投稿者: マリファナ作物用に設計され、人工知能によって強化されたサッカー スタジアムのカメラを想像してみてください。それが、植物の上を移動してデータを収集し、環境、成長、作物の健康状態を監視する革新的なクモのようなロボット、ニートリーフ スパイダーです。
Spyder の背後には、ドイツ航空宇宙センターでのドローン開発、カリフォルニアの自動運転車、そして Google の Everyday Robot プロジェクトでの経験を持つオートメーション博士 Elmar Mair がいます。
El Planteo との独占インタビューで、Mair 氏は、ユーザーの健康を保護し、数千米ドルを節約する業界の先駆的なツールを作成するために、自然とデータ サイエンスからどのようにインスピレーションを得たかを説明しました。
スパイダー：蜘蛛
メア氏は、スパイダーを温室の天蓋の上を移動するサッカースタジアムのカメラと説明し、その目的は、温度、湿度、二酸化炭素、草丈、葉の温度などの重要な環境パラメータを収集することであると説明した。
栽培された植物の樹冠の間を移動するように設計されたこのロボットは、高度なセンサーと高解像度カメラを備えており、重要なデータを年中無休で収集します。
人工知能の統合により、大麻植物のストレス症状を自動的に特定することが可能になり、被害や作物の損失を最小限に抑えるための迅速かつ正確な介入が容易になります。
Neatleaf Spyder は作物のデータと画像を収集し、専門家がラベルを付けて理解と分析を向上させます。さらに、植物の健康状態を数値的に監視し、黄変、壊死、落葉、うどんこ病などの問題を特定することも容易になります。
目
メア氏は、ニートリーフ・スパイダーが人工知能（AI）とアルゴリズムを使用して大麻作物を検査する方法について詳しく説明した。
このデバイスは、特定の指示に従って成長環境からデータを収集して分析し、エクスペリエンスを重ねるごとに精度と適応性を向上させます。
簡単に言えば、アルゴリズムは Spyder がデータを収集する際に導くレシピとして機能し、AI は Spyder が新しい知識を学習して適応できるようにし、人間の適応して学習する能力を模倣します。
「私たちは、カメラ画像を慣性測定装置（IMU）などの他のセンサーと統合し、センサーが 3 次元でナビゲートできるようにするセンサー フュージョン アルゴリズムの開発に重点を置いています」と Mair 氏は明らかにしました。
脳
Neatleaf Spyder を動かすソフトウェア コードは、Mair 率いるチームによって社内で開発されました。
この高度なシステムは、アウトブレイクを検出して測定することでパフォーマンスを予測します。また、現時点ではカンナビノイドやテルペンの配合を予測していませんが、追加のセンサーを統合するように設計されています。
これにより、将来的には大麻栽培に関連するより広範囲のデータを収集できる可能性が開かれます。また、現在は天蓋を貫通して下で何が起こっているのかを見ることはできませんが、彼らはそれに取り組んでいます。
「臭気を検知するために揮発性有機化合物（VOC）を測定するガス抵抗センサーを組み込みました。私たちはまだ実験中ですが、あらゆるタイプのセンサーをデバイスに追加して、さまざまな要素を測定することは技術的に可能です」とメア氏は語った。
「私たちの目標は、センサーの範囲を拡大して、毛状突起や植物の成熟度など、より多くの側面を捕捉できるようにすることです。 「私たちはこのシステムの可能性を模索しているところです」とロボット工学の専門家は付け加えた。
クモの巣
メア氏は、ニートリーフ・スパイダーは三次元的に移動することができ、高さを調整して植物の樹冠に近づくことができると説明した。
気流による植物へのダメージや害虫の蔓延など、ドローンに伴うリスクを回避するために、ドローンの代わりにケーブルシステムが選択されました。
このケーブルは、これまでの経験と自然観察に基づいたシンプルで効果的なアプローチに対する Mair の好みを反映した、シンプルで安全、信頼性の高いソリューションを提供します。
ビデオ仲裁: AI による栽培サービス
Mair 氏は、作物および統合害虫管理チームによる検査と報告に費やす時間を短縮する上での Neatleaf Spyder の効率性を強調しました。
このシステムを使用すると、反復的な作業と施設間の移動にかかる時間が大幅に削減され、正確な遠隔監視が提供され、具体的なデータに基づいた意思決定が容易になります。
Elmer 氏によると、Neatleaf Spyder はダッシュボードを備えており、作物の検査と報告を最適化します。同様に、統合害虫管理チームが費やす時間の最大 50%、栽培チームの時間の 20% を解放できます。
このシステムは生産者の収入の 1% 未満に相当しますが、サイクルあたり 10% ～ 20% の損失に対する効果的な解決策を提供し、労働効率を大幅に向上させ、情報に基づいた意思決定を促進します。
さらに、Mair 氏は、システムによって問題の発生を時間の経過とともに追跡できる方法を示しました。
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「昔の植物の状態を確認したり、温度や湿度の変化による悪影響などの問題が発生した場合に確認できます。これは、生産者が状況を理解し、意思決定を行い、情報を交換するために非常に重要です。さらに、このシステムでは微気候と熱井戸の分析も可能です」とメア氏は付け加えた。
「私たちには、汚染や低温などの重要な側面をまとめたレポートを毎週送信する植物科学チームがあります。このプロセスは毎日の収穫記録を提供するために自動化されており、ユーザーは注意すべきことを明確にまとめて一日を始めることができるようになりました。」とメア氏は結論付けました。
Reference : Marijuana 360: Spyder, El Robot Araña con Inteligencia Artificial Que ‘Vuela’ por Dentro el Cultivo
https://elplanteo.com/neatleaf-spyder-robot-cannabis/
