Машинное обучение применили для роботизированной сборки кочанов салата
Данный аппарат специально сконструирован для сборки салата сорта айсберг, который визуально похож на капусту. С точки зрения картинки в видоискателе камеры – сплошное поле одинаковых зеленых округлых предметов. Базовый модуль робота прошел долгий путь обучения, от изображений и цифровых 3D-моделей, до изучения реальных кочанов в лабораторных, а затем и полевых условиях. И теперь Vegebot может отличить пригодный для сборки экземпляр салата от незрелого с точностью 91 %.
Но найти салат мало, нужно еще и срезать его правильным образом, чтобы сохранить товарный вид. За это отвечает второй модуль, с лезвием и собственной камерой, который также прошел обучение по машинным принципам. Однако его результат много хуже, порядка 38 % собранных овощей – брак. То есть, кушать можно, но на полки магазинов такие экземпляры выставить не позволят действующие стандарты внешнего вида и качества.
Хуже всего то, что Vegebot тратит на принятие решений и их реализацию в среднем по 32 секунды на каждый овощ. Человек работает гораздо быстрее, да и лучше. Однако люди приходят на уборку салата, как правило, один раз – хорошие экземпляры идут на склад, плохие утилизируются. А робота можно заставить проверять все поле хоть каждый день, поэтапно собирая дозревающий урожай, и зарплату он не требует. И пусть пока Vegebot не может конкурировать с человеком, его разработчики полны оптимизма относительно будущего своего детища.