Aktuální vydání

celé číslo

03

2021

Digitální transformace, chytrá výroba, digitální dvojčata

Komunikační sítě, IIoT, kybernetická bezpečnost

celé číslo

Roboty, drony a umělá inteligence v zemědělství

Roboty, strojové vidění a umělá inteligence sice mají v moderním zemědělství stále větší podíl, ale v současné době je celkový počet robotů v zemědělství v porovnání s celkovým trhem se zemědělskou technikou malý. První kroky transformace zemědělství jsou však již patrné – sice malé, ale jisté. Roboty a umělá inteligence sehrají rozhodující roli na cestě k ultrapřesnému zemědělství, které umožní snížit náklady na zemědělskou výrobu i omezit její negativní vliv na životní prostředí. Uplatnění robotů a umělé inteligence v zemědělství již nelze považovat jen za futuristický sen. Nová technika tu již je a její význam dále poroste. Ti, kdo působí na trhu se zemědělskou technikou, musí s novými trendy počítat a snažit se je maximálně využít.

Společnost IDTechEx vydala studii, v níž popisuje možné oblasti použití a předpovídá vývoj trhu. U jednotlivých oborů uvádí krátkodobý i dlouhodobý výhled použití robotů, dronů, systémů strojového vidění a umělé inteligence, odhad počtu prodaných kusů i celkového počtu používaných robotů a systémů, možnost využití modelu sdílených robotů RaaS (robot jako služba, Robot as a Service) atd. Jde o dlouhodobé předpovědi, na dvacet let dopředu, protože analytici odhadují, že transformace zemědělství bude postupná, a ne překotná.

Obr. 1. Plecí robotizovaný tažený stroj pro ošetřování porostů bavlníku cílenou aplikací herbicidů (foto: John Deere)

Studie popisuje patnáct typů robotů a příkladů jejich využití v zemědělství: např. autonomní velmi přesné roboty, roboty ve spojení se strojovým viděním, roboty pro jednoduché úlohy, roboty pro sklizeň velkého ovoce (např. citrusů), roboty pro sklizeň bobulovin, autonomní, vysoce automatizované traktory a jiná zemědělská vozidla (úroveň autonomie 3, 4 a 5), drony pro snímání obrazu, postřikové drony, dojicí roboty, mobilní roboty v mléčných farmách a další.

Oblasti využití zahrnují mléčné farmy, ovocnářství, biozemědělství, ochranu plodin, sběr dat a tvorbu leteckých map, pletí, vertikální pěstování plodin atd.

Pro každý sektor studie uvádí detailní přehled současného stavu, potřeby v daném sektoru a problémy, s nimiž se musí roboty vypořádat. Uvedeny jsou předpovědi vývoje velikosti trhu.

 

Stav automatizace v zemědělství

Zemědělství je stále málo automatizované a digitalizované. To se postupně mění s rostoucím uplatněním čtyř klíčových oblastí techniky:

  • umělé inteligence, zvláště neuronových sítí,
  • autonomní mobility,
  • elektrických pohonů zemědělských strojů,
  • robustních a spolehlivých robotických ramen.

Studie předkládá detailní technické zhodnocení nejdůležitějších projektů uplatnění robotů a dronů, prototypů i komerčních produktů, v zemědělství. Zdůrazněna je rostoucí role systémů rozpoznávání obrazu s využitím hlubokého učení, které hrají hlavní roli při přechodu k velmi přesnému zemědělství. Studie navíc uvádí příklady využití umělé inteligence mimo úlohy zpracování obrazu, např. k lokalizaci rostlin či zvířat, pro předpověď vhodného období sklizně nebo k detekci škůdců a chorob.

Obr. 2. Plně autonomní traktor na elektrický pohon (foto: John Deere)

Studie bere v úvahu trend autonomní mobility, ať jde o pozemní prostředky, nebo bezpilotní letouny. Uplatňují se zde snímače RTK-GPS, kamery či lidary. Dále zohledňuje vývoj cen a výkonnosti procesorů, pamětí, elektromotorů, baterií, snímačů GPS, kamer a obvodů MEMS. Rozhodující roli v inovacích mají přesné akční členy, efektory a robotická ramena, a to zvláště pro sklizeň ovoce, robotizované pletí nebo v mléčných farmách. Studie vyzdvihuje také význam elektromobility. Elektrické pohony jsou nevyhnutelné u dronů, stejně jako malých a středně velkých robotů.

Další součástí studie je analýza profilů klíčových firem, které v oboru působí. Ohodnocena je připravenost jednotlivých firem a jejich produktů na transformaci zemědělství. Diskutovány jsou podnikatelské modely, cílové trhy, detaily produktů a plánované vývojové trendy. Studie tedy předkládá ucelený pohled na vzájemně si konkurující firmy.

 

Umožní roboty dosáhnout cenově přijatelného velmi přesného zemědělství?

Pro zemědělské roboty je klíčové strojové vidění, které umožňuje robotům vidět, lokalizovat předměty a vykonávat na nich specifické úlohy. Úlohy strojového vidění často využívají hluboké učení a trénování na množině vzorů vyhotovené odborníky. To dovoluje překonat možnosti tradičních algoritmů a v některých případech i zkušenosti zemědělských dělníků. Nejdůležitější je rozšířit oblast znalostí na co nejvíce plodin a podmínek, které jsou s nimi spojeny, aby u nich algoritmy dokázaly vyhodnotit vliv sucha, přemokření, hnojení, chorob, škůdců atd.

Autonomní řízení pohybu zemědělských robotů, které se pohybují malou rychlostí ve volném prostoru, je mnohem snazší než u automobilů.

Zajímavou koncepcí je využití flotil malých robotů, které se chovají jako roj. Tam, kde se v současné době používají velké a silné stroje, bude možná v budoucnu vytrvale pracovat skupina vzájemně spolupracujících malých robotů.

 

Robotické pletí

Pletí je úmorná manuální práce. Používání herbicidů je drahé a poškozuje životní prostředí. Snaha nahradit ruční pletí prací robotů je proto přirozená. Dalšími přínosy, kromě odstranění ruční práce, jsou úspora chemikálií, zvýšení výnosů a šetrnější zacházení s půdou. Přesné akce, např. cílený postřik herbicidy, snižují spotřebu agrochemikálií o až 90 % a zvyšují výnos o 5 až 10 % omezením poškození plodin při lokálním předávkování herbicidů. Není třeba používat osiva odolná proti herbicidům a půda není poškozována chemikáliemi ani koly a pásy těžkých strojů.

Roboty pro přesné pletí se postupně vyvíjejí. Rostou jejich schopnosti a kapacita, zvyšuje se rychlost, konstrukce je odolnější proti vnějším vlivům, doba provozu na jedno nabití nebo doplnění palivové nádrže je delší.

 

Inteligentní roboty jako součást nové generace přívěsných zemědělských strojů

Přívěsné zemědělské stroje využívající strojové vidění ke sledování řádku plodiny už nejsou v zemědělských podnicích výjimkou. Pokroky strojového vidění umožní přechod od pasivních, traktorem tažených zemědělských strojů k inteligentním, počítačem řízeným strojům schopným vykonávat přesně definované akce.

Obr. 3. Při robotické sklizni ovoce a plodové zeleniny je třeba plod jemně, ale pevně uchopit (foto: Festo)

Také zde je tedy klíčové strojové vidění, které umožňuje identifikovat a lokalizovat jednotlivé rostliny. Algoritmy již často překonávají schopnosti zkušených pracovníků, např. při rozpoznávání plevele mezi rostlinami bavlníku. Důležité je, že tyto systémy jsou stále efektivnější. Přívěsné zemědělské stroje pro robotické ošetřování bavlníku mají šířku 12 m, pohybují se rychlostí 20 km/h a pokryjí až dvanáct řádků. Systém dosahuje rozlišení 50 mm při dvaceti snímcích za sekundu. Využívá 30 kamer a 25 zabudovaných procesorů GPU (obr. 1).

V tomto případě nejde o autonomní stroj v pravém smyslu slova, i když traktor, který plecí stroj táhne, může být řízen autonomně a celý systém potom dosahuje jistého stupně autonomie. Stroj je vhodný pro velké bavlníkové farmy, které využijí jeho vysokou produktivitu spojenou s velkým počtem snímků za sekundu, nízkým podílem falešně pozitivních výsledků, přesnou regulací rychlosti postřiku herbicidem atd. V budoucnu bude cena takových přívěsných strojů klesat, zvláště s rozvojem nových, výpočetně méně náročných algoritmů.

 

Autonomní traktory a vysoce výkonné zemědělské stroje: čeká je další zvyšování autonomie?

Traktory s autonomní navigací již také nejsou žádnou novinkou. K automatickému navádění a řízení se využívá RTK-GPS (Real Time Kinematics – Global Positioning System), navigační systém, který určení polohy pomocí GPS zpřesňuje korekcemi až na jednotky centimetrů. Jde v podstatě o autonomní provoz úrovně 4 (vysoká automatizace), protože traktor jezdí ve vnějším prostředí a sleduje určené souřadnice bez zásahu lidské obsluhy (obr. 2). Počet takových strojů využívaných v praxi neustále roste.

Za několik let se asi objeví i traktory s autonomií úrovně 5 (plná automatizace). Technické problémy nejsou neřešitelné, rozhodující je, zda o takové traktory budou mít zemědělci zájem a zda jim nabídnou takovou přidanou hodnotu, aby se jim vyplatily. Přechod zemědělských strojů od úrovně 4 na úroveň 5 autonomního pohybu totiž nepřináší zemědělcům nijak velkou přidanou hodnotu. Přidanou hodnotu poskytne úplná automatizace úloh, které mají zemědělské stroje vykonávat, ne jen jejich pohybu po poli.

 

Robotický sběr ovoce: je to technicky a komerčně smysluplné?

Ovoce se v současné době většinou sklízí manuálně, protože automatický sběr je technicky velmi náročný. Pro zemědělce je sklizeň ovoce velmi nákladná a závislá na tom, zda se jim podaří včas sehnat dostatečný počet sezonních dělníků.

V současné době mohou systémy strojového vidění s velkou úspěšností identifikovat ovoce i na složitém a měnícím se pozadí. Výkonnost těchto systémů zvyšuje využití zpracování obrazů metodami hlubokého učení. Rozvíjejí se univerzální algoritmy vhodné pro identifikaci různých druhů ovoce v různém prostředí.

Obr. 4. Dron FOX OnyxStar lze využít pro letecké snímkování porostů zemědělských plodin (foto: Altigator)

Dalšími problémy jsou plánování dráhy robotu, výběr strategie sběru a přesné řízení pohybu ramena. Rovněž zde se ale algoritmy zdokonalují. Dodavatelé robotické techniky vyvíjejí nová chapadla, která dokážou ovoce jemně uchopit a utrhnout (obr. 3).

Lidé jsou ale ještě stále rychlejší: utrhnout jahodu trvá sběrači 2 až 3 s, zatímco robotu 8 až 10 s. V budoucnu však budou roboty stále rychlejší. Pomalost robotického ramena navíc kompenzuje to, že robot pro sběr ovoce může mít mnoho ramen (používají se roboty s různou kinematickou strukturou). Klíčem ke komerčnímu úspěchu je vývoj velmi robustní robotické techniky schopné spolehlivě pracovat v náročném venkovním prostředí a platforem umělé inteligence, díky nimž je možné roboty v průběhu roku využívat ke sklizni různých druhů ovoce.

Celkové množství strojů určených pro robotický sběr ovoce využívaných v praxi je zatím velmi malé. Z technického hlediska jejich většímu rozšíření nic podstatného nebrání, je však nutné zvyšovat jejich robustnost a spolehlivost, snižovat náklady na jejich pořízení i provoz a zkracovat návratnost. Stále je prostor k postupnému zlepšování produktivity a využitelnosti těchto robotů. Zvyšování jejich podílu na trhu je tedy jen otázkou času.

 

Bezpilotní letouny – drony

Drony jsou stále běžnější součástí zemědělské praxe. V současné době jsou nejčastěji využívány pro letecké snímkování porostů. Pomáhají zlevnit sběr dat a zlepšit rozlišení leteckých snímků. Technika je zemědělcům stále dostupnější, ať jako koncovým uživatelům, nebo formou služby (obr. 4).

Obr. 5. Robotizovaný systém dojení DairyProQ (foto: GEA DairyRobot)

Základem dronu je jeho univerzální hardwarová platforma. Trh v této oblasti nyní prochází dosti výraznou konsolidací, na jejímž konci jej pravděpodobně ovládne jen několik etablovaných výrobců. Platformy dronů budou běžně dostupné za přijatelnou cenu.

Více pozornosti je třeba věnovat softwaru pro sběr dat a jejich analýzu a souvisejícím službám. Mnoho firem nabízí letecké snímkování jako službu, včetně analýzy dat, od jednoduchého indexování (např. NDVI – Normalized Difference Vegetation Index) po zpracování komplexnějších analýz.

Počítá se také s tím, že se rozšíří postřikové drony. Například v Japonsku se k postřikování rýžových polí používají už od začátku 90. let minulého století na dálku řízené helikoptéry. Ty se sice osvědčily, ale jejich využití se mimo Japonsko zatím nerozšířilo. Zde je zatím mezera na trhu.

 

Roboty v mléčných farmách

Mléčné farmy se zabývají chovem dojeného skotu. Automatizované dojení se v mléčných farmách používá už 25 let. Jde o osvědčenou techniku rozšířenou po celém světě a trh s ní neustále roste. Pro další rozvoj dojicích robotů je zapotřebí vyřešit dva problémy: robotické rameno musí být tak robustní, aby vydrželo i v nepříznivých podmínkách, např. když je zvíře nakopne, a za druhé je třeba zdokonalit mechanismus lokalizace struků, často založený na měření změn vzoru promítaného na vemeno.

Kromě pevných dojicích robotizovaných stanovišť (obr. 5) získávají v živočišné výrobě na oblibě též mobilní roboty pro automatické krmení.

 

Další informace

Kompletní studie s názvem Agricultural Robots, Drones, and AI: 2020-2040: Technologies, Markets, and Players je dostupná u společnosti IDTechEx a lze si ji objednat na research@IDTechEx.com.

 

Khasha Ghaffarzadeh, IDTechEx