Nhóm nghiên cứu đa ngành tin rằng bằng cách sử dụng robot bầy đàn để giảm độ nén của đất và làm việc để tránh cỏ dại kháng thuốc diệt cỏ thông qua các phương pháp kiểm soát phi hóa học, có thể đạt được những lợi ích đáng kể về môi trường và sinh thái.
Robotics bầy đàn thích ứng có thể cách mạng hóa nền nông nghiệp thông minh
Robotics bầy đàn thích ứng có thể cách mạng hóa nền nông nghiệp thông minh
Việc sử dụng robot bầy đàn thích ứng có khả năng mang lại lợi ích kinh tế và môi trường đáng kể cho các nỗ lực nông nghiệp thông minh trên toàn cầu thông qua việc triển khai các công nghệ tự trị trên mặt đất và trên không.
“Robot nông nghiệp, khi được sử dụng đúng cách, có thể cải thiện số lượng và chất lượng sản phẩm đồng thời hạ giá thành”, Tiến sĩ Kiju Lee, phó giáo sư và nghiên cứu sinh Charlotte & Walter Buchanan thuộc Khoa Công nghệ Kỹ thuật và Phân phối Công nghiệp và J. Mike Walker cho biết. ’66 Khoa Cơ khí tại Đại học Texas A&M.
Dự án do Lee, Tiến sĩ Muthukumar Bagavathiannan thuộc Sở Khoa học Đất và Cây trồng Texas A&M và Tiến sĩ Juan Landivar thuộc Trung tâm Nghiên cứu và Mở rộng AgriLife tại Đại học Texas A&M-Corpus Christi đồng dẫn đầu. Nghiên cứu gần đây đã được Viện Nông nghiệp và Thực phẩm Quốc gia của Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ tài trợ thông qua chương trình Sáng kiến Robot Quốc gia 3.0.
Toàn bộ nhóm đa ngành – bao gồm các thành viên từ một số phòng ban, tổ chức và cơ quan của Hệ thống Đại học Texas A&M – đang làm việc để thiết lập một hệ thống bầy đàn (CASS) có thể định cấu hình, thích ứng và có thể mở rộng bao gồm các rô bốt không người lái và mặt đất được thiết kế để hỗ trợ các nhiệm vụ nông nghiệp thông minh hợp tác .
“Chúng tôi sẽ phát triển cơ sở lý thuyết và kỹ thuật cho hệ thống bầy đàn có thể triển khai, có thể mở rộng bao gồm một bầy robot vật lý, của cả robot trên mặt đất và trên không, một bộ mô phỏng đôi kỹ thuật số để mô phỏng độ trung thực thấp và cao, và dễ sử dụng Lee nói.
Cách tiếp cận này đối với nông nghiệp thông minh, được hỗ trợ bởi công nghệ CASS, có thể mang lại lợi ích lâu dài nhờ giảm chất thải thông qua hậu cần tốt hơn, sử dụng nước và phân bón tối ưu cũng như giảm tổng thể việc sử dụng thuốc trừ sâu.
Nhóm nghiên cứu tin rằng bằng cách sử dụng các máy nhỏ hơn để giảm độ nén của đất và làm việc để tránh cỏ dại kháng thuốc diệt cỏ thông qua các phương pháp kiểm soát phi hóa học, có thể đạt được những lợi ích đáng kể về môi trường và sinh thái.
Các xu hướng gần đây trong nông nghiệp thông minh tập trung vào việc sử dụng máy móc lớn có mục tiêu tối đa hóa số lượng sản phẩm và giảm thiểu chi phí – một cách tiếp cận dẫn đến một số lo ngại về kinh tế và môi trường. Lee cho biết các vấn đề bao gồm độ nén của đất, khả năng hạn chế trong việc giải quyết các biến động ruộng quy mô nhỏ và giảm năng suất cây trồng là một số vấn đề lâu dài nảy sinh từ cách tiếp cận này.
Bằng cách tận dụng tính linh hoạt của robot bầy đàn, hệ thống CASS được thiết kế để trở thành một công nghệ nền tảng có thể được định cấu hình để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của ứng dụng.
Lee nói: “Xu hướng hiện nay trong nông nghiệp chính xác và canh tác thông minh chủ yếu tập trung vào máy móc lớn hơn hoặc một hoặc một số ít robot được trang bị và lập trình để thực hiện các nhiệm vụ chuyên môn cao. “Dự án này sẽ đóng vai trò là một lộ trình quan trọng hướng tới mục tiêu dài hạn của chúng tôi là thiết lập một hệ thống robot bầy đàn dễ sử dụng có thể triển khai có thể phục vụ như một nền tảng chung cho các ứng dụng nông nghiệp rộng rãi.”
Mặc dù các hệ thống khác sử dụng robot bầy đàn đã tồn tại, nhưng chúng thường được thiết kế để chỉ thực hiện một nhiệm vụ cụ thể hơn là có thể thích ứng với nhiều tình huống khác nhau.
Trong tương lai, nhóm sẽ có cơ hội giải quyết một số thách thức liên quan đến các ứng dụng nông nghiệp ở quy mô phức tạp và đa dạng thông qua quá trình thiết kế và triển khai hệ thống của họ.
Lee nói: “Mặc dù có tiềm năng to lớn, bản thân việc nghiên cứu robot bầy đàn phần lớn chỉ giới hạn trong các mô phỏng có độ trung thực thấp và các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm. “Những điều này hiếm khi đại diện cho sự phức tạp của môi trường nông nghiệp. Ngoài ra, sự hợp tác giữa con người và bầy đàn chưa được khám phá sâu rộng và các phương pháp tiếp cận đánh giá và phát triển theo chu kỳ là cần thiết đặc biệt cho người dùng cuối mục tiêu – trong trường hợp của chúng tôi , nông dân.”
Các điều tra viên khác trong nhóm bao gồm Tiến sĩ John Cason tại Texas A&M AgriLife Research, Tiến sĩ Robert Hardin trong Khoa Kỹ thuật Sinh học và Nông nghiệp, Tiến sĩ Luis Tedeschi trong Khoa Khoa học Động vật và Nghiên cứu Nông nghiệp Texas A&M, Tiến sĩ Dugan Um trong Khoa Cơ khí Texas A & M-Corpus Christi và Tiến sĩ Mahendra Bhandari ở Texas A&M AgriLife Research.
Nội dung & ý kiến trong bài viết này là của tác giả và không nhất thiết thể hiện quan điểm của RoboticsTomorrow
Nguồn : www.roboticstomorrow.com. (Post by Automation Bot)
