Procena količine voća u voćnjaku još uvek se često oslanja na obilazak zasada, iskustvo proizvođača i brojanje plodova na odabranim stablima. Problem je u tome što veliki deo roda ostaje sakriven iza gustog lišća, pa čak ni najbolje kamere ne mogu jednostavno da zabeleže ono što se ne vidi iz jednog ugla.
Istraživači sa Univerziteta Kenterberi na Novom Zelandu razvijaju sistem veštačke inteligencije koji objedinjuje snimke napravljene iz više pravaca i od njih stvara detaljan trodimenzionalni prikaz voćnjaka. Tehnologija može da prepozna, izmeri i prati plod čak i kada je delimično ili gotovo potpuno zaklonjen granama.
Univerzitet je 28. jula predstavio projekat iz kojeg je nastala kompanija HoloCrop. Sistem računarskog vida namenjen je preciznijoj proceni prinosa, praćenju razvoja biljaka i budućoj automatizaciji berbe.
Klasična fotografija može isti plod prikazati na više snimaka, zbog čega program mora da razume da ne posmatra nekoliko jabuka, već jednu iz različitih uglova. Algoritam zato povezuje oblik krošnje, položaj grana, dubinu i kretanje kamere.
Dobijeni trodimenzionalni model omogućava proizvođaču da ranije proceni koliko će voća sazreti, kada će biti potrebni radnici i kakvi će kapaciteti biti neophodni za čuvanje, transport i prodaju. Preciznija procena može smanjiti i količinu hrane koja propada zato što berba nije organizovana u pravom trenutku.
Tehnologija bi mogla pomoći i robotima. Mašina koja bere voće mora znati ne samo gde se plod nalazi već i kako da mu priđe bez lomljenja grane i oštećivanja susednih plodova.
Veštačka inteligencija ipak neće ukloniti sve izazove. Sunčeva svetlost menja izgled voća, vetar pomera krošnju, a različite sorte imaju drugačije boje i oblike. Sistem zato mora biti treniran u stvarnim voćnjacima, tokom različitih godišnjih doba.
Najzanimljivije je što tehnologija ne pokušava samo da zameni ljudsko oko. Ona spaja veliki broj nepotpunih pogleda i od njih pravi sliku koju čovek tokom običnog obilaska ne može lako da vidi – gotovo čitav rod skriven unutar krošnje.
S.B.
