加州大学伯克利分校开发可使混养花园自动化的系统
加利福尼亚大学伯克利分校机器人实验室正在开发一个混养园艺的AI系统用于AlphaGarden项目,旨在发现人类是否可以训练机器人控制系统使食用植物和入侵物种的混养花园完全自动化。AUTOLAB机器人实验室可能最出名的是创建用于机器人抓取的DexNet系统。
AUTOLAB负责人Ken Goldberg表示,本次研究目标是确定人工智能是否可以学习像混养园艺这种复杂的功能,或者可以学习多种植物同时生长的技术,而不仅是单农作物种植。
AlphaGarden项目中的八名学生研发了一个机器人FarmBot Genesis系统,该系统可自动完成加州大学伯克利分校温室内的水分配。由于COVID-19迫使学校关闭,学生现在将专注于多元文化花园的模拟和模型,而不是在温室现场工作。AlphaGarden项目成员于1月1日开始第一个生长周期,由于进入大学温室的通道有限,计划于4月或5月开始第二个生长周期。该项目将持续两到三年。
哈佛大学MetaLAB高级研究员莎拉·纽曼(Sarah Newman)是该项目的顾问,并将其命名为AlphaGarden,该项目旨在研究多样性的本质并探索生态学和可持续性背景下AI的局限性。
她说:“ AlphaGarden展现了自然之美,并暴露了AI和机器人的局限性。” “模拟与现实之间总会有距离。”
AlphaGarden利用从FarmBot装配高架龙门起重机的硬件,以及装配用于数据收集的摄像头和用于测量土壤测量等东西的传感器。
研究人员将摄像机放在顶部上方,这就是从鸟瞰角度看到的全局图像;基本上每天都在拍摄图像并且尝试监视花园的状态,以便我们可以看到花园的演变,然后开始了解动作的影响。” 。
AlphaGarden还在PlantCV计算机视觉系统的基础上建立了用于叶片识别的功能,以识别药草和植被花园中的特定植物。这样的叶片识别系统可以被植物种植者用来监视植物表型的生长。
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