Os melhoristas de plantações de hoje estão tentando aumentar a produtividade enquanto também preparam as plantações para resistir ao clima severo e às mudanças climáticas. Ter sucesso, eles devem localizar genes de alto rendimento, traços resistentes no DNA de plantas cultivadas. Um robô desenvolvido pela Universidade de Illinois para encontrar essas agulhas proverbiais no palheiro foi reconhecido pelo prêmio de melhor artigo de sistemas na Robotics:Science and Systems, a conferência de robótica proeminente realizada na semana passada em Pittsburgh.

“Há uma necessidade real de acelerar a reprodução para atender à demanda global de alimentos, "disse o investigador principal Girish Chowdhary, professor assistente de robótica de campo no Departamento de Engenharia Agrícola e Biológica e no Laboratório de Ciência Coordenado em Illinois. "Na África, a população vai mais que dobrar até 2050, mas hoje os rendimentos são apenas um quarto de seu potencial. "

Os melhoristas de safras realizam experimentos massivos comparando milhares de cultivares diferentes, ou variedades, de safras em centenas de acres e medem as características-chave, como a emergência ou altura da planta, à mão. A tarefa é cara, demorado, impreciso, e, em última análise, inadequada - uma equipe pode medir manualmente apenas uma fração das plantas em um campo.

“A falta de automação para medir as características das plantas é um gargalo para o progresso, "disse o primeiro autor Erkan Kayacan, agora é pesquisador de pós-doutorado no Instituto de Tecnologia de Massachusetts. "Mas é difícil fazer sistemas robóticos que podem contar plantas de forma autônoma:os campos são vastos, os dados podem ser ruidosos (ao contrário de conjuntos de dados de referência), e o robô tem que ficar dentro das fileiras estreitas no ambiente desafiador sob o dossel. "

13 polegadas de Illinois, O robô TerraSentia de 24 libras é transportável, compacto e autônomo. Ele captura cada planta de cima para baixo usando um conjunto de sensores (câmeras), algoritmos, e aprendizado profundo. Usando um método de aprendizagem por transferência, os pesquisadores ensinaram TerraSentia a contar plantas de milho com apenas 300 imagens, conforme relatado nesta conferência.

"Um desafio é que as plantas não estão igualmente espaçadas, então, apenas supor que uma única planta está no quadro da câmera não é bom o suficiente, "disse o co-autor ZhongZhong Zhang, um aluno de pós-graduação na Faculdade de Ciências do Consumidor Agrícola e Ambiental (ACES). "Desenvolvemos um método que usa o movimento da câmera para se ajustar a espaçamentos variados entre as plantas, o que levou a um sistema bastante robusto para contagem de plantas em diferentes campos, com espaçamentos diferentes e variáveis, e em velocidades diferentes. "