Ученые Финансового университета разработали нейросетевой алгоритм робота. По сообщению ученых, новый робот способен обнаружить более 97% фруктов и собрать до 90% плодов. При этом доля «ложных срабатываний», когда система принимает за яблоко фоновый объект, составляет всего 3,5%.
«Повышение качества обнаружения плодов стало возможно благодаря использованию прогрессивных алгоритмов искусственного интеллекта, в частности, глубоких сверхточных нейронных сетей, которые сочетают в себе способности к распознаванию объектов по цвету, текстуре и форме. Надежное и безопасное облако Microsoft Azure не только сделало возможным реализацию этого проекта в принципе, но и помогло нам добиться впечатляющих результатов всего за полтора месяца», — сообщил Владимир Соловьев, руководитель департамента анализа данных и машинного обучения Финансового университета при Правительстве России.
Игорь Смирнов, заведующий отделом интеллектуализации, автоматизации и роботизации сельскохозяйственного производства ФНАЦ ВИМ отметил, что садоводство одна из наименее цифровизированных отраслей сельского хозяйства. Большинство производителей собирают урожай вручную с помощью сезонных рабочих. 40% фруктов остаются несобранными.
Робот был создал для сбора яблок в садах интенсивного типа с с высотой крон 1,5–2 м. Он собирает плоды, начиная с верхнего яруса, при помощи манипуляторов, оснащенных захватами. Среднее время сбора одного плода составляет 10 секунд, за час он может собрать до 288 килограмм.
В дальнейшем разработчики планируют создать аналогичные алгоритмы для сбора урожая груш и томатов.