.
- Детёныши морских черепах пробираются через лабиринт из вонючих водорослей
- Ведущий эксперт заявляет: «Ethereum умирает» из-за падения фундаментальных показателей более чем на 40 % — подробности
- GibsonAI выпускает Memori: SQL-ориентированный механизм памяти с открытым исходным кодом для агентов искусственного интеллекта
- Передовые подводные технологии позволили обнаружить новый вид глубоководных липаровых рыб
- Венчурный гигант Insight Partners уведомил сотрудников и партнёров с ограниченной ответственностью об утечке данных