Drony, AI i roboty zbierające: poznaj w pełni autonomiczne farmy | William Boston, WSJ Nowe technologie torują drogę farmom, które mogą działać samodzielnie, z minimalnym wkładem człowieka. W zielonych wzgórzach regionu Palouse w stanie Waszyngton, ciągnik Andrew Nelsona brzęczy przez pola pszenicy na jego farmie o powierzchni 7500 akrów. W kabinie nie trzyma kierownicy — prowadzi rozmowę na Zoomie lub sprawdza wiadomości. Inżynier oprogramowania i rolnik piątej generacji, Nelson, 41 lat, jest na czołowej pozycji w transformacji, która zmienia sposób, w jaki uprawiamy i zbieramy nasze jedzenie. Ciągnik nie tylko sam się prowadzi; jego zestaw czujników, kamer i oprogramowania analitycznego nieustannie decyduje, gdzie i kiedy spryskać nawóz lub zlikwidować chwasty. Wiele nowoczesnych farm już korzysta z ciągników kierowanych GPS i technologii cyfrowej, takich jak systemy zarządzania farmą. Teraz postępy w sztucznej inteligencji oznaczają, że następny krok — autonomiczna farma, z minimalnym nadzorem człowieka — w końcu staje się rzeczywistością. Wyobraź sobie farmę, na której floty autonomicznych ciągników, dronów i kombajnów są kierowane przez AI, która dostosowuje operacje z minuty na minutę na podstawie danych o glebie i pogodzie. Czujniki śledziłyby zdrowie roślin na tysiącach akrów, uruchamiając precyzyjne opryski lub nawadnianie dokładnie tam, gdzie jest to potrzebne. Rolnicy mogliby zamienić długie godziny w kabinie na monitorowanie pulpitów i podejmowanie decyzji na wyższym poziomie. Każde ziarno, kropla wody i uncja nawozu byłyby optymalizowane, aby zwiększyć plony i chronić ziemię — napędzane przez połączony system, który staje się mądrzejszy z każdym sezonem. Wiele technologii potrzebnych do zrewolucjonizowania autonomicznego rolnictwa już istnieje lub jest prawie gotowe do wprowadzenia na rynek. „Właśnie osiągamy punkt zwrotny w komercyjnej opłacalności wielu z tych technologii” — mówi David Fiocco, starszy partner w McKinsey & Co., który prowadzi badania nad innowacjami w rolnictwie. Badanie McKinsey z 2022 roku wykazało, że około dwie trzecie amerykańskich farm korzysta z systemów cyfrowych do zarządzania swoimi operacjami, ale tylko 15% dużych farm i zaledwie 4% mniejszych zainwestowało znacząco w robotykę lub automatyzację. Fiocco przewiduje, że wykorzystanie robotów wzrośnie dramatycznie w nadchodzących latach. Pomimo obietnicy narzędzi cyfrowych i autonomicznych maszyn, koszt jest dużą przeszkodą. Łączność to kolejna przeszkoda. Roboty muszą ze sobą rozmawiać. Przesyłanie danych do chmury wymaga szerokopasmowego internetu, a z odległego pola, które prawdopodobnie potrzebuje łączności bezprzewodowej. Ale internet bezprzewodowy i szerokopasmowy nie są dostępne wszędzie w wiejskiej Ameryce. W krajach rozwijających się luka cyfrowa jest jeszcze większa. Niektórzy rolnicy eksperymentują z edge computing, projektowaniem sieci, które przechowuje dane bliżej miejsca ich powstawania. Ale eksperci mówią, że ostatecznie farmy muszą być połączone z systemami opartymi na chmurze. Oto niektóre z kluczowych komponentów w wizji autonomicznej farmy. Autonomiczne ciągniki Ciągniki, które mogą sadzić, uprawiać i zbierać z minimalnym lub tylko zdalnym nadzorem człowieka, przechodzą z prototypu do praktyki. Tradycyjni producenci i startupy technologiczne stawiają duże zakłady. Monarch Tractor, firma z Livermore w Kalifornii, wprowadziła na rynek całkowicie elektryczny ciągnik „z opcjonalnym kierowcą”, który obecnie pracuje w winnicach. Model MK-V może działać do 14 godzin na jednym ładowaniu i być gotowy do pracy po sześciu godzinach ładowania. Farmwise, kolejna firma z Kalifornii, opracowała mechanicznego odchwaszczacza i spulchniacza kierowanego przez AI, który wykorzystuje wizję komputerową i robotykę do identyfikacji i usuwania chwastów, działając w dzień lub w nocy, zmniejszając potrzebę stosowania herbicydów. W kwietniu gigant sałatkowy Taylor Farms przejął Farmwise, powołując się na obietnicę technologii w zakresie obniżenia kosztów pracy i wspierania bardziej zrównoważonego rolnictwa. Deere & Co. przyjmuje stopniowe podejście, dodając warstwy automatyzacji, aby pomóc rolnikom poczuć się komfortowo z technologią — i zobaczyć natychmiastowe korzyści — jednocześnie torując drogę do pełnej autonomii. Niektóre z dużych opryskiwaczy Deere’a wykorzystują technologię „See & Spray”, która łączy wizję komputerową i uczenie maszynowe, aby celować w chwasty w uprawach soi, kukurydzy i bawełny. Wytrenowane na tysiącach obrazów, aby identyfikować chwasty w czasie rzeczywistym i kierować poszczególnymi dyszami do oprysku tylko tam, gdzie jest to potrzebne, zmniejsza zużycie herbicydów o nawet dwie trzecie, mówi firma. Trzydzieści sześć kamer zamontowanych na ramieniu opryskiwacza skanuje pola z prędkością 2100 stóp kwadratowych na sekundę — znacznie szybciej, niż może to zrobić ludzkie oko. Wykorzystanie danych i AI do analizy poszczególnych roślin może w końcu stać się powszechną praktyką w rolnictwie. Farma o powierzchni 5000 akrów może zawierać około 750 milionów roślin, a wyzwaniem jest zapewnienie każdej z nich odpowiedniej opieki. „Technologia sensoryczna w połączeniu z modelami, w połączeniu z automatyzacją, a ostatecznie autonomią tam, gdzie ma to sens — jest wiele możliwości” — mówi Sarah Schinckel, dyrektor ds. technologii wschodzących w firmie z siedzibą w Moline w Illinois. Roboty zbierające owoce i drony Automatyzacja, obecnie najczęściej stosowana na dużych farmach z pszenicą lub kukurydzą ułożoną w równe rzędy, stanowi większe wyzwanie dla upraw takich jak owoce i jagody, które dojrzewają w różnym czasie i rosną na drzewach lub krzewach. Utrzymanie i zbieranie tych tzw. specjalistycznych upraw jest pracochłonne. „W przypadku upraw specjalistycznych mała armia odchwaszczaczy i zbieraczy może wkrótce zostać zastąpiona przez jedną lub dwie osoby nadzorujące technologię. To może być za dekadę, ale w tym kierunku zmierzamy” — mówi Fiocco z McKinsey. Delikatne owoce, takie jak truskawki i winogrona, stanowią ogromne wyzwanie. Tortuga, startup technologiczny w Denver, opracował robota do wykonania tej pracy. Tortuga została przejęta w marcu przez firmę zajmującą się rolnictwem wertykalnym Oishii. Robot przypomina łazik Marsa NASA z grubymi oponami i wydłużonymi ramionami. Porusza się po łóżku truskawek lub winogron i używa długiego ramienia chwytaka, aby sięgnąć w winnicę i odciąć pojedynczą jagodę lub kiść winogron, delikatnie umieszczając je w koszyku. „Zbieranie robotów może oferować większą spójność i wydajność niż praca ręczna, jednocześnie obniżając koszty i rozwiązując problemy z niedoborem siły roboczej, które dotykają branżę jako całość” — powiedział Brendan Somerville, dyrektor operacyjny i współzałożyciel Oishii w e-mailu, dodając, że długoterminowa wizja firmy to całkowita automatyzacja operacji zbierania. Izraelska firma Tevel Aerobotics Technologies ma na celu pomóc producentom owoców zmniejszyć potrzebę pracy dzięki swoim „Latającym Autonomicznym Robotom”, które mogą przycinać, przerzedzać i zbierać plony. Wykorzystując AI i wizję maszynową, roboty lokalizują owoce, określają, czy są dojrzałe, a następnie zrywają je z drzewa. „Producenci, którzy nie przyjmą robotyki, nie przetrwają — po prostu nie mają wyboru” — mówi dyrektor generalny i założyciel Tevel, Yaniv Maor. Jednak skalowanie pozostaje wyzwaniem kosztowym dla firmy. Zdalne czujniki, analiza obrazów Drony i satelity, kierowane przez sztuczną inteligencję, przekształcają farmy w operacje oparte na danych. Poprzez uchwycenie szczegółowych obrazów i odczytów czujników, tworzą „cyfrowe bliźniaki” — wirtualne repliki pól, które pokazują dokładnie, gdzie uprawy są zbyt suche, zbyt mokre lub atakowane przez choroby lub szkodniki. Ta technologia pozwala rolnikom wcześnie dostrzegać problemy i celować w interwencje bardziej precyzyjnie, redukując marnotrawstwo i zwiększając plony. Chociaż niektóre elementy tego systemu są już w użyciu, następny krok to w pełni połączona sieć maszyn, które nie tylko wykrywają problemy, ale także się z nich uczą. Ranveer Chandra, starszy menedżer w Microsoft, który kierował aplikacjami technologii rolniczej, widzi przyszłość, w której ciągniki i drony współpracują, wykonując zadania takie jak sadzenie lub opryskiwanie, jednocześnie nieustannie dostarczając nowe dane do modeli AI dostosowanych do warunków każdej farmy. „Będzie więcej automatyzacji, więcej użycia dronów, więcej robotyki — to nie będą farmy bez rolników, ale AI znacznie zwiększy wydajność każdego producenta” — mówi Chandra. „Za każdym razem, gdy dron lata lub ciągnik sadzi, zbiera dane, które aktualizują unikalny model AI farmy.” Czytaj więcej: