Hogy nem tudja ki is az a techgronómus? Majdnem olyan, mint az agronómus, csak nagyon más.

Nem is olyan egyszerű a mezőgazdasági tevékenység digitalizálása. A brit Cambrige-i Egyetemen a közelmúltban mutattak be egy olyan betakarító robotot, amely több növényfajtának a betakarítására is megoldást hozhat. Az ilyen rendszerekhez azonban hamarosan új képességekkel felvértezett mezőgazdasági szakemberek is kellenek.

Növényspecifikus megoldások helyett...

A precíziós mezőgazdaság egyik kulcsfontosságú területet a betakarítás digitalizálása: magának a terménynek a sérülésmentes betakarítása és szükség esetén osztályozása. A problémát az okozza, hogy a termények nagyon eltérő méretűek, más az alakjuk, a sérülékenységük stb. Ezért lényegében minden növénycsoporthoz más és más eszközt kellene alkalmazni, ami nagyon megnehezíti a fejlesztést.

A Cambridge-i Egyetem a közelmúltban mutatta be egy jégsaláta-betakarító robot prototípusát, amely a fejlesztők reményei szerint több növény betakarítására is megoldást hozhat. A Vegebot nevű robot képfelismerő algoritmusát először laboratóriumi körülmények között tanították a kifejlett saláták felismerésére és levágására: először salátafotókkal, majd sok ezer valódi salátaegyeddel. Utána terepen is kipróbálták egy helyi gyümölcs- és zöldségtermelő szövetkezet ültetvényein.

Annak, hogy az egyetem mérnökcsapata a jégsalátával kísérletezik, több oka is van. Egyrészt az Egyesült Királyságban ez a leggyakoribb salátafajta. De ennél is fontosabb, hogy maga a növény nagyon sérülékeny, és az egyes egyedek között szignifikáns eltérések lehetnek formában és méretben. Az is kihívást jelent, hogy maga a növény sokszor rásimul a termőtalajra. De épp ezek a tényezők tették érdekessé. Mint a fejlesztőcsapat egyik tagja mondta, ha hatékony robotkombájt tudnak készíteni a jégsaláta-betakarításhoz, akkor az sok más növény betakarítására is megoldást hozhat.

Beazonosít, majd vág...

A Vegebotnak két kulcsfontosságú eleme van: a számítógépes látást biztosító rendszer és az automatikus vágófej. A robot egyik kamerája rögzíti a salátamező képét, beazonosítja az egyes salátafejeket, majd osztályozza, hogy melyik érett a vágásra, és melyik nem. De nem csak a vágásérettséget tudja megállapítani, hanem azt is, hogy egészséges-e az egyed, vagy olyan betegsége van, ami a betakarítás során más salátákra is átterjedhet.

Végül a kiválasztott salátákat a vágófej levágja. A vágófejet egy másik kamera segíti a pontos pozicionálásban. A levágott salátafejet egy olyan fogó kar emeli a gyűjtőládába, amelynek fogási erőssége precízen szabályozható, hogy stabilan tartsa a növényt, de ne törje meg, így más növényhez is beállítható.
 


Egy munkás ezt az egész folyamatot a beazonosítástól a salátafej ládába helyezéséig pár másodperc alatt végrehajtja. A Vegabot még közel sem ilyen gyors, mégis van egy előnye: éjjel-nappal járhatja az adott salátaültetvényt, és folyamatosan szedheti a vágásérett és egészséges darabokat. Ez nagyban növelheti a termelés hatékonyságát. Jelenleg ugyanis a legtöbb mezőgazdasági terményt úgy takarítják be, hogy egy ültetvényt egyszer szüretelnek, és az éretlen vagy beteg termést kidobják.

Ehhez már több kell, mint egy agronómus

Az már látszik, hogy a mezőgazdaságban ez a jövő. Ám a precíziós mezőgazdaság a szakemberektől is új képességeket követel meg. A jövő mezőgazdasági szakemberei ezért nem az agronómusok, hanem az ún. techgronómusok (agronómia és a technológia összevonásából).

Az egyetemi képzés már reagált is erre az igényre. A Cabridge-i Egyetem és a Lincoln Egyetem közösen állította fel a világ első agrár-élelmiszer robotikai doktori iskoláját, melynek ősztől indulnak a programjai. Egy kanadai mezőgazdasági főiskola, az Olds College pedig szintén ősszel indítja a világ első techgronómus képzését.

A techgronómus szakon a precíziós mezőgazdasági technológiákkal ismerkednek meg a hallgatók. Megtanulják a termőterületekről gyűjtött adatok integrálását és szoftveres elemzését, sőt a precíziós mezőgazdasági gépek (robotok, drónok stb.) telepítését, kalibrálását, vezérlését, programozását is elsajátítják. A kétéves képzés tandíja közel 9500 kanadai dollár (kb. 2 millió forint), amihez 2200 dollárnyi (közel félmillió forint) eszközköltség is hozzájön.

Cloud & big data

Mikrovállalkozót csinált chatbotjából az Anthropic

A házon belül lefolytatott kísérleti projekt során az algoritmus stabilan szállította a furcsábbnál furcsább megoldásokat. A cég igyekszik az itt leszűrt tapasztalatokat a modellek fejlesztésénél kamatoztatni.
 
Hirdetés

Így újult meg Magyarország leggyorsabb mobilhálózata

Közel 100 milliárd forintos beruházással, a rádiós és maghálózat teljes modernizációjával zárult le a Yettel történetének egyik legnagyobb műszaki fejlesztése.

A kompromittált rendszerek, a dark weben felbukkanó ügyféladatok vagy a zsarolóvírus-kampányok következményei már a vezérigazgatói és pénzügyi igazgatói irodában csapódnak le – jogi, reputációs és üzleti szinten is. Lehet és kell is védekezni ellene.
Amióta a VMware a Broadcom tulajdonába került, sebesen követik egymást a szoftvercégnél a stratégiai jelentőségű változások. Mi vár az ügyfelekre? Vincze-Berecz Tibor szoftverlicenc-szakértő (IPR-Insights) írása.

Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak

Különösen az early adopter vállalatoknak lehet hasznos. De különbözik ez bármiben az amúgy is megkerülhetetlen tervezéstől és pilottól?

Sok hazai cégnek kell szorosra zárni a kiberkaput

Ön sem informatikus, de munkája során az információtechnológia is gyakran befolyásolja döntéseit? Ön is informatikus, de pénzügyi és gazdasági szempontból kell igazolnia a projektek hasznosságát? Mi közérthető módon, üzleti szemmel dolgozzuk fel az infokommunikációs híreket, trendeket, megoldásokat. A Bitport tizennegyedik éve közvetít sikeresen az informatikai piac és a technológiát hasznosító döntéshozók között.
© 2025 Bitport.hu Média Kft. Minden jog fenntartva.