Während der Pandemie kam es auf vielen landwirtschaftlichen Betrieben in Georgia und im ganzen Land zu akuten Arbeitsproblemen. Die Farmen, in denen früher Menschen gearbeitet hatten, um die Produkte vom Feld in die Läden zu bringen, waren plötzlich unterbesetzt, und die globale Lieferkette wurde stark beeinträchtigt.
Ein Forscherteam unter der Leitung von Prashant Doshi, Professor an der School of Computing, entwirft kollaborative Roboter, um einige dieser potenziellen Herausforderungen zu entschärfen.
In Zusammenarbeit mit dem Vidalia Onion and Vegetable Research Center der UGA, einer Abteilung des College of Agricultural and Environmental Sciences, und A&M Farms in Lyons, Georgia, haben sie einen Roboterarm getestet, der frische Vidalia-Zwiebeln von solchen mit Mängeln trennen soll. Durch die Kombination eines Roboterarms mit Kameras und einer künstlichen Intelligenz, die darauf trainiert ist, gute und schlechte Produkte zu erkennen, kann das System die Zwiebeln aufnehmen, betrachten und die guten von den schlechten unterscheiden.
Das Projekt hat Fortschritte bei einer bestimmten Tätigkeit gezeigt, die als "Pick-Inspect-Place" bekannt ist. Roboter in der Landwirtschaft oder in der Fertigung sind seit Langem mit Kommissionier- und Platzierungsaufgaben beschäftigt. Hier haben die Forscher das Element der Inspektion mit Hilfe von Computer Vision hinzugefügt.
"Es gibt im Grunde zwei KI-Modelle", sagt Prasanth Suresh, ein Doktorand in diesem Projekt. "Es gibt eines, das dem Roboter das Verhalten beibringt, und eines, das das Objekt mithilfe des Sehvermögens erkennt. Das zweite KI-Modell erkennt das Objekt und weist das richtige Verhalten an - eine genauere Inspektion auf Flecken auf guten Zwiebeln oder das Wegwerfen von fehlerhaften Zwiebeln in den Abfall."
Die Idee, so Doshi, ist nicht, diese Berufe für menschliche Arbeitskräfte zu eliminieren, sondern Optionen zu bieten, die Arbeit vor Arbeitskräftemangel zu schützen und die Arbeitskräfte in Positionen zu bringen, die weniger anstrengende Bedingungen erfordern.
"Diese Arbeiter arbeiten oft unter großer Hitze, Staub oder anderen Umstände", sagte er. "Wir versuchen nicht, diese Arbeiter zu ersetzen. Die KI leidet unter einem kleinen Wahrnehmungsproblem. Fragt man KI-Forscher, so ist ihr Ziel nicht unbedingt, eine KI zu entwickeln, die sich wie ein Mensch verhält, sondern rationale Handlungen zu entwerfen, die angesichts des vorhandenen Wissens optimal sind."
Quelle: research.uga.edu
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