Přečtěte si: Publikace Elektromobilita v praxi: Jak se zorientovat na poli elektromobility
|
|
|
Přečtěte si: Publikace Elektromobilita v praxi: Jak se zorientovat na poli elektromobility |
 
        |
Rajčatový robot FRVAVEBOT: Moderní technologie pomáhá rostlinné výrobě16.12.2022 Společnost Optisolutions navázala spolupráci s rodinnou farmou Ráječek a vyvinula unikátní robot, který monitoruje zdravotní stav rajčat a díky prvkům umělé inteligence umí sám určit, co jim schází a jak jejich stav zlepšit. S podrobnostmi byla odborná veřejnost seznámena v polovině prosince 2022.
Od robota pro sklizeň k robotu pro pěstování Původním záměrem Optisolutions bylo zkonstruovat robot na sklízení rajčat. Brzy se však ukázalo, že spíše než při sklizni bude vhodné využít robotickou technologii v procesu pěstování. Po úvodních pokusech přitom bylo zřejmé, že zcela zásadní je vědět – řečeno lidskou řečí – na co se robot dívá a co vidí. Bez hlubokých znalostí pěstovaných rostlin a jejich potřeb není možné robot naprogramovat. Proto se firma Optisolutions rozhodla oslovit rodinnou farmu Ráječek, která se modernímu pěstování rajčat věnuje už od roku 1997. Rodinná farma Ráječek byla této spolupráci velmi nakloněna. Majitel firmy si uvědomoval, jaký potenciál spočívá především v monitorování rostlin a ve sběru dat, která se následně dají využít v budoucnu.
Sama sklizeň je skutečně až poslední krok celého procesu pěstování. Mnohem důležitější je, aby robot dokázal včas odhalit chorobu anebo škůdce. Tuto práci doposud vykonávají lidé, což má řadu omezení. Lidské oko nevidí vše a brzy se unaví, lidský mozek po čase ztratí soustředění. Oproti tomu robot dokáže naskenovat každou jednotlivou rostlinu, nic nepřehlédne, a přitom trvale udrží plnou pozornost. Rajčatový robot FRVAVEBOT Prototyp rajčatového robota s označením FRVAVEBOT je pilotní projekt, na kterém si jeho tvůrci ověřili, že technologie – hardwarové i softwarové – jsou životaschopné. Robot je postaven na řídicím systému Siemens SIMATIC S7-1200, který je doplněný o nový průmyslový počítač TensorBox 520A pro provoz neuronových sítí.
V Optisolutions plánují konstruovat dvě verze zařízení: horizontální – pro rajčata a vertikální – například pro jahody. V plánu je také rozdělit současný multifunkční robot na dvě části: na robot analytický a na robot, který bude vykonávat konkrétní činností. Analytické roboty budou provádět pouze monitorování rostlin, a pohybovat po skleníku se budou rychleji a ve větším počtu. Naproti tomu pracovní roboty budou moct zajíždět jen tam, kde je potřeba zásah. Za kvalitními plody jsou data a jejich analýza Za kvalitními plody rajčat jsou velké objemy dat. Robot projíždí jednotlivé uličky ve fóliovníku a sbírá data o rostlinách. Fóliovník sám je také řízen počítačem, který rovněž generuje data, detailně popisující prostředí, ve kterém rostliny rostou. Data ze skleníku lze následně přes časovou značku a lokaci spojit s konkrétní událostí. Správně provedený data mining pak umožní zjistit příčiny událostí, např. výskyt konkrétní choroby nebo škůdce. (Poznámka: Pojmem data mining, česky vytěžování dat, se rozumí analytická činnost pro získávání skrytých a potenciálně užitečných informací z dat. V teorii řízení platí, že informace jsou data, která snižují nejistotu při rozhodování.)
Data, která robot sbírá, se posílají do cloudu, kde probíhá jejich analýza. Popis dat je v tomto případě velmi složitý, protože rostliny se stále mění – rostou, otáčejí se za sluncem, odpoledne lehce povadnou, mění se délka jejich závěsu, ubývají a přibývají na nich plody. Navíc je nutné aktuální data trvale porovnávat s historickými daty – jak daná rostlina vypadala např. před týdnem nebo minulý den. Každému hlášení o anomálii, které obsahuje přesné souřadnicové určení polohy postižené rostliny, předchází analýza velkého množství dat a práce algoritmů umělé inteligence. Okamžitá zpětná vazba přitom není tak složitá jako seřazení informací do časové osy. Nejnáročnějším úkolem je popsat, co se děje v daný okamžik, zjistit příčinu a následně předpovědět, kde by se stejný stav mohl objevit jinde. Pro případ nákazy rostliny chorobou je pro pěstitele nesmírně cenné sledování interakce rostlina – prostředí – patogen. Umožňuje totiž velmi přesně modelovat vývoj dané choroby, což je velký krok pro celý obor fytopatologie, tedy vědy o chorobách rostlin.
Individuální péče – efektivnější pěstování Výhodou využití robotů jsou jejich kapacitní možnosti. Ani proškolený člověk totiž nedokáže zkontrolovat všechny rostliny, což v praxi znamená, že se kontroluje jen vybraná část. S analytickým robotem naproti tomu lze ve fóliovníku o rozloze 1 ha poskytnout všem 30 tisícům rostlin individuální péči. Díky takovéto robotické péči se ve firmě Ráječek zvýšily výnosy i kvalita. Zásahy proti nemocem probíhají okamžitě a hlavně lokálně, velmi významně klesla spotřeba pesticidů. To vše se promítá do snížení nákladů a nárůstu produkce. redakce Proelektrotechniky.cz, s využitím podkladů Siemens Foto © Siemens
|
|
Naše tipy |
|
Copyright © 2012 – 2024 Ing. Jakub Slavík, MBA – Consulting Services |
| |
Přečtěte
si také:
