Ar galime išmokyti robotus kirpti kanapių pumpurus?

Ar galime išmokyti robotus kirpti kanapių pumpurus?
Bendrovė „Bloom Automation” jau bando veikiantį prototipą.

Visi, kurie kada nors augino kanapes, žino, kad derliaus nuėmimo metas yra ir džiugi, ir varginanti patirtis. Ypač jei derlius gausus. Priežastis ta, kad kiekvieną pumpurą reikia nupjauti, o šiuo metu didžioji dalis nupjaunama rankomis. Nukarpant žiedus nuo šakų ir šalinant mažus ir didelius lapus tenka dirbti 12-16 valandų per dieną nuobodų, monotonišką ir fiziškai įtemptą darbą.

Laimei, ten, kur procesas kartojasi, jį galima pavesti robotui, o viena bendrovė jau sukūrė tokį robotą ir išmoko jį tobulai apkirpti marihuanos pumpurus.

Pasikartojantis, bet kartu ir kūrybiškas
Pasak bendrovės „Bloom Automation” generalinio direktoriaus Jono Gowa, jie jau turi visiškai veikiantį prototipą, kuris naudojamas vienoje didžiausių auginimo gamyklų Merilande (JAV). Jei ką nors ir primena, robotas primena mugės nagų mašiną, tačiau jame yra nagų kirpimo įrankiai, o po jais vietoj prizinių žaislų – kanapių šakelės.

Piktžolių augintojas, kuriam nusišypsojo laimė išbandyti robotą, naudojo jį 75 iš 75 dienų, kai jį turėjo, ir paleido jį visą parą, nes toks yra dirbančių androidų grožis – jiems nereikia pertraukų ir jie neatsisako nuobodaus darbo.

Dėl dviejų spalvotų kamerų ir sumanaus algoritmo aparatas užtikrina 97 proc. tikslumą, kai per valandą nupjauna maždaug kilogramą drėgnų pumpurų marihuanos. Tai gali būti kur kas lėčiau nei naudojant tradicines automatines žoliapjoves, kurios naudojamos jau daugelį metų. Tačiau tai labai primityvūs prietaisai, kurie iš esmės vis perverčia šakas – skalbimo mašinos stiliumi – kol nupjauna viską, kas kyšo. Dėl to negrįžtamai sumažėja „krepšio patrauklumas” ir kaina.

„Bloom Automation” robotas tai daro daug geriau. Jis turi atskirti gėles nuo iš jų kyšančių lapelių. Laimei, komerciniais tikslais užaugintuose pumpuruose nėra kanapių sėklų, tačiau visa kita yra kaliausės, šakelės ir lapeliai, o kiekvienas štamas turi unikalią pumpurų tekstūrą. Taigi net ir žmogui trimeriui reikia priprasti, o roboto iš anksto neprogramuosi darbui, kuriam reikia improvizacijos.

Mašininis mokymasis į pagalbą
Tiesą sakant, išankstinis užprogramavimas yra tik pirmas žingsnis ruošiant „Bloom Automation Android” labai sudėtingam darbui. Po to jis turėtų daug ko išmokti pats.

Mokymasis prasideda nuo maždaug 10 000 labai skirtingų  kanapių sėklų
šakelių vaizdų, o operatoriai žmonės turi rodyti ir spausti ant stiebų, lapų ir žiedų, kad tinkamai pasakytų robotui, kuris pikselis ką simbolizuoja. Tada darbą perima mašininio mokymosi algoritmas ir, naudodamasis grįžtamuoju ryšiu, gerina genėjimo kokybę.

Ir kokybė yra gera. Sistemą išbandžiusios Merilando valstijoje esančios auginimo įmonės laboratorijos darbuotojai apžiūrėjo pumpurus per mikroskopą ir liko sužavėti tuo, kad proceso metu trichomos liko nepažeistos. Trichomos – tai mažytės dervos liaukos, dengiančios kiekvieno žiedo paviršių, o senesnės apipjaustymo mašinos visada jas pažeisdavo. Tačiau tik ne naujasis robotas, kuris paliko jas visu jų aukščiausios kokybės grožiu.

Jonas Gova tikisi, kad iškart po šio sėkmingo bandymų ciklo, kurį jis laiko priešprodukciniais bandymais, jo įmonė pateiks apipjaustymo robotus dar vienam ar dviem klientams galutiniam patikrinimui.