У майбутньому виробництво продуктів харчування на кожному етапі вимагатиме більшої ефективності, сталих практик і максимізації врожайності. Щоб оптимізувати виробництво томатів для майбутнього, підрозділ насіння овочевих культур компанії Syngenta Vegetable Seeds разом із компанією Four Growers з Пітсбурга, штат Пенсильванія, нещодавно протестували роботизований комбайн GR-100 у дослідженні томатів.
Про це пише propozitsiya.com з посиланням на пресреліз Syngenta.
«Це партнерство слугує сполучною ланкою між генетикою та автоматизацією, — сказав Рууд Каагман, керівник підрозділу томатів Syngenta Global Crop Unit-Tomato. — Успіх роботизації в майбутньому — це поєднання технології на рівні робота і його використання на відповідних сортах рослини. Завдяки цьому партнерству ви побачите сорти, адаптовані до роботизованого збирання врожаю, що дасть змогу фермерам досягти успіху у процесі розвитку своїх технологій».
Скорочення витрат на робочу силу
Сьогодні томати збирають вручну, що становить значну частку загальних виробничих витрат — до 30 % від загальної суми. Крім того, фермерам дедалі важче знаходити достатню кількість робітників. В умовах дефіциту робочої сили виробники потребують ефективних рішень, щоб забезпечити споживачам постійний доступ до томатів.
Вводимо роботизоване збирання врожаю
«Використання робототехніки в сільському господарстві дасть нам змогу споживати більш якісні, здорові й доступні продукти, — сказав Брендон Контіно, генеральний директор компанії Four Growers. — На відміну від інших машин, що ми бачимо сьогодні в полях, які збирають усі культури підряд (стиглі або нестиглі) за один прохід, у Four Growers робототехніка і штучний інтелект дозволяють нам збирати продукти вибірково, тобто тільки ті, що ідеально дозріли».
Робототехніка в дослідженні томатів
«Syngenta розробляє сорти для майбутнього наших фермерів, тож ми повинні розуміти, як вони будуть вести свою діяльність через 5–10 років, — сказав Рууд Каагман. — Ми подбаємо про те, щоб на той момент, коли виробники перейдуть до масштабної роботизації, у нас були сорти, які допоможуть їм підвищити ефективність вирощування сільгоспкультур і отримати додаткову вигоду від роботизації».
Візьмемо, приміром, розміщення плодів: на сьогодні грона томатів розташовані по всій рослині, деякі приховані за стеблами і листям, деякі — у щільних гронах тощо. Таке розміщення може ускладнити роботизованому комбайнові ідентифікацію та збирання врожаю. Знаючи це, дослідники компанії Syngenta можуть вибрати генетику, яка дозволить оптимально розташувати плодові грона у всіх майбутніх сортах томатів.
Машинне навчання для швидших інновацій
Для більшості сортів томатів, представлених на ринку, може знадобитися до восьми років досліджень і тисячі точок збору даних на різних фермерських полях і в теплицях. Натомість, щоб покладатися на збір даних людиною, робототехніка і штучний інтелект дозволяють дослідникам збирати дані з більшої кількості точок і з вищим ступенем точності, ніж будь-коли раніше.
«Що якісніші дані, то легше нам обрати правильний сорт, який ми хочемо комерціалізувати, — пояснив Рууд Каагман. — Ці роботи мають опції, які ми можемо використовувати не лише для збору фруктів, як-от, наприклад, камери і вагові пристрої, вони також підраховують кількість плодів, перевіряють їх розмір, зважують плоди й обчислюють загальний урожай. Зараз робот збирає багато даних, що раніше доводилося робити за участі людини».
Маючи точніші дані, дослідники Syngenta можуть швидше відсіяти менш бажаних «кандидатів» і зосередити зусилля на більш перспективних сортах томатів. Як результат, нові інноваційні сорти томатів швидше з’являться на ринку і стануть доступними для виробників.
Джерело: propozitsiya.com
