У той час як виробництво полуниці у Флориді триває з листопада по квітень, технологія цифрових двійників дозволяє вченим імітувати ріст плодів цілий рік, що дозволяє проводити дослідження впродовж року.

Про це повідомляє growingproduce.com

Цифрові двійники – це віртуальні копії об’єктів, систем або процесів, які можуть передбачати поведінку системи під час їх взаємодії в змодельованому середовищі.

Дана Чой та її команда вчених з Університету Флориди тепер довели, що роботизована система, що працює на базі штучного інтелекту (ШІ), є точною та економить час і працю. Це критично важливо для полуничної галузі Флориди, яка має річний оборот в 500 мільйонів доларів, та може бути вирішальним для галузі, яка щорічно вартує 2 мільярди доларів по всій території США.

Кілька років тому команда Чой створила цифровий двійник полуничного поля, який копіює кожен ряд, листок і ягоду в натуральну величину. У межах цього віртуального поля вчені дозволили роботу їздити навколо та робити тисячі фотографій змодельованої комерційної ферми в окрузі Гіллсборо.

Нещодавно опубліковані дослідження показують, що ШІ, навчений виключно в середовищі цифрового двійника з використанням імітованих полів полуниці, досяг 92% точності у виявленні плодів, не покладаючись на реальні навчальні дані.

“Оскільки комп’ютерно-імітовані поля ніколи не виходять поза сезон, нові інструменти для виявлення ягід можна прототипувати навіть влітку, що прискорює інновації”, – вказує Чой, – “Ці результати також означають зниження витрат на розробку. Компанії можуть спочатку протестувати роботизовані збирачі або інтелектуальні обприскувачі в цифровому двійнику, виправивши помилки перед реальними випробуваннями. Це зрештою знижує ціну нових технологій”.

Робот, повністю навчений на синтетичних зображеннях, також оцінював діаметр реальних плодів з похибкою лише 1,2 міліметра – “достатньо добре для комерційного сортування, використовуючи лише синтетичні, імітовані дані”, – каже Чой, доцент кафедри сільськогосподарської та біологічної інженерії UF/IFAS.

Це демонструє потенціал моделей ШІ, навчених у віртуальних середовищах, для підтримки завдань прийняття комерційних рішень, таких як класифікація фруктів на основі таких характеристик, як розмір або якість.

Якщо виробники знають точний розмір та об’єм плодів, вони можуть прогнозувати свою врожайність та знати, коли збирати врожай.

“Дослідження показує, що реалістичний цифровий двійник може дати поштовх розробці інструментів штучного інтелекту для полуничних ферм, що дозволить швидше та економічно ефективніше впроваджувати інновації в галузі робототехніки”, — заявляє викладач Науково-дослідного та освітнього центру узбережжя Мексиканської затоки UF/IFAS, Чой.

“Зазвичай нам доводиться робити тисячі фотографій на реальних полях, маркувати кожну з них і чекати на потрібний сезон”, — підкреслює науковиця, – “Це займає багато часу та грошей. Але з цифровим двійником ми можемо миттєво створювати та маркувати ці фотографії”.

Крім того, навчання у віртуальному світі позбавляє необхідності обробляти або маркувати реальні зображення, заощаджуючи тижні польової роботи.

Чому все це важливо? На створення та вдосконалення нових інструментів потрібно менше грошей та часу, оскільки вчені можуть протестувати та виправити їх у віртуальному середовищі, перш ніж провести випробування у реальному житті.

Платформа цифрових двійників також може підтримувати навчання операторів та швидке створення прототипів автономної техніки, допомагаючи швидше та економічно ефективніше переносити сільськогосподарські технології від концепції до поля.