I Robot Controlleranno Tutto Ciò Che Mangi

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Tecnologia
5 Aprile 2019 DineshDemo Lascia Un CommentoSui Robot Controllerà Tutto Ciò Che Mangi
Inizia con un seme. Quel seme – forse è un seme di pomodoro – viene piantato nel terreno. Quindi cresce. E cresce. Lentamente, la pianta penetra nel terreno, emergendo nella luce. Settimane o mesi dopo, questo seme diventa una pianta alta fino alla vita, con dozzine di pomodori maturi. Qualcuno raccoglie la frutta e la mette in una scatola. Qualcun altro spedisce quelle scatole ai magazzini dove un ristorante o una drogheria compra i pomodori. Più tardi, un cuoco ne prenderà uno, lo taglierà e lo metterà in un’insalata.

Oggi, questo processo è ancora piuttosto a bassa tecnologia. Certo, ci sono auto e camion coinvolti, ma robotica? Non così tanto. Le persone sono ancora giocatori chiave in ogni fase. Ma ciò potrebbe cambiare, e presto.

“Ci sono importanti tecnologie in arrivo nei prossimi 10 anni per rendere ogni parte dell’ più efficiente, più produttiva e, si spera, più sana e meno costosa”, afferma Dan Steere. Dirige un’azienda chiamata Abundant Robotics a Menlo Park, California.

In altre parole, i robot avranno sempre più ruoli nella crescita e nella preparazione del nostro cibo.

Quando i bambini della scuola media diventano adulti, l’intero ciclo alimentare può essere robotico. Anche adesso, i robot aiutano gli agricoltori. Alcune piante di frutta, e cereali in un modo più efficiente. Presto aiuteranno a raccogliere quel cibo più rapidamente. Alcuni magazzini dispongono già di camion a guida autonoma. I robot aiuteranno persino a portare quel cibo nei nostri piatti. In effetti, un robot di nome Sally lo sta già facendo. L’obiettivo è rendere il modo in cui il cibo viene prodotto e preparato più velocemente, più facile ed efficiente.

Ottenere semi nel terreno
Ogni campo ha alcune aree che sono naturalmente meno fertili di altre. Neanche i terreni agricoli possono essere di livello. Può avere aree che si alzano o sono più basse dei loro dintorni. Potrebbero esserci anche dei fossati. L’aratura livella un po ‘il terreno, ma mai completamente. Se un torrente attraversa un campo, ci sarà sempre terra vicino a quel torrente dove è difficile – o impossibile – piantare. La qualità del suolo varia anche in un campo.

Tutte queste cose possono influire sulla quantità di cibo che la terra può produrre e sulla bontà di quel sapore. E la quantità di cibo prodotta quanti soldi fa un agricoltore.

La matematica aiuta gli agricoltori a calcolare quanti semi piantare e dove. Ma la terra cambia anche nel tempo, quindi questi calcoli devono essere ripetuti ogni anno.

Un drone quadricottero si sposta su una fattoria, scattando foto dall’aria. Questo può mappare la qualità del suolo, eventuali colture e persino parassiti .ackab1 / Flickr (CC-BY-SA 2.0)

Theo Pistorius è a capo di una società chiamata DroneClouds. È a Città del Capo, in Sudafrica. La sua è una delle tante aziende che usano i droni per aiutare gli agricoltori a sapere dove piantare. Drone è gergo per velivoli senza pilota – un robot volante. L’imbarcazione utilizzata da DroneClouds ha cinque telecamere. Pistorius afferma che ogni fotocamera “è essenzialmente [come] una fotocamera su un iPhone”. Ma non un normale iPhone. Dice di pensare a ciascuno come “un iPhone aereo molto specializzato, con una fotocamera calibrata molto specializzata”.

Mentre le telecamere del drone volano in alto, scattano foto della terra. Questi mostrano le dimensioni del campo e le diverse aree del terreno. Rivelano anche la variazione del suolo e qualsiasi problema di irrigazione. Mostrano persino dove insetti e funghi potrebbero causare problemi.

Successivamente, DroneClouds elabora quelle immagini per creare una mappa del campo e ciò che cresce in essa. “Facciamo quindi analisi per interpretarlo per l’agricoltore”, spiega Pistorius. Se le immagini provengono da un meleto, ad esempio, potrebbero vedere come crescono gli alberi. Noteranno dove alte erbacce potrebbero causare la lotta di un albero nuovo di zecca.

Un contadino dello Zimbabwe detiene un drone utilizzato per la mappatura delle colture aeree. Questo è solo uno dei modi in cui i robot vengono coinvolti nella produzione alimentare. Centro internazionale per il miglioramento del mais e del grano / Flickr (CC-BY-NC-SA 2.0)

Per individuare i problemi, gli analisti confrontano queste immagini con altre della stessa coltura. Questo si chiama analisi comparativa . Pistorius dice che è come correre una gara, quindi confrontare il tuo tempo oggi con quello che era all’inizio della stagione. Ciò ti consente di misurare quanto hai migliorato. Ma i corridori confrontano anche il loro tempo con altri corridori. Quindi gli agricoltori confrontano le immagini del loro campo con quelle degli altri agricoltori. Questo è noto come analisi basata sulla firma .

“Le immagini ideali provengono da laboratori di tutto il mondo”, afferma Pistorius. “Ogni quattro anni, scienziati della Commissione per la ricerca agricola

incontra i laboratori [negli Stati Uniti] e prendi un sacco di firme. ” In questo modo gli agricoltori di entrambi i paesi possono aiutarsi a vicenda.

Raccogliendo frutta
Coerentemente monitorato, le piccole piante crescono. Giorno dopo giorno, il sole sorge e scende. A volte brilla, altre volte c’è pioggia. Finalmente arriva il tempo del raccolto. E con esso arriva un nuovo e all’avanguardia nella robotica agricola.

Da due anni, Abundant Robotics ha sviluppato un robot che raccoglie le mele. Due anni? Raccogliere le mele non è facile?

Non se sei un robot.

Per capire perché la raccolta delle mele è difficile per una macchina, analizziamo il processo. Quando vedi una mela appesa a un albero, i tuoi occhi inviano un segnale al tuo cervello. Il cervello elabora i dati in questo segnale, ad esempio il colore della mela e dove si trova sull’albero. Istintivamente, saprai quando la mela è pronta per essere raccolta. Il cervello quindi dice al braccio di allungare la mano e alla mano di estrarre il frutto dal suo ramo. Tieni la mela come faresti con un uccello – abbastanza delicatamente da non ferirla, ma abbastanza fermamente da non cadere.

Per le persone, raccogliere una mela è così facile, anche un bambino può farlo. Ma per i robot questa semplice attività era impossibile.bubutu- / iStockphoto

Quando scegli una mela, prendi tutte queste decisioni rapidamente. Ma se avessi bisogno di raccogliere un intero campo di mele, ci vorrebbe molto, molto tempo. Dopo aver raccolto una mela, dovresti metterla in un cestino. Anche la mela successiva sarebbe andata lì dentro, e la successiva, fino a quando il cestino non fosse pieno. Quindi giù per la scala andresti, dove dovresti svuotare il cestino prima di risalire per ricominciare.

Farlo per centinaia di alberi richiederebbe incredibilmente tempo. Ecco perché le persone cercano aiuto dai robot. Quando l’abbondante robotica sarà terminata, gli agricoltori saranno in grado di piantare più alberi. E non si preoccuperanno che parte del loro raccolto marcisca nel campo perché le persone non sono state in grado di raccoglierlo tutto in tempo.

Il primo problema che Abundant Robotics ha dovuto risolvere è stato l’acquisizione dei segnali giusti. “Se non hai un buon paio di occhi, è difficile svolgere molti compiti nel mondo reale”, afferma Steere. Quindi la compagnia ha dovuto dare al proprio robot quello che Steere chiama “un paio di occhi migliori”. Questo sistema – e il modo in cui si collega al cervello di un robot – è noto come computer vision . La visione artificiale aiuta il robot a vedere “ogni superficie di una mela”, afferma Steere, oltre a giudicarne le dimensioni, il colore e il peso. Può anche cercare eventuali difetti nel frutto. Tali sistemi stanno rapidamente migliorando ciò che i robot possono fare.

Eppure, anche con occhi super, il robot apple doveva ancora imparare a raccogliere fisicamente il frutto senza ferirlo. In robotica, il movimento si chiama animazione . Steere dice: “Un’animazione pesante danneggia il frutto”. Se lividi la mela o taglia attraverso la pelle, il frutto potrebbe apparire cattivo e probabilmente non venderà. Una approssimativa può anche danneggiare gli alberi.

Quindi il robot deve coordinare la sua visione e le . Ripensa al processo di raccolta delle mele: devi sapere quale mela scegliere. Devi sceglierlo rapidamente e delicatamente. Ma cos’altro? Non puoi disturbare le mele sull’albero che hanno ancora bisogno di tempo per crescere. “La visione deve … riconoscere il frutto”, afferma Steere, e “riconoscere se è maturo o no”. E deve fare tutto ciò in una frazione di secondo.

“Le persone hanno voluto automatizzare questo tipo di agricoltura per decenni. Non è mai stato possibile “, afferma. Anche dopo due anni, il lavoro del suo team non è ancora finito! Il robot di Abundant non sarà in vendita fino a fine anno. Lo di grandi tecnologie è come l’agricoltura – ci vuole pazienza.

Ordinamento del raccolto
Le bacche di caffè sono disponibili in molti colori. Un nuovo robot può rapidamente ordinare quelli buoni da quelli cattivi. Bonga1965 / iStockphoto

Una volta che il raccolto è stato raccolto, i frutti buoni devono essere ordinati da quelli cattivi. Questo è ciò che fa un’azienda chiamata bext360. Invece delle mele, il suo robot lavora con cacao, noci, cardamomo (una spezia) e ciliegie al caffè (il frutto che contiene chicchi di caffè). Daniel Jones è a capo dell’azienda, con sede a Denver, Colo.

Prendi quelle ciliegie al caffè. “I contadini raccoglievano il loro caffè e lo mettevano nella nostra macchina”, spiega Jones. “Quindi la macchina fa cadere [il frutto] attraverso un sistema di visione.” Immagina una cascata di ciliegie che cade. Questo è ciò che la macchina fissa, mentre fotografa il frutto che passa. Il robot usa quindi quelle immagini per separare le cattive ciliegie da cattive.

La visione artificiale e la visione artificiale sono essenzialmente la stessa cosa. I robot abbondanti e best360 svolgono compiti diversi. Tuttavia, la stessa tecnologia di base aiuta entrambi a farlo.

Prima di costruire un robot, gli ingegneri disegnano un progetto su come sarà. Questo è il design del robot per caffè bext360.Garrett Ziegler

Entrambi i robot hanno bisogno anche di più della visione artificiale per avere successo. Vision può dire al robot di bext360 come ordinare, ma poi il robot deve effettivamente farlo. Gli agricoltori raccolgono ciliegie al caffè – fino a 30 chilogrammi (66 libbre) – da una sezione del loro campo alla volta. Quindi caricano le ciliegie che tengono circa 18.000 fagioli in uno scivolo sopra il robot.

Entro circa 3 minuti, il robot avrà smistato individualmente ogni ciliegia. Per fare ciò, il robot deve scattare una foto di ognuno. Quindi li analizza in soli 22 millisecondi circa. “Sapremo tutto di loro in quella frazione di secondo in cui cadono [nello scivolo]”, afferma Jones. Soffi d’aria quindi spingono le ciliegie in diversi contenitori: uno per un buon frutto, un altro per gli scarti.

Dopo la caduta della ciliegia di caffè, il robot condivide la sua analisi con l’agricoltore. “Le cose principali [le misure del robot] sono dimensioni, colore e densità”, afferma Jones. Controlla anche l’interno e l’esterno della ciliegia per segni di putrefazione o malattia. Ecco perché gli agricoltori inseriscono solo ciliegie da una parte del loro campo alla volta. Queste informazioni li aiutano a sapere se qualcosa che hanno provato in una parte di un campo ha funzionato meglio di qualcosa che hanno provato altrove.

Il robot di bext360 è ancora nuovo: le vendite sono iniziate solo circa sei mesi fa.

Sul piatto
Raccolto, analizzato e ordinato, un raccolto ora va in un magazzino. Un giorno, potrebbe arrivare lì in un semi-camion a guida autonoma. E un carrello elevatore a guida autonoma potrebbe spostare i pallet dal camion e su un altro destinato a un ristorante o negozio. Amazon ha già un negozio di alimentari solo per i dipendenti che non hanno magazzini umani o addetti al check-out: sono tutti robot.

Questo carrello elevatore non ha bisogno di un autista. Può guidare da solo. StraSSenBahn / Wikimedia Commons (CC-BY-SA 3.0)

Infine, il cibo potrebbe finire con il nostro ultimo robot: Sally. Sally prepara insalate. Dall’esterno, sembra una scatola. C’è un touchscreen e un buco in cui è possibile posizionare una ciotola. All’interno, tuttavia, questo robot è più complicato. “Sally è una scatola con i componenti robotici all’interno”, osserva Deepak Sekar. Dirige Chowbotics, a Redwood City, in California. È la compagnia che produce Sally.

“Ci sono cilindri all’interno del robot che sono pieni di preparati”, spiega Sekar. Le persone attivano Sally premendo il touchscreen. I commensali possono personalizzare le loro insalate in base al conteggio delle e agli ingredienti.

A $ 30.000 per robot, Sally non è progettata per essere utilizzata a casa. Chowbotics vende il robot a scuole e uffici, che usano Sally in caffetterie e breakroom. Osserva Sekar: “Sentiamo continuamente che agli studenti delle scuole non piace dalle insalate.” Perché? Sekar afferma che sono disgustosi. “Perché tutti gli ingredienti sono dentro Sally, non devi chiederti se qualcuno ha starnutito sui pomodori un’ora fa – ew!”, Dice. “La tua insalata è sempre fresca e salutare.”

I robot non sono ancora in ogni parte del processo field to plate. Ma presto lo saranno. Questo renderà il processo alimentare più fresco per noi. Ancora più importante, un giorno i robot potrebbero uniformare l’offerta di cibo nel mondo. Pensaci: oggi, DroneClouds aiuta gli agricoltori a sapere come piantare di più. bext360 li aiuta a sapere come piantare in modo più efficiente. La robotica abbondante aiuta i coltivatori a raccogliere più rapidamente, il che significa che gli agricoltori possono piantare di più. Quindi i negozi di Chowbotics producono in modo più sano.

Steere afferma: “Se ci fosse mai stato un periodo in cui un giovane si dedicava all’agricoltura, questo deve essere uno dei periodi più sorprendenti della storia. Il tipo di cose che l’automazione può fare continuerà a cambiare e ad evolversi rapidamente. ”

Autore : dinesh-ghimire