農業と農業ロボット

“ハイテク農業”は矛盾ではありません。 現代の農業事業は、灌漑を制御するアプリ、トラクターを操縦するGPSシステム、家畜を監視するRFID欠けた耳タグよりもシリコンバレーに似ている可能性が

そして、ロボット工学はその技術的安定のますます重要な部分です。

ロボットはリンゴを拾い、イチゴを集め、レタスを収穫し、雑草を取り除く。 無人偵察機は、農家が迅速に作物の健康を評価するのに役立つ航空画像を収集します。 そして、ロボット温室は、高消費都市市場の裏庭で野菜を栽培し、伝統的な農地地域から数千マイル離れたところに発芽しています。

これは、生産者が高価で長期的な労働力不足に直面し、世界の人口がわずか30年で77億人から97億人に増加すると予想されている時期に来ています。

ロボットがこれらの課題のいくつかを軽減する方法は次のとおりです。

作物収穫ロボット

その顔には、作物収穫は自動化のために熟しているようです。 それは物理的に課税され、非常に反復的です—多くの場合、ロボット革命で最も効果的に目標とされている労働の種類。 （工場、製造業、鉱山、兵站学の処理を見て下さい。）しかし、それは必ずしもそうではありません。

作物を摘むには、手先の器用さと繊細なタッチも必要です。 多くの果物は熱で簡単に傷つき、葉野菜は簡単に引き裂かれます。 そして、ほとんどのロボットは、そのレベルの精度を処理するのに十分な高度ではありません。 覚えておいて、それはロボットが最終的にボールをキャッチするために最先端のボットを得たことをずっと前にすべてではなかった-人間のために十

しかし、民間部門のagtech企業や学界のロボット部門は、そのハードルをクリアするための努力を続けています。

収穫CROO

場所：植物都市、フロリダ州。

農業-農業用ロボットの使い方: ゲイリー Wishnatzkiは彼が生産者がここ数年にわたって直面したことを言う労働のピンチについて声である。 ベリーサプライヤーウィッシュファームの所有者は、彼が高価な一時的なビザプログラムを通じて雇用された労働者に依存していることを月にニューヨーカー アメリカの労働力不足の理由の中で、この記事では、移民の抑制と、イチゴの収穫のバックブレーキング労働を行うための低熟練した家事労働者の間での食欲の減少を特定しています。 Wishnatzkiの自動化の推進は、農場の仕事を排除することではなく、冬の死者でも新鮮なイチゴを期待するようになった消費者の要求を満たすことだと彼は

彼は、ベリー5と呼ばれる高度なイチゴ収穫ロボットを開発したスタートアップ、Harvest CROOの共同創設者としてそのプッシュを作っています。 それは、葉をつかんでベリーを選んで梱包するために、単一の腕ではなく、さまざまなロボットコンポーネントを使用しています。 コンピュータビジョンは、ベリー5が摘採する前に、非熟したものから熟した果実を解読するのに役立ちます。 そして、それは人間の労働者に比べて速く、八秒で植物を選び、一年半で次の植物にシフトすることができると言われています。

ベリー業界の他の人からの数百万ドルの投資のおかげで開発され、ベリー5は現在、試運転でフロリダのフィールドに取り組んでいます。 同社は、2019年末までに製品化することを望んでいると伝えられています。

ケンブリッジ大学

場所：英国ケンブリッジ大学

農業と農業ロボットの使い方: レタスの収穫は、植物の脆弱な性質と地面に近接しているため、頑固にロボット耐性を維持しています。 しかし、ケンブリッジ大学の研究者は、彼らのいわゆる”Vegebot、”別のコンピュータビジョン搭載のプロトタイプで突破口を作りました。

それがどのように動作するかです：一つのカメラはレタスをスキャンし、収穫のために親指を上下に与えます。 第二のカメラ（ブレードの近くに配置）は、植物を粉砕することなく、ピックをガイドします。 一方、機械学習アルゴリズムは、未熟または病気のレタスを避けるためにロボットを”教える”。

Vegebotは人間の手のスピードやスキルではほとんど動作しませんが、一連のテスト実行は概念実証の成功を確立しており、他の地上の果物、野菜、穀物にも

“すべてのフィールドが異なっている、すべてのレタスは異なっています。 しかし、ロボット収穫機を氷山レタスで動作させることができれば、他の多くの作物でも動作させることができます”とケンブリッジの工学部のSimon Birrell

拡張性の高い商業用レタス収穫機はとらえどころのないままですが、それを生産する努力は増加しています。 例えば、2017年にジョン-ディアはcv agtech trailblazer Blue River Technologyを買収し、レタスに焦点を当てたロボット工学で顕著な進歩を遂げました。

Abundant Robotics

場所：カリフォルニア州ヘイワード。

農業-農業用ロボットの使い方: 豊富なロボット工学からリンゴを吸う真空ロボットは、最初はケンブリッジの洗練されたVegebotに比べて野蛮で不正確に見えるかもしれませんが、からくりの奇妙な外観-それはトラクターに取り付けられた吸引管に似ています—いくつかの高度な技術を否定しています。

洗練されたコンピュータビジョンを採用し、ロボットは成熟したリンゴを飲み込み、未熟な兄弟をバイパスします。 また、Wiredノートのように、そのアルゴリズムは熟度判断の専門家によって提供されたフィードバックに基づいて更新することができるという点で、農家の支援に開放されています。

自動化されたリンゴ狩りは、レタスやイチゴ狩りと同様の課題に直面しています。 Abundant CEOのDan Steere氏によると、「収穫可能な果物を視覚的に識別し、傷つかずに摘むように物理的に操作することから、果樹園自体を安全にナビゲートすること

この3月、apple pickerはニュージーランドの果樹栽培者T&G Globalの分野で初の商業航海を行いました。

収穫自動化

場所：グロトン、マサチューセッツ州。

それは農業や農業ロボットを使用している方法：あなたの地元の園芸センターですべてのそれらの魅力的な装飾的な草、花や低木のアクセントは大 商業温室市場は今後4年以内に380億ドルの産業になる可能性があり、生産者はますます高い労働需要を満たすためにロボットを使用しています。

Roombaの発明者iRobotの元従業員によって設立されたHarvest Automationは、この急成長している市場を念頭に置いて最初の製品を作りました。 行動ベースのHV-100ロボットは容器の穀物および植物の間隔をあけることの重要な、しかし非常に反復的および精力的な、仕事を扱う。 （温室植物はそれらの間にスペースを必要とするので、厚くてふさふさと弾力性がありますが、スペースが多すぎると正方形の長さが最適化されていな)Hv-100は観賞用の植物および専門のフルーツおよび野菜を育てる養樹園の灼熱の温度そしてより少なくより原始的な環境で動き続けるために造られる。

除草ロボット

あなたが個人的な庭を飼ったことがあるなら、雑草防除は重要で困難であること 商業農業者もそれを知っていますが、大規模です。 作物の回転が可能である場合でも、多くの大きな衣装は、少なくとも多少除草剤の使用に依存しています。 しかし、植物が除草剤に耐性になることができ、消費者が化学的に処理された食品をますます嫌うという事実を考えると、それは完璧な解決策では そのため、作物と雑草を区別するための高度なAIを組み込んだものを含む雑草管理ロボットが魅力的な選択肢です。

Naio Technologies

場所：フランス、ラモンビル-サン-アグネ

農業と農業ロボットの使い方: 旧世界有数のワイン生産者の一人であるシャトー-ムートン-ロスチャイルドは、ブドウ畑のメンテナンスに関しては非常に新しい世界です。 有名な不動産は、Naio Technologiesと提携して、同社のつるに合わせたロボット雑草キラーであるTedを参加させたいくつかのブドウ農家の中にあります。

電気的で反転したUのような形をしており、長時間走行するTedはRTK衛星ナビゲーションを使用してつるの列の周りを同時にロールオーバーし、コースに滞在します。 （ドローンは、Tedが調査した土地の最初のプロットをマッピングします。）業界標準の刃および指のweedersは基盤に沿って動き、不必要な雑草をツルから引っ張り、従って除草剤のための必要性を減らす。 テッドのロボットのいとこには、除草ロボットOzと野菜ロボットDinoがあります。

Nexus Robotics

場所：N.S.ダートマス

農業ロボットの使い方：このスクラップなノバスコシアのスタートアップは、昨年の北米で最も権威のあるロボットプログラムGoliathsのいくつかにDavidを演じた雑草と飼料ag-ボットの競争。 同社のトップ賞を受賞したエントリー、r2Weed2と呼ばれる雑草ヤンク自律ロボット（はい、あなたはそれを正しく読んでいます）は、雑草と作物を区別するた それが実行されると、R2はまた、土壌分析と環境モニタリングと農家を支援するデータを収集します。 商用版は今年後半に利用可能になると伝えられています。

ロボット温室/ロボット農業

ロボットを現場に持ち込むのではなく、農業自動化の次の大きな進歩の一つが現場をロボットにもたらすでしょう。

以下は、ロボット温室の未来のために種を植えるのを助けている2つの十分な資金を提供された沿岸の新興企業-1つの西、1つの東—です。 このようにしてすべてが成長できるわけではありませんが、特定の作物では改善が顕著です。 これらの企業の両方は、同等の作物収量のために使用される水の量（90と95パーセント以下）の劇的な減少を約束し、両方とも農薬の必要性を排除する制御 ここでは、彼らはそれを行う方法です。

Iron Ox

場所：カリフォルニア州サンカルロス。

農業用ロボットの使い方: 同社が”世界初の自律農場”と説明している8,000平方フィートのスペースは、農場のフィールドよりも研究室に近いもので、二つの雲に接続されたロボットは、葉の緑（ロメインとバターヘッドレタス、ボクチョイ、ケール、ルッコラ）とハーブ（バジル、コリアンダー、チャイブ、スイバ、パセリ）の成長を監督し、すべての重い水耕ポッドの中で栽培されています。 コンピュータビジョンとセンサーを”目”として使用して、一つのロボットは、施設全体でポッドを輸送し、重い持ち上げを行い、第二は、個々の植物を分析し、ピック

それはすべて高効率LED照明の下で、そして数十人の現地のロボットや植物科学者の監視の下で起こります。 二つのウィローガレージの卒業生によって設立されたY Combinatorが支援する会社は、小さなスペースがワンエーカーの伝統的な農場と同じくらいを得ることができると主張している。

Iron Oxは昨年10月に温室式施設で生産を開始し、数ヶ月後には故郷のSan Carlosにある最初のパートナー店で販売を開始した。 長期的な目標は、他の需要の高い地域の近くに追加の農場を設立することであり、成長が国内のわずか数地域に隔離されているときに存在する長

バワリー農業

場所：NYC

農業ロボットの使用方法：鉄牛で作物を育てている大型の低プロファイルの大桶とは異なり、バワリー農業はトレイの層を積み重ね、それぞれは緑で満たされている。そのカーニー、n.j.内の伝統的な垂直農業形式で、スペースを成長させています。

しかし、それはまた、ロボット工学、人工知能を使用しており、心の中で同じ最終目標を持つ緑豊かな緑やハーブを成長させるためにつながった：労働力不足、人口ブームと集中農業によってもたらされる問題に対処します。

ここでは、独自のオペレーティングシステムと複雑なセンサーアレイがデータを収集し、水、温度、栄養素、湿度の超精密なバランスを維持します。 同時に、縦の農夫のチームは穀物を収穫し、見守るのを助けます。

同社は、有名人のシェフであるTom ColicchioやUber CEOのDara Khosrowshahiなどから投資資本を受けており、Whole Foods、Foragers、Westside Marketで緑とハーブを販売している。 ニューヨークのメトロエリアでは、彼らはまた、Peapodを通じて利用可能です、Jet.com、アマゾンとコリッキオのハイエンドレストランの二つで。

航空画像無人機と種子植栽無人機

航空画像は、彼らに作物の鳥瞰図を与えることによ それは彼らが作物が必要とする農薬の量を正確に決定することさえ可能にします。

農家は、さまざまなサブスクリプションサービスを使用して、これらの貴重な上空の画像（熱、赤外線、NDVIを含む）に自分の畑でアクセスできますが、無人機（Uav）に全面的に突入している企業はほとんどありません。 これは、パイロットが無人機の制御を取るためにすぐに準備ができていることを必要とする自律無人機、上のFAAの制限の可能性が最も高いです。 小型の無人航空機は、空中にいるときにパイロットの視線の範囲内に保管する必要があります。

しかし、彼らはまだ大量ではないにしても、そこにいます。 ここでは、農業イメージング、種子の植え付け、雲の播種になると、何かが空気中にあることを証明するいくつかの企業があります。

American Robotics

場所:マサチューセッツ州マールボロ。

農業ロボットの使用方法：ボストン地域のいくつかの企業の一つであるAmerican Roboticsは、いわゆる”drone in a box”モデルに適合する空中画像ドローンScoutの背後にあるチームである。

飛行の間、Scoutは耐候性のある箱の中に住んでおり、そこで収集したすべてのデータを自己充電して処理します（エッジコンピューティングを介して）。 フィールドを調べるために飛行すると、箱の上部が開き、完全に自律的な無人機が持ち上げられ、人工知能を使用して実行をプロットして実行します。 スカウトは、必要に応じてスケジュールまたは起動することができ、ミッション中に、農家が作物のライフサイクル全体で使用できる作物のストレスデー これは、いわゆる精密農業の成長分野における重要な側面のまま空中監視のようなものです。

Taranis

場所：テルアビブ

農業ロボットの使用方法：FAAの自律ドローンに対する制限を考えると、おそらく農業に焦点を当てたUavの大手御用達米国外に本社を置き、国際的な顧客に対応しています。 これには、イスラエルに拠点を置くTaranisが含まれており、ヨーロッパ、南米、北米の農家に高解像度のスキャンをもたらしました。 より伝統的な航空機と一緒に、同社は、作物のストレスを監視し、自己識別能力を向上させるために、コンピュータビジョンとデータサイエンスを使用

UAV Systems International

場所：ラスベガス

農業ロボットの使用方法：離陸時に55ポンド以上の重さの無人機（貨物を含む）を飛行したいUAVパイロットf.a.a.による免除 それは、彼らの作付面積の上に種子をドローン散布したい非免除農家は、彼らが単一の実行で広がることができる種子のどのように多くのポンドに限 それでも、メーカーの数は、その目的のために特別に販売無人偵察機を開発しています。

UAV Systems Internationalは、種子と肥料を散布するドローンを販売しています。 同社によると、両方とも2マイルの飛行範囲と20分の制限があります。 UAVはまた穀物の健康を点検する穀物のスプレーヤーの無人機および監視の無人機を販売する。

砂漠研究所

場所：Nev.

農業ロボットの使い方：雲の播種は、文字通り雨を降らせることです。 この概念は、少なくとも1946年にBernard Vonnegut博士が、特定の条件下でヨウ化銀粒子を雲に導入すると、氷の結晶の生成が促進され、降水が沈殿する可能性があることを発見したときにまでさかのぼります。 （面白い事実：バーナードは文学的伝説のクルト-ヴォネガットの兄弟だった。 しかし、数十年後、このプロセスにはまだ変数がたくさんあり、雨や降雪が実際に雲の種の産物であるかどうかを測定するのは難しいと批評家がい （気象修正の練習には軍事用途もあり、戦争での使用は国際的に禁止されていることに注意してください）。 しかし、干ばつが悪化するにつれて、政府機関は努力を続けています。 インドネシアの防災委員会は、干ばつに見舞われた作物を救うために、雲の播種を使用しました。

今日、雲は飛行機、地上発電機、または銃またはロケット推進のキャニスターを使用して播種されていますが、科学者たちは無人機がタスクを処理できるかどうかも模索しています。 2017では、ネバダ州の高等教育システムの一部であるDesert Research Instituteは、Drone Americaと協力して、1時間の自律的な戦いの間に、そして研究者の裸の視線を超えて、無人のクラウド播種ドローンを発表しました。Drone Americaの社長兼CEOであるMike Richards氏は、「このマイルストーンに到達することで、より高い高度、より長い距離の飛行に集中できるようになりました」と述べています。; 最適の冬の雲播く条件と来る粗い、氷った天候の私達の高度の無人の固定翼の航空機を飛ばすことの極度な挑戦と同様。”

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