Фото: із відкритих джерел
У проєкті FARMLAB дослідники з Нідерландів створюють підхід до координації «флотів» агророботів на основі математичних моделей, а не масового навчання ШІ. Йдеться про узгоджену роботу наземних роботів і дронів під час моніторингу посівів і точнішого внесення ресурсів.
Про це повідомляє сайт Аграрії разом з посиланням на сайт Future Farming.
Дослідники Університету Гронінгена (Нідерланди) працюють над математичними системами керування, які мають дозволити дронам і наземним роботам автономно співпрацювати в агровиробництві в реальному часі без опори на великі датасети та тривале «навчання» ШІ. Роботи ведуть у межах проєкту FARMLAB.
Дослідження очолює Байю Джаявардхана (Bayu Jayawardhana), який спеціалізується на застосуванні математичних моделей для керування поведінкою роботів. Замість того, щоб покладатися переважно на самонавчальні системи, команда використовує підхід «Systems and Control» — математичний апарат для точного прогнозування та узгодження рухів роботів. У матеріалі підкреслюється, що це особливо актуально для ситуацій, коли в полі одночасно працює кілька машин.
Як це планують застосовувати в полі
У FARMLAB поєднують наземних роботів і дрони для моніторингу посівів. За задумом, безперервний збір даних із поля може допомогти агровиробникам точніше застосовувати добрива або засоби захисту рослин.
Окремий виклик — забезпечити надійну взаємодію роботів, оснащених різними сенсорами. Раніше група Джаявардхани вже демонструвала стабільну координацію між роботами з однаковими сенсорами. Наступний крок — навчити «змішані» флотилії дронів і польових роботів працювати разом без нестабільності або конфліктних маневрів.
Роль ШІ та відмінність підходу
ШІ, за даними дослідників, усе одно застосовуватимуть для окремих завдань — зокрема розпізнавання зображень і виявлення бур’янів. Водночас основний фокус FARMLAB — на математичному координаційному «шарі», який стоїть за автономними операціями.
Серед заявлених переваг підходу — потреба в значно меншій кількості масштабних експериментів або навчальних наборів даних порівняно з багатьма системами, що будуються переважно на ШІ.