Робот, который может идентифицировать разные виды растений на разных стадиях роста, прикасаясь к их листьям с помощью электродов разработан китайским учеными. Об этом говорится в исследовании, проведенном Чжунцяном Суном, доцентом Первого медицинского университета Шаньдуна и Шаньдунской академии медицинских наук, 14 ноября опубликованном в журнале Device.

Робот может измерять такие параметры, как текстура поверхности и содержание воды, которые невозможно определить с помощью современных визуальных подходов. Робот идентифицировал десять различных видов растений со средней точностью 97,7% и идентифицировал листья цветущего растения баухинии со 100% точностью на разных стадиях роста.

Крупные фермерские хозяйства и сельскохозяйственные исследователи смогут использовать робота для мониторинга здоровья и роста сельхоз культур, а также принимать персонализированные решения о том, сколько воды и удобрений давать растениям и как бороться с вредителями.

«Это может произвести революцию в управлении сельскохозяйственными культурами и исследованиях экосистем, а также обеспечить раннее выявление болезней, что имеет решающее значение для здоровья растений и безопасности пищевых продуктов», — пояснил Сун.

Существующие устройства, не вступающие в физический контакт с растением, собирают более ограниченную информацию, используя только визуальные подходы, которые уязвимы к таким факторам, как условия освещения, изменения погоды или фоновые помехи.

Чтобы преодолеть эти ограничения, Сун и его коллеги разработали робота, который «касается» растений, используя механизм, вдохновленный человеческой кожей, со структурами, которые работают вместе иерархически для получения информации посредством прикосновения.

Когда электрод в роботе соприкасается с листом, устройство узнает о растении, измеряя несколько свойств: сколько заряда можно сохранить при данном напряжении, насколько трудно электрическому току проходить через лист и сила контакта, когда робот захватывает лист. Затем эти данные обрабатываются с помощью машинного обучения для классификации растения, поскольку разные значения для каждого измерения коррелируют с разными видами растений и стадиями роста.

«Хотя робот демонстрирует потенциальное применение в различных областях, от точного земледелия до экологических исследований и обнаружения болезней растений, у него есть несколько недостатков, которые еще предстоит устранить», — отметил Сун

«Например, — продолжил Сун — устройство пока недостаточно универсально, чтобы последовательно идентифицировать типы растений со сложной структурой, такие как лопухи и игольчатые листья».

«Проблему можно решить, улучшив конструкцию электродов робота», — уверен он. «Для достижения крупномасштабного производства и распределения может потребоваться относительно длительный период времени, в зависимости от развития технологий и рынка», — отметил ученый.

В качестве следующего шага исследователи планируют расширить перечень растений, которые робот может распознавать, путем сбора данных от более широкого спектра видов, расширяя базу данных видов растений, которую они используют для обучения алгоритмов.

«Мы также надеемся на дальнейшую интеграцию датчика устройства, чтобы оно могло отображать результаты в реальном времени, даже без внешнего источника питания», — заключил Сун.