Ученые из Университета Флориды внедрили технологию цифровых двойников Digital Twin на ферме, где выращивают землянику садовую.
В то время как в штате выращивание ягоды происходит с ноября по апрель, технология цифровых двойников позволяет ученым моделировать рост земляники садовой круглый год.
Команда ученых во главе с Дана Чой, доцентом кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии UF/IFAS, продемонстрировала, что роботизированная система, работающая на искусственном интеллекте (ИИ), точна и экономит время и труд. Это имеет решающее значение для флоридской клубничной отрасли с оборотом в 500 миллионов долларов в год, а также может иметь решающее значение для отрасли с оборотом в 2 миллиарда долларов в год по всем Соединенным Штатам.
Несколько лет назад эта группа ученых построила цифровой двойник поля земляники садовой, который копирует каждый ряд, лист и ягоду в натуральную величину. В пределах этого виртуального поля ученые позволили роботу ездить и делать тысячи фотографий смоделированной коммерческой фермы в округе Хиллсборо.
Недавно опубликованное исследование показывает, что ИИ, обученный исключительно в среде цифрового двойника с использованием имитированных полей земляники садовой, достиг 92% точности обнаружения ягод.
Поскольку компьютерное моделирование поля никогда не выходит из сезона, новые инструменты для обнаружения ягод можно прототипировать даже летом, что ускоряет инновации. Результаты также означают снижение затрат на разработку. Компании могут сначала протестировать роботизированные сборщики или интеллектуальные конструкции опрыскивателей в цифровом двойнике, устраняя ошибки перед реальными испытаниями. Это в конечном итоге снижает стоимость новой технологии,
Робот, обученный исключительно на искусственных изображениях, также оценил реальный диаметр плода с погрешностью всего в 1,2 миллиметра, что достаточно хорошо для коммерческой классификации, использующей только смоделированные данные.
Это демонстрирует потенциал моделей ИИ, обученных в виртуальной среде, для принятия коммерческих решений по классификации ягод на основе таких характеристик, как размер или качество.
Если производители знают точный размер и объем плодов, они могут прогнозировать урожайность и знать, когда собирать урожай.
Исследование показывает, что реалистичный цифровой двойник может дать толчок разработке инструментов ИИ для полей земляники садовой, что позволит быстрее и эффективнее внедрять инновации в робототехнике,
Новость подготовлена по материалам зарубежных источников. Список находится в редакции.