Умный робот для сбора яблок

Основные статьи:

• Роботы (робототехника)
• Сервисные роботы
• Нейросети (нейронные сети)
• Искусственный интеллект в сельском хозяйстве (АПК)
• ИТ в агропромышленном комплексе в мире
• ИТ в агропромышленном комплексе России

2020: Создание умного робота для сбора яблок с применением Microsoft Azure

24 ноября 2020 года Microsoft сообщила о том, что научная группа департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве РФ и отдела интеллектуализации, автоматизации и роботизации сельскохозяйственного производства Федерального научного агроинженерного центра ВИМ в технологическом партнерстве с Microsoft создали умного робота для сбора урожая яблок. Пилотные испытания разработки пройдут в садоводческих предприятиях России уже весной 2021 года.

Нейросетевой алгоритм робота, разработкой которого занимались ученые Финансового университета, способен обнаруживать более 97% и собирать до 90% плодов, при этом доля «ложных срабатываний», когда система принимает за яблоко фоновый объект, составляет всего 3,5%. Эти показатели значительно выше, чем у других роботов такого же назначения: известные прототипы обнаруживают в среднем 85% плодов, а собирают 75%. Для обучения нейросетей использовалось облако Microsoft Azure, что позволило значительно ускорить этот процесс, а также снизить стоимость разработки по сравнению с использованием локальных мощностей.

Повышение качества обнаружения плодов стало возможно благодаря использованию прогрессивных алгоритмов искусственного интеллекта, в частности, глубоких сверхточных нейронных сетей, которые сочетают в себе способности к распознаванию объектов по цвету, текстуре и форме, – подчеркнул Владимир Соловьев, руководитель департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве РФ. – Надежное и безопасное облако Microsoft Azure не только сделало возможным реализацию этого проекта в принципе, но и помогло нам добиться впечатляющих результатов всего за полтора месяца.

Садоводство – одна из наименее цифровизированных отраслей сельского хозяйства: сбор урожая большинства плодовых культур обычно производится вручную с привлечением сезонных рабочих, занятых тяжелым физическим трудом, при этом до 40% плодов остаются несобранными. Применение умного робота уже с первого года позволит на 30% увеличить доходы хозяйств за счет сокращения недобора урожая, а также решить проблему нехватки человеческих ресурсов – отметил Игорь Смирнов, заведующий отделом интеллектуализации, автоматизации и роботизации сельскохозяйственного производства ФНАЦ ВИМ.

Робот предназначен для работы в интенсивных садах с высотой крон 1,5 – 2 м. Он собирает плоды, начиная с верхнего яруса, при помощи манипуляторов, оснащенных захватами, созданными специалистами Федерального научного агроинженерного центра ВИМ. Среднее время сбора одного плода составляет 10 секунд, за час он может собрать до 288 килограмм.

Microsoft в России много работает над тем, чтобы способствовать развитию отечественной науки. В этом проекте наше облако Microsoft Azure открывает практически безграничные возможности перед учеными и практиками, – подчеркнула Елена Сливко-Кольчик руководитель направления по работе с организациями образования и науки Microsoft в России. – Умный робот, созданный Финансовым университетом и Федеральным научным агроинженерным центром ВИМ, - это не только научная разработка, но и решение, которое обеспечит возможности и конкурентное преимущество садоводческим компаниям, сделав их более эффективными.

Планируемая цена робота в среднем в семь раз ниже, чем у зарубежных аналогов, а окупаемость для европейских хозяйств составляет около года. Для российских садоводов будут действовать специальные ценовые предложения. Весной 2021 года пройдут пилотные испытания в крупнейших яблоневых садах России. Затем создатели планируют выводить робота на европейский рынок. В дальнейшем будут разработаны аналогичные алгоритмы для сбора урожая груш и томатов. Кроме того, рассматривается возможность использования устройства для мониторинга урожайности и распознавания основных болезней культур.