Китайские ученые разработали робота, который идентифицирует вид растения и его состояние на разных стадиях роста прикосновением к листьям.
В экспериментах, результаты которых опубликованы в журнале Device, устройство идентифицировало десять различных видов растений со средней точностью 97,7% и оценило состояние цветущей баугинии со 100% точностью.
По словам доцента Шаньдунского медицинского университета Чжунцяня Сонга, робот может быть полезен крупным фермерам и агрономам для мониторинга здоровья и роста сельскохозяйственных культур, а также оценки необходимого им количества воды и удобрений.
В экспериментах, результаты которых опубликованы в журнале Device, устройство идентифицировало десять различных видов растений со средней точностью 97,7% и оценило состояние цветущей баугинии со 100% точностью.
По словам доцента Шаньдунского медицинского университета Чжунцяня Сонга, робот может быть полезен крупным фермерам и агрономам для мониторинга здоровья и роста сельскохозяйственных культур, а также оценки необходимого им количества воды и удобрений.
«Это может произвести революцию в управлении сельскохозяйственными культурами и изучении экосистем, а также обеспечить раннее выявление заболеваний, что имеет решающее значение для здоровья растений и продовольственной безопасности», — уверен изобретатель.
Информация, которую собирают существующие устройства — без непосредственного контакта с растением, с использованием только визуального анализа — ограничена и сильно зависит от условий освещения, изменений погоды или фоновых помех.
Чтобы обойти эти ограничения, Сонг и его коллеги разработали робота на основе механизма, чем-то напоминающего осязание человеческой кожи. Он касается листьев электродом, при помощи которого измеряет электрический заряд, сопротивление и силу контакта. Полученные данные обрабатываются алгоритмами машинного обучения, результатом чего становится оценка состояния растения.
Чтобы обойти эти ограничения, Сонг и его коллеги разработали робота на основе механизма, чем-то напоминающего осязание человеческой кожи. Он касается листьев электродом, при помощи которого измеряет электрический заряд, сопротивление и силу контакта. Полученные данные обрабатываются алгоритмами машинного обучения, результатом чего становится оценка состояния растения.
