このストーリーは、WSU が人工知能を通じて研究と教育の革新をどのように推進しているかを考察する AI シリーズの一部です。シリーズ全体が利用可能になったらご覧ください。
果物を収穫するロボットの設計には困難な課題が伴います。
金属製のロボットアームは木の枝にダメージを与える可能性があるため、ワシントン州立大学の研究者はリンゴを摘むための柔らかく膨張可能なロボットアームを開発した。
イチゴは葉の下に隠れていることが多いため、WSU の科学者は、AI ビジョンを使用して果物の位置を特定し、空気の吹き込みを使用して小さな送風機を誘導して収穫者に明確な道を提供するシステムを開発しました。
農業作業の自動化を推進するこのような取り組みは、深刻化する労働力不足に直面する農家を支援することを目的として、WSU で進められています。収穫ロボットが日常的に使用できるようになるにはまだ時間がかかりますが、システムは WSU で改良されています。
自動化は、小麦やその他の穀物などの畑作物の間ですでに広く使用されており、人間の介入をほとんど行わずに耕作と収穫ができる GPS 誘導トラクターが使用されています。しかし、リンゴ、サクランボ、ブドウ、その他の高価値の多年草の果物を栽培する果樹園では、季節を通じて労働需要があり、さらなる努力が必要です。
「基本的に、年間を通じて労働力が必要だということになります」と、学際的な研究機関である AgAID を指揮する WSU コンピューター科学者、太平洋岸北西部の政府や業界の代表者、アナント・カリャナラマン氏は述べた。 「AI はロボット工学の導入、つまり人間と連携して機能するある程度の自動化、ある程度のロボット工学の導入に役立ちます。」
AI を組み込んだ自動化とロボティクスは、WSU が未来の農場を実現するために行っている取り組みの重要な部分です。
世界中の果樹栽培者は、収穫や剪定などの重要な作業で労働力不足に直面しています。 WSU の研究者は、業界を支援する低コストのロボット ソリューションを開発しています (写真提供: WSU の Ryan Dorosh)。
自動灌漑システムは、機械学習を使用して、灌漑のための水の使用や、夏の果物や樹冠の冷却に関する意思決定を支援するためにテストされています。作物のストレス、水の使用量、機械学習ツールに必要な植物のニーズに関するデータを収集するために、ドローンが導入されています。実証果樹園の果樹は剪定されて「壁」の形に成長し、ロボットシステムが動作できる通路を提供します。
農業オートメーションに焦点を当てている生物システム工学科のラヴ・コート教授は、農業における人間の課題の多くがAI支援技術によって軽減される日を思い描いていると語った。AI支援技術とは、天候、土壌、植物の性能、生育条件に関する情報を組み合わせて、栽培者が操作する中央制御システムからの自動意思決定を支援するシステムだ。
「物を成長させるために私たちがかつて抱えていたストレスを、AI が人間のストレスを軽減するのに役立つと思います」とコート氏は言いました。
WSUスマート・アップル・オーチャードでの最近のプロジェクトは、コート氏、果樹伸展准教授のベルナルディータ・サラト氏、および精密・自動化農業システムセンター教授で所長のR・トロイ・ピーターズ氏が中心となり、灌漑システムの自動化の可能性を実証した。システムは気象と水のデータを使用して、当面の状況に合わせて灌漑レベルとタイミングを調整しました。研究者らは、収量を損なうことなく、水の使用量を大幅に（場合によっては最大約50％）削減することに成功した。
「失踪」する労働者
ワシントンでは農業は130億ドル規模の産業だが、労働者不足に悩まされている。いくつかの 3,700の農場が廃業した 国勢調査の統計によると、2017年から2022年にかけて労働力不足が主な要因だと指摘する人もいる。同じ 5 年間で、農業労働者の数は 23% 減少し、移民労働力は 37% 減少しました。
そして、労働者が利用できる場合、人件費は生産者にとって気が遠くなる可能性があります。
「手作業での収穫には多額の費用がかかります」とコート氏は言う。 「私たちは真の変化をもたらすお手伝いができます。」
国勢調査の統計によると、2017年から2022年の間に約3,700の農場が廃業し、その主な要因として労働力不足を挙げている人もいる。
イチゴ狩りロボットが取り組む問題は、果実の発見、熟度の評価、樹冠の周りでの作業、果実に傷をつけずに収穫するなど、果物の収穫に関わる人間の一連の行動を再現することの難しさを例示しています。
これまでのロボットは実験室で、卓上の植物床から果物をぶら下げてテストされていました。しかし、畑でのイチゴの姿はそうではなく、葉に隠れることが多いのです。
WSU の生物システム工学部で開発されたロボットは、植物の複数の画像を組み合わせた AI ビジョン システムを使用して果実の位置を特定し、穏やかに空気を吹き込み、柔らかいシリコンの「指」を当てて果実を摘み取りました。
これらのシステムに残る障害は速度です。ロボットはタスクを効果的に実行しますが、迅速ではありません。
それでも、より多くのより優れたデータが収集され、農家が世界に食料を供給する作物をもたらすのを支援する AI システムの能力が強化されるにつれて、進歩は進んでいます。電気工学・コンピュータサイエンス学部の教授兼ディレクターでもあるカリヤナラマン氏は、WSUとAgAIDでの仕事の焦点は新技術の利点を一般の人々にもたらすことに焦点を当てていると述べた。
「私たちは常に実際のテクノロジーに目的を設定しています」と彼は言いました。 「コンピューティングの本質は、現実世界の問題を解決することです。それは問題解決の芸術です。」
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