农场中越来越多的人: 机器人

作者: 克维尔·谢赫

去年秋天，在54号高速公路附近的一个研究领域，玉米秸秆在40英尺深的行中闪闪发光。伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的农业工程师Girish Chowdhary弯腰将一个白色的小型机器人放在标有103的行的边缘。名为TerraSentia的机器人类似于割草机的升级版，每侧都有全地形车轮和高分辨率相机。

与自动驾驶汽车 “看到” 周围环境的方式几乎相同，TerraSentia通过发出数千个激光脉冲来扫描环境来导航领域。只需在平板电脑上单击几下，即可在机器人起飞前在行开始时对其进行定向，当机器人驶过野外车辙时，它会发出轻微的吱吱声。

“它将测量每棵植物的高度，” Chowdhary说。

它会做到这一点，甚至更多。该机器人旨在生成最详细的肖像，从植物的大小和健康状况到每个玉米植物在季节结束时将产生的穗的数量和质量，以便农艺师可以繁殖甚至更好的作物。除株高外，TerraSentia还可以同时测量茎直径，叶面积指数和 “林分数” (活谷物或水果生产植物的数量) 或所有这些性状。Chowdhary正在努力在EarthSense的同事的帮助下将更多的特征或表型添加到列表中，EarthSense是他创建的一家衍生公司，旨在制造更多的机器人。

传统上，植物育种者通过手工测量这些表型，并使用它们来选择具有最佳特性的植物来创建杂种。DNA测序的出现有所帮助，使育种者能够分离出一些理想性状的基因，但仍然需要人类来评估从上一代分离出的基因是否真的导致了下一代的改进。

机器人的蓬勃发展

Chowdhary说: “这个想法是，机器人可以使表型过程自动化，并使这些测量更加可靠。”通过这样做，TerraSentia和其他类似的物种可以帮助优化农场的产量，远远超出了人类独自完成的产量。

从第一批播种机到现代联合收割机，自动化一直是农业的重要组成部分。农场设备现在定期配备传感器，这些传感器使用机器学习和机器人技术来识别杂草并计算需要喷洒的除草剂的量，例如，或者学习检测和采摘草莓。

最近，更小、更灵巧的机器人成群结队地出现。2014年，法国公司na ï o发布了10个名为Oz的机器人的原型，该机器人仅3英尺长，重约300镑。即使吞噬杂草，它也会组装蔬菜作物的表型。总部位于瑞士的ecoorobotix制造了一种太阳能机器人，可以快速识别农作物和杂草; 该设备类似于轮子上的茶几。家用电器制造商博世 (Bosch) 还测试了一种名为bonibrob的机器人，用于分析土壤和植物。

卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) 高级系统科学家乔治·坎托尔 (George Kantor) 说: “突然之间，人们开始意识到，在90年代技术繁荣时期开发的数据收集和分析工具可以应用于农业。” 他正在利用自己的研究开发估算作物产量的工具。

TerraSentia是当今可用的农家机器人中最小的。在12.5英寸宽且大致相同的高度上，30磅重的机器人非常适合各种农作物的行之间。它还着重于从农业管道的早期收集数据: 研究领域，植物育种者选择最终将其推向市场的品种。

TerraSentia收集的数据正在将繁殖从反动过程转变为更具预测性的过程。利用机器人先进的机器学习技能，科学家可以整理数百甚至数千因素对植物未来性状的影响，就像医生利用基因测试来了解患者患乳腺癌或2型糖尿病的可能性一样。

康奈尔大学的植物生物学家迈克·戈尔 (Mike Gore) 说: “使用表型机器人，我们可以在花粉脱落之前识别出产量最好的植物。”他补充说，这样做可能会将育种新品种 (一种通过选择性育种产生的植物品种) 所需的时间减少一半，从大约八年减少到四年。

播种利基

全球对农业的需求正在上升。据联合国称，到2100年，人口预计将攀升至98亿2050年和112亿。为了用更少的土地，更少的资源和不断变化的气候养活世界，农民将需要增强他们的技术智慧。

农业巨头感兴趣。从陶氏化学和杜邦2016年合并中分离出来的Corteva一直在美国各地的油田中测试TerraSentia。

“这种机器人肯定有一个利基市场，” 科尔特瓦负责研发的尼尔·豪斯曼 (Neil Hausmann) 说。“它提供了标准化、客观的数据，我们用这些数据来做出很多决定。我们在育种和产品改进中使用它，在决定哪种产品是最好的，哪些产品要向前发展，哪些产品将具有适合该国不同地区种植者的特征。”

Chowdhary和他的同事们希望与大型农业综合企业和学术机构的合作将有助于补贴小农的机器人。“我们的目标是最终使机器人的成本低于1,000美元，” 他说。

Chowdhary说，农民也不需要特殊的专业知识来经营TerraSentia。机器人几乎是完全自主的。拥有数千英亩土地的种植者可以有几个单位调查他们的作物，但是在一个只有5英亩土地的发展中国家，一个农民可以同样容易地使用一种。TerraSentia已经在各种领域进行了测试，包括玉米，大豆，高粱，棉花，小麦，西红柿，草莓，柑橘，苹果园，杏仁农场和葡萄园。

但是一些专家质疑这种机器人是否会真正针对小型农场或成为足够负担得起的选择。凯尔·墨菲 (Kyle Murphy) 说: “对于小农倾向于从事的农业，特别是在撒哈拉以南非洲，南亚和拉丁美洲部分地区，采用新技术存在很多障碍。” 麻省理工学院阿卜杜勒·拉蒂夫·贾米尔贫困行动实验室的政策和农业发展分析师。他补充说，像TerraSentia这样的机器人可能更有可能通过促进更好或更合适的作物的开发来间接帮助小农。

改善之路

在TerraSentia可以促进广大农民的农作物育种之前，它必须完善一些技能。有时，它会在树枝和碎屑上绊倒，或者车轮卡在泥泞的土壤中，要求用户走在流动站后面，并根据需要调整路线。“希望到明年，我们将能够训练TerraSentia，这样更多的用户就不必在现场的任何地方，” Chowdhary说。

目前，TerraSentia保持悠闲的步伐，不到1英里/小时。这使其相机可以捕获像素的细微变化，以测量植物的叶面积指数并识别疾病迹象。Chowdhary和他在EarthSense的同事希望相机技术的进步最终将增加机器人的速度。

团队还在建造一个维护谷仓，经过漫长的一天，TerraSentia可以在这里停靠。在那里，它的电池可以换成充满电的，它的轮子和传感器可以喷干净。但是就目前而言，一个农民只是将机器人倾倒在卡车的后部，将其带回家并将其数据上传到云中进行分析。

位于伊利诺伊州厄巴纳的EarthSense的主要办公室充满了早期版本的机器人技术，但并没有完全成功。TerraSentia的初始原型缺乏适当的悬挂系统，因此，每当研究人员将其放在深车辙的领域时，机器人就会跳入空中并破坏视频流。另一种设计不断从机器人电机的热量中融化，直到研究人员更换塑料并添加金属屏蔽。

那些早期破裂的底盘现在像博物馆陈列一样堆放在架子上: 既提醒人们需要改进，又提醒人们机器人产生的兴奋。

Chowdhary说: “很多尝试过早期原型的人仍然会回到我们身边，即使机器人一直在它们身上发生故障。”“这就是他们多么需要这些东西。”