Агро-робот с ИИ научился аккуратно собирать с грядки только созревший салат

[@mamont80]

Всё это тянет на хороший студенческий диплом, а не на попытку решить боль. На первой фотке с зарослями человеку-то сложно разобраться на глаз где что, не пошурудив руками. Если сейчас собирают всё подряд руками, я бы скорее и думал на счёт комбаина, которые аккуратно срезает всё подряд без ИИ + полуавтоматическая постобработка урожая: отбрасывать сорняки и лишние листья.
И даже если хотят ИИ, я бы попробовал анализировать снизу, с уровня земли. Мне кажется там проще определить корень, а сверху только контроль зрелости делать. Анализ делать от края грядки, срезая очередной качан расчищать себе видимость для следующего.

[@Iremel]

Не надо ограничивать ИИ только оптическим зрением, как у человека. Можно проверить, как будут видны кочаны в других диапазонах частот — в ИК или УФ. Может быть попробовать ультразвук или подобрать резонанс.
Можно пойти дальше — вывести ГМ-кочан, который будет «светиться», особенно в зрелом состоянии.
Потом и людям-сборщикам можно дать специальные очки, чтоб лучше видели зрелые кочаны.

[@Meklon]

Больные растения офигенно видны в ближнем ультрафиолете. Я регулярно осматриваю своих питомцев с мощным фонарем. Флюоресценция принципиально меняется. Очень похоже на аналогичное выявление скрытого кариеса под ультрафиолетом.

[@Tarakanator]

Наоборот, пусть созревший ГМ кочан сам ползёт на определённый свет.

[@jugard]

Раньше для сбора капусты нужен был один человек без образования, теперь для управления роботом, заменяющим одного сборщика нужно минимум 2 человека, с высшим образованием.

[@pal666]

робот еще не разработан

[@Stas911]

Дык это пока только НИОКР

[@RockyMotion]

Там даже на фото с ручной сборкой толпа людей, да ещё и трактор какой-то едет, значит ещё полуобразованный человек(водитель) есть.

[@am-habr]

Мне кажется, что люди, занимающиеся сельским хозяйством, считать умеют очень хорошо. Стоимость трех человек с ноутбуком и рука робота будет примерно такой же, как армия желающих подработать на уборке урожая людей, умноженная на, скажем, на 50. А если эта штуковина сломается посреди поля в разгар урожая, то всё, каюк. Т.е. ещё полвека можно не париться, а алгоритм сбора корректировать путём инструктажа.

[@Mishootk]

Мне одному странно невидеть людей в салатовых жилетах на салатовом поле?

[@vsergoog]

Возможно они выезжали на поле в субботу.

[@vsergoog]

del

[@fivehouse]

Эта попытка сделать что-то реально полезное с помощью современного недоИИ превратилась в отличную демонстрацию беспомощности современного недоИИ.
2 человека на подхвате, манипулятор с неуверенными движениями по цене самолета, производительность почти отрицательная. А задачка казалось бы элементарная — собрать с грядки салатик. Помню таким же провалом окончилась попытка обучить недоИИ переворачивать блинчик обычной лопаткой на другую сторону на обычной сковороде, когда одна сторона блинчика уже поджарилась. Для справедливости надо заметить, что на специальной сковороде и специальной лопаточкой блинчики переворачиваются в одно простое механическое движение на ура и без потери блинчиков.

[@vectorplus]

Как раз на прошлой неделе к нам в Калгари приезжали ребята из Эдмонтона из AMII демонстрировать робота, который оладики подкидывал. На обычной сковородке, отлично подкидывал.

[@EvokSinister]

Вы не учитываете, а кое-где и вовсе путаете пару моментов.

Из вашего комментария я понял, что ваша основная претензия направлена на техническую часть: мол, люди как движсила, дороговизна, скорость…

Но, как мне кажется, вы упускаете самое важное: этот опыт, как я понял из статьи, был не с целью собрать робота, а с целью обучить нейросеть и «обкатать» концепцию сборщика. Самое мутороное здесь — это создать нормальный софт для распознавания и обеспечить более-менее высокую скорость этого распознавания. А приделать потом движок и удешевить конструкцию можно будет после отработки принципа. Всегда же так: прототипы самые дорогие, а потом идёт массовое производство и удешевление.

По сути, в век комбайнов почти для любой флоры, самое тонкое место — это именно распознавание (мы же не хотим срезать вообще все), а техническая база уже давно есть. Адаптация займёт время, да, но прибыль в итоге покроет эти траты.

И вы ещё сказали про элементарность этой задачи… Ну, для человека да, это не слишком сложно, определить спелость кочана салатика. А вот для машины…

[@DimanDimanyich]

Опыт от человека к человеку очень трудно и долго передается. В роботах это происходит мгновенно. Плюс постоянное улучшение алгоритма. И его тиражирование на остальных роботов по всей планете.

Сейчас у нас на работе идет внедрение всяких технологий. Одно из них «Стандартная работа». Разработаешь, внедришь, обучишь, проверишь — ОК. Приходишь через месяц, работник делает по своему и заполняет стандартный чек-лист.
Игнорирование инструкций, ТБ, санитарных требований, сон в ночную смену, усталость, забывчивость и прочие прелести людей.
А к роботу вызывают и говорят — сделай 6 слоев вместо 5. И что-бы менять оператор мог. Сделал и я уверен, что робот отработает и не подведет. Плановое обслуживание и он по факту вечен (но это не точно, я столько не проживу и его спишут для замены на более производительный).