Aktuální vydání

celé číslo

04

2024

Průmyslové roboty a automatizace výrobních a montážních linek

celé číslo

Umělá inteligence se stará o pěstování rajčat

Článek popisuje robotický systém FRAVEBOT od firmy OptiSolutions a jeho využití pro pěstování rajčat ve sklenících ve Farmě Ráječek. Základem je řídicí systém Simatic S7-1200 doplněný průmyslovým počítačem TensorBox Simatic IPC520A, který umožňuje získaná data zpracovat na úrovni edge s využitím metody neuronových sítí.

Systém Fravebot byl součástí expozice projektu Digitální továrna na MSV 2022 v Brně.

 

Rodinná Farma Ráječek: přesné zemědělství v praxi

Nedaleko Brna, v Ráječku, sídlí rodinná farma specializující se na pěstování zeleniny, zejména rajčat a různých druhů salátu. Nabídku doplňují jejich kedlubny, zelí nebo kapusta.

 

Obr. 1. Farma Ráječek nedaleko Brna se soustředí na lokální trh; kromě zásobování restaurací a obchodů na Brněnsku má i vlastní farmářskou prodejnu (foto: Siemens)

 

Farma se soustředí na lokální trh. Nechce vyvážet zeleninu do celé Evropy, chce zásobovat Brno a okolí (obr. 1). Kromě toho, že se tím snižují náklady na stále dražší dopravu, pozná konzument rozdíl i v kvalitě: rajčata, která dozrála na keříku, chutnají jinak než podtržené plody, které dozrávají po cestě v kamionu.

Když se mluví o pěstování zeleniny v Brně, někdo si možná představí dámu ze Skácelovy básně Zahradnictví tety Marie, jak běhá mezi záhony ve slaměném klobouku s motyčkou a konví. Takhle už to v Ráječku nevypadá. Farma má robotickou plečku salátů, traktory s automatickým naváděním podle GPS s přesností na centimetry, fóliovníky s řízenou atmosférou a nově i robotické zařízení pro péči o rajčata. Proč? Protože díky přesnému okopávání není nutné při pěstování salátů vůbec používat herbicidy, protože se sníží potřeba zavlažování o 80 % a ušetří se pohonné hmoty. Farma hospodaří podle standardů GAP (Good Agriculture Practice) a v režimu IPZ (Integrovaný systém produkce zeleniny).

 

Obr. 2. Skleníky Farmy Ráječek (foto: Siemens)

 

Moderní pěstování rajčat

Farma Ráječek pěstuje velká kulatá rajčata, koktejlová rajčata i malá třešňová rajčata. Každý, kdo někdy rajčata pěstoval, třeba jen na zahrádce, ví, kolik je s nimi starostí. Nestačí je jen zasadit a čekat, až dozrají. Je nutné je zalévat, hnojit, zaštipovat, chránit před plísní, molicemi a jinými škůdci, a to neustále dokola. Se dvěma keříky je to práce pro radost, když je jich dvacet, už je to na pováženou, avšak když je jich ve fóliovnících na ploše 1 ha mnoho tisíc, je to dřina (obr. 2).

Matěj Sklenář, agronom, jeden z rodiny Sklenářů, která Farmu Ráječek vlastní, ale ví, jak na to. Vystudoval obor „pěstování rostlin ve skleníku“ na univerzitě WUR ve Wageningenu v Nizozemsku, kde se místo motyčky a konve naučil používat analýzy dat, umělou inteligenci a robotiku. Díky tomu lze rajčata pěstovat ve velkém, efektivně a udržitelným způsobem. Nástrojem, který to ve farmě Ráječek usnadňuje, je systém Fravebot od firmy OptiSolutions.

 

Obr. 3. Expozice firmy OptiSolutions na MSV 2022 v Brně (foto: autor)

 

Systém Fravebot od firmy OptiSolutions

Firma OptiSolutions se zaměřuje na využití metod umělé inteligence v průmyslu. Navrhuje a dodává různé systémy pro sběr a analýzu dat ve výrobě, optické řídicí stanice založené na neuronových sítích a systémy pro reaktivní, plánovanou i prediktivní údržbu. Mnoho projektů realizovala pro zákazníky z oboru strojírenské výroby a automobilového průmyslu, ale na MSV 2022 v Brně zaujal návštěvníky expozice projektu Digitální továrna v pavilonu F její stánek s rajčaty (obr. 3).

Firma totiž na MSV přivezla Fravebot, robotický systém, který farmářům pomáhá na základě analýzy dat vyhodnocovat zdravotní stav jednotlivých rostlin a v případě potřeby i zasahovat.

Na první pohled by se zdálo, že je to „robot na rajčata“. Ovšem Vratislav Beneš, vedoucí konstruktér společnosti OptiSolutions, mi vysvětlil, že robot je jen jednou součástí celého zařízení. „Fravebot není robot, který by nahrazoval jednoduchou manuální činnost. Hlavní částí Fravebotu je aplikace, která je umístěna v cloudu a analyzuje data sesbíraná robotem.“ Robot je jen nástrojem, který pomáhá sbírat data a popř. umí vykonávat některé práce.

 

Obr. 4. Robotické zařízení Fravebot ve skleníku (foto: Siemens; video: https://youtu.be/wYoSiZBb_nI OptiSolutions)

 

Podle Vratislava Beneše je skleník v mnoha ohledech srovnatelný s výrobním podnikem. Ve výrobním podniku je výrobní ředitel, na farmě agronom; výrobní ředitel potřebuje mít přehled o stavu jednotlivých strojů, agronom o stavu jednotlivých rostlin.

 

Úkoly, které robotické zařízení plní

Rajčata jsou samosprašná a při pěstování venku stačí k jejich opylení vítr, ale ten ve fóliovníku nefouká. Ve fóliovnících Farmy Ráječek se proto o opylování rajčat starají čmeláci. Jedním z úkolů systému Fravebot je zjišťovat, kolik květů je na rostlinách opylených, a podle toho je možné plánovat přemístění čmelínů tam, kde je opylených květů málo.

Systém také zjišťuje výskyt chorob a škůdců, a to už v počátečním stadiu, a doporučuje přesně cílené zásahy. Včasný zásah je pro boj s chorobami a škůdci zásadní.

Na veletrhu bylo vystaveno zařízení s jedním robotem. Plánuje se, že v praxi mohou být využívány dva typy zařízení: jeden typ určený ke sběru dat, druhý s robotem, který bude vykonávat určené zásahy: zaštipování zálistků a přebytečných listů a výhonů, cílené postřiky (v Ráječku jde o biologickou ochranu, takže postřiky nejsou nebezpečné, ale jsou stejně drahé nebo dražší než chemické) apod. Dvě zařízení jsou účelná proto, že sběr dat musí být častější než péče o rostliny, která by sběr dat zdržovala.

Sběr dat ve fóliovnících má ve srovnání se sběrem dat na výrobních linkách mnohá specifika. Hovořil o nich Vratislav Beneš: „Rostliny nejsou nehybné. Rostou, otáčejí se za sluncem, povadnou a zase se napřímí. Když chceme sledovat stav rostlin v čase, je velký problém určit, že se díváme na stejnou část rostliny nebo na stejný plod jako včera. Kromě zpracování dat to komplikuje také navádění robotu, aby se dostal na správné místo. Z hlediska umělé inteligence je zařízení náročné na zpracování obrazu, vyžaduje trénování na velkém objemu dat, a ani plánování tras robotu není jednoduchá úloha. Jsou-li dva druhy robotů, jeden sbírající data a druhý, který zasahuje, mohou spolu komunikovat a vytvářejí multiagentní systém, jehož součástí se stává i agronom, který na jejich činnost dohlíží a plánuje akce, jež roboty neumějí a je třeba je dělat ručně.

 

Obr. 5. Chapadlo robotu s nástroji pro snímkování, zaštipování zálistků a přesný postřik (foto: Siemens)

 

Kamerový systém

Většina dat, která systém Fravebot zpracovává, pochází z kamer nesených robotem (obr. 4). Vratislav Beneš poznamenal, že v současnosti jde jen o náhradu lidského pracovníka. Systém se učí rozpoznat, zda jsou květy opylené, zda plody správně rostou, zda se na rostlinách nevyskytují choroby a které listy nebo výhony je třeba vyštípnout (obr. 5). Kamery pracují ve viditelném spektru. Počítá se však i s použitím multispektrální kamery, protože některé choroby se mohou dříve projevit např. v infračerveném spektru.

Robot, který byl ve stánku na MSV, nesl kameru Sony s 24MPx čipem, s makroobjektivem a velmi rychlým autofokusem (obr. 6). Ta je potřebná ke zjištění, zda jsou květy rajčat opylené. „Z našeho pohledu jsou květy malé žluté objekty, které se vyskytují na rostlině do výšky 3,5 m. My je musíme najít, zblízka ostře vyfotit a na obraze potom najít znaky, podle kterých poznáme, že je květ opylený. U opyleného květu se okvětní lístky, dříve široce rozevřené, ohnou dozadu. Detailní snímky zblízka se využívají také pro rozpoznávání chorob a škůdců. Místa, která má kamera s makroobjektivem vyfotit, vyhledává systém běžných stereoskopických průmyslových kamer,“ vysvětlil Vratislav Beneš. V praxi bude možné úlohu rozdělit na dvě části: v monitorovacích průjezdech, častějších a rychlejších, se bude snímat celkový přehled o situaci a ve snímkovacích průjezdech se budou pořizovat detailní snímky v oblastech, které budou vytipovány v monitorovacích průjezdech, a zařízení bude jezdit pomaleji a jen podle potřeby, popř. bude vybaveno i zařízením, které vykoná potřebné úkony: vyštípne list nebo aplikuje postřik. „Včasná identifikace choroby a přesné zaměření umožňují snížit množství postřiků a navíc je možné použít méně agresivní látky, včetně biologické ochrany,“ uvedl Vratislav Beneš.

 

Obr. 6. Pro kvalitní snímkování rostlin v detailu, nutné pro rozpoznávání škůdců a chorob, slouží kamera Sony s 24MPx čipem a s makroobjektivem

 

Zpracování nasbíraných dat

Pro prvotní zpracování dat se používá výpočetní jednotka edge už v systému Fravebot, kde jsou k dispozici natrénované neuronové sítě.

Z hlediska jednotky edge jde o náročnou úlohu. Řídicí systém Simatic S7-1200, který řídí celé zařízení Fravebot, proto firma OptiSolutions doplnila průmyslovým počítačem TensorBox Simatic IPC520A (obr. 7). Jde o průmyslový počítač v provedení Box PC vybavený čipovou sadou Nvidia Xavier NX. Počítač se vyznačuje velkým výpočetním výkonem CPU a GPU, ale přitom je mimořádně kompaktní a nevyžaduje ventilátor (viz text na rastru). Vývojový software (SDK) Nvidia umožňuje řešit četné úlohy s využitím umělé inteligence.

Předzpracovaná data jsou odesílána do cloudu, kde je výkonná analytická aplikace LOTYLDA, vyvinutá firmou OptiSolu­tions. Tam jsou data srovnána do časových řad, aby bylo možné vytvořit predikce dalšího růstu rostlin, vývoje šíření chorob nebo změny růstu plodů. V tom je umělá inteligence dokonalejší než člověk: člověk není schopen si zapamatovat, jak daná rostlina vypadala před dvěma dny nebo před týdnem.

Umělá inteligence prozatím nerozhoduje sama: výsledky analýz jsou k dispozici agronomovi, který potom při svém rozhodování bere v úvahu i další faktory a plány, např. ekonomické. „Je to stejné jako ve výrobním podniku – umělá inteligence dokáže přesně a rychle přijímat jednodušší rutinní rozhodnutí, ale zásadní rozhodnutí jsou vždy na člověku a umělá inteligence ho jen podporuje,“ přiblížil Vratislav Beneš.

 

Obr. 7. Zařízení Fravebot je řízeno systémem Simatic S7-1200 s Box PC Simatic IPC520A

 

V současné době, kdy je vývoj zařízení ve stadiu ověření konceptu, jsou do cloudové aplikace Lotylda zavedena jen obrazová data. V budoucnu budou moci být doplněna údaji o teplotě a vlhkosti ve fóliovníku a mnoha dalšími daty, která rozhodování dále zpřesní. „Fóliovník je vlastně počítačově řízený výrobní závod. Jeho systém kromě našich analýz sbírá data o prostředí ve skleníku, to znamená o teplotě, vlhkosti a proudění vzduchu, o závlaze a výživě, rozváděné ke každé jednotlivé rostlině systémem hadiček, o činnosti jednotlivých ventilátorů ve fóliovníku a tak dále. Tato data je možné dávat do vzájemných korelací a podle nich optimálně řídit celý provoz,“ vysvětluje Vratislav Beneš.

 

Další vývoj a možnosti využití

Další vývoj bude směřovat k úplnějšímu přenosu lidských znalostí do aplikace umělé inteligence, aby dokázala lépe rozhodovat o tom, v jakém stavu rostliny jsou, a určit, jakými chorobami a škůdci trpí.

Farma Ráječek již nyní buduje nový fóliov­ník, kde se budou pěstovat jahody; dalším úkolem pro Fravebot proto bude kontrolovat stav jahodníků a také bude umět jahody sbírat. Modulární zařízení je možné podle požadavků zákazníků přizpůsobit i pro další plodiny, např. salátové okurky.

Poptávka je také po zařízeních určených pro venkovní použití, např. pro vinohrady. V tomto případě bude firma OptiSolutions spolupracovat s další firmou se zvládnutou technikou zemědělských robotů pro venkovní prostředí. Ve skleníku je totiž pro roboty prostředí příznivé: stálá teplota a přiměřená vlhkost. Podvozek může jezdit po kolejích a nemusí překonávat velké spády. Extrémní teploty a nadměrná vlhkost by vadily nejen robotům, ale především rajčatům.

 

Obr. 8. Simatic IPC520A s procesorem Nvidia Jetson Xavier NX je vhodný pro zpracování úloh umělé inteligence (foto: Siemens)

 

Je třeba podotknout, že roboty nenahrazují lidi, ale pomáhají zemědělským pracovníkům pracovat rychleji, přesněji a efektivněji. Obejít hektarový skleník s rajčaty trvá jednomu člověku 30 h. Přitom 90 % všech rostlin je v pořádku a nevyžadují žádný zásah. Robotický systém umožní najít problematických 10 %, na něž se potom může pracovník cíleně soustředit.

V praxi to může fungovat tak, že do konce směny se ve skleníku pohybují lidé a potom vyrazí roboty a do rána mohou rostliny automaticky kontrolovat a připravovat podklady pro agronoma, který poté vydá pokyny pracovníkům, popř. zásahovým robotům, jak a kde mají zasáhnout. Vzhledem k tomu, že v zemědělství je nedostatek lidí, pomůže to využívat dosavadní pracovníky mnohem efektivněji a lépe se o rajčata starat bez potřeby najímat si a zaškolovat sezonní brigádníky.

 

Shrnutí

Systém Fravebot od firmy OptiSolutions zaujal svými možnostmi nejen návštěvníky MSV v Brně, ale především farmáře. Zařízení je v současné době ve Farmě Ráječek ve fázi ověření konceptu, ale během jara již bude komerčně dostupné. Ukazuje se, že náklady na celé zařízení jsou pro farmáře přijatelné. Systém Fravebot pomáhá efektivněji využívat pracovní sílu, ale především včas rea­govat na choroby a škůdce a tím snížit spotřebu prostředků na ochranu rostlin, ať už chemických, nebo biologických, a zvýšit množství a kvalitu produkce. Zájemci se mohou s poptávkami obrátit na firmu OptiSolutions.

Krátký videorozhovor pořízený na MSV v Brně, včetně videozáznamu z Farmy Ráječek, mohou zájemci zhlédnout na https://elektrika.tv/video/2022/221005_msv_siemens_zahradnicek_benes_hofirek.fhd.mp4.

Petr Bartošík