テクノロジーは農作物の栽培プロセスを変えています。何か食べたいときはロボットに頼まなければなりません

Science News for Students によると、食物の栽培は通常、種から始まります。その種子（おそらくトマトの種子）は地面に植えられ、ゆっくりと発芽して成長し、土を突き破って太陽の光の中に出てきます。数週間または数か月後、その種子は背の高い植物となり、何十個もの熟したトマトが実ります。誰かが果物を摘んで箱に入れました。他の人は、箱を倉庫に持ち込み、最終的にレストランや食料品店で販売します。その後、シェフがそれを細かく切り刻んでサラダに入れます。

現在、このプロセスで使用されるテクノロジーはまだ非常に低レベルです。確かに、車やトラックは関わっていますが、ロボット工学はどうでしょうか？まだそれほど多くはなく、人間は依然としてあらゆる段階で重要な役割を果たしています。しかし、これはすぐに変わるかもしれません。 「今後10年間で、農業のあらゆる部分をより効率的、より生産的、より健康的、そしてより安価にする重要な技術が数多く登場するだろう」と、カリフォルニア州メンロパークのアバンダント・ロボティクスの代表、ダン・スティア氏は語った。

言い換えれば、ロボットは私たちが食物を栽培し調理する上でますます重要な役割を果たすようになるでしょう。時間が経つと、今中学生の子供たちが成長する頃には、食料生産サイクル全体がロボットによって完了するようになるかもしれません。現在でも、ロボットは農家がより効率的に果物、野菜、穀物を栽培できるようにすることで農家を支援しています。近い将来、農家がより早く食料を収穫できるようになるだろう。一部の食品倉庫ではすでに自動運転トラックが導入されている。ロボットは私たちの皿に食べ物を載せるのを手伝うことさえできます。実際、サリーという名前のロボットがすでにそれを行っています。私たちの目標は、食品の生産と調理をより速く、シンプルに、そして効率的にすることです。

種を植える

どの畑にも肥沃度の低い土壌があり、農地は不均一な場合があります。周囲の地面よりも高かったり低かったり、溝があったりすることもあります。畑に小川が流れている場合、小川の近くの土地は作物の栽培に適していない可能性があります。さらに、同じ土地内でも土壌の質は大きく異なることがあります。これらすべての要因は、土地がどれだけの量を生産するか、食べ物がどれだけの味をするかに影響し、収穫は農家がどれだけ稼ぐかに影響します。

数学は、農家が各畑に播くべき植物の種子の数を計算し、どこに植えるかを決定するのに役立ちます。しかし、土地も時間の経過とともに変化するため、これらの計算は毎年繰り返す必要があります。

テオ・ピストリウスは南アフリカのケープタウンに拠点を置くDroneCloudsの代表です。 DroneClouds は、農家が作物を栽培している土地を把握できるようにするためにドローンを使用している多くの企業の 1 つです。同社が使用するドローンには5台のカメラが搭載されている。ピストリウス氏は、それぞれのカメラは「本質的にはiPhoneのカメラのようなものだ」と語った。しかし、ただの iPhone ではありません。同氏は、それぞれのカメラは「非常に特殊で、特別に調整されたカメラ」と考えることができると述べた。

ドローンのカメラが畑の上空を通過し、土地の写真を撮影します。土地の広さや地形の違いがわかるだけでなく、土壌の変化や灌漑の問題も明らかになります。写真には、昆虫や菌類が問題を引き起こす可能性のある場所も示されています。 DroneClouds は画像を処理して、畑とそこで栽培された作物の成長を示す地図を作成します。 「その後、私たちは分析を行い、農家に説明します」とピストリウス氏は説明した。例えば、画像がリンゴ園のものであれば、木々がどのように成長しているかがわかり、小さな果樹を覆い尽くす背の高い雑草に気づくこともある。

問題を正確に突き止めるために、アナリストたちは写真を他の類似の写真と比較した。これを比較分析といいます。ピストリウス氏は、レースを走った後にシーズン初めの標準と自分の結果を比較し、自分がどれだけ成長したかを測るようなものだと語った。しかし、ランナーは他のランナーとも比較されるため、農家は自分の畑の写真を他の農家の写真と比較します。これはシグネチャベースの分析と呼ばれます。

「理想的な状況は世界中の研究所からもたらされる」とピストリウス氏は言う。「4年ごとに南アフリカ農業研究評議会の科学者がアメリカの研究所の専門家と会合し、多くの特徴的な分析データを収集している」。この点で、両国の農家は互いに助け合うことができる。

果物狩り

植物の成長を継続的に監視します。毎日、太陽は昇り、沈みます。時には太陽が明るく輝き、時には雨が降る。ついに収穫の季節が到来。次は農業ロボットの最先端の研究です。アバンダント・ロボティクスは2年間にわたり、リンゴを収穫できるロボットを開発してきた。 2年？リンゴを摘むのは簡単じゃないの？ロボットならリンゴを摘むのは簡単じゃないよ。

ロボットによるリンゴ収穫がなぜそれほど難しいのかを理解するために、まずプロセスを分解してみましょう。木からぶら下がっているリンゴを見ると、目は脳に信号を送ります。脳は、リンゴの色や木の上の位置など、この信号に含まれるデータを処理します。本能的に、リンゴを摘む時期がわかるようになります。すると、脳は腕を伸ばして手を使って枝から果物を引っ張るように指示します。リンゴを鳥のように持ちます。触れないように優しく、でもしっかりと掴みます。

リンゴを摘むことを選択した場合は、これらすべての決定を非常に迅速に行う必要があります。しかし、果樹園のリンゴをすべて収穫する必要がある場合、非常に長い時間がかかります。リンゴを摘んだら、それをバスケットに入れなければなりません。バスケットがいっぱいになるまでこのプロセスを繰り返します。次にはしごを降りて、バスケットを空にしてから再び上ってやり直さなければなりません。

何百本もの木から果物を摘むのは非常に時間がかかる作業なので、人々はその作業を手伝ってくれるロボットを求めています。 Abundant Robotics の技術が成功すれば、農家はより多くの果樹を植えることができるようになるでしょう。彼らは、収穫が間に合わず作物の一部が腐ってしまうことを心配しません。 Abundant Robotics が解決する必要があった最初の問題は、ロボットに正しい信号を送ることでした。 「視力が良くないと、現実世界で多くのタスクを達成するのは難しい」とステリー氏は説明した。

そこで、アバンダント・ロボティクスはロボットに「より優れた目」を与える必要がありました。このシステムとそれがロボットの脳に接続する方法は、コンピューター ビジョンと呼ばれます。コンピュータービジョンはロボットが「リンゴのあらゆる表面」を見るのを助け、リンゴの大きさ、色、重さを判断するだけでなく、果物の欠陥さえも検出できるとステリー氏は語った。このようなシステムにより、ロボットの能力が急速に向上しています。

しかし、その「スーパーアイ」を持ってしても、リンゴロボットは果物を傷つけずに自分で果物を摘む方法をまだ学ぶ必要がある。 「ロボットの場合、動きすぎると果物が傷つく可能性があります」とステリー氏は言う。「リンゴの皮に傷や穴があくと、見た目が悪くなり、おそらく売れないでしょう。乱暴に扱うと木が傷つくこともあります。」そのため、ロボットは視覚と運動能力を連携させる必要がある。

リンゴを選ぶ過程を思い出してください。どのリンゴを選ぶべきかを知っていなければならず、素早く丁寧に選ばなければなりません。他には？木にある他のリンゴは成長するのにまだ時間が必要なので、邪魔してはいけません。 「私たちのビジョンは、ロボットが果物を識別し、リンゴが熟しているかどうかも判断できるようにすることです」とストリート氏は言います。「すべてを非常に短時間で実行する必要があります。農業の自動化は数十年にわたって望まれてきましたが、不可能ではありません。」しかし、設立から 2 年が経過した現在でも、彼のチームは技術開発をまだ完了していません。アバンダント ロボティクスのロボットは今年後半に発売される予定ですが、優れた農業技術の開発にはさらなる忍耐が必要です。

選別収穫

果物を収穫した後は、良いものと悪いものを分けなければなりません。それがbext360がやっていることです。同社のロボットはリンゴではなく、ココア、ナッツ、カルダモン、コーヒーの実などを扱うように設計されています。同社の本社は米国コロラド州デンバーにあり、創設者はダニエル・ジョーンズです。ジョーンズ氏は、これらのコーヒーの実を例に挙げて、次のように説明しています。「農家はコーヒー豆を収穫し、それを当社の機械に入れます。機械は、視覚システムを通じてコーヒー豆を選別し、コーヒー豆の滝をマッピングします。」

これを機械が見つめて、すべてを写真に撮ります。ロボットはこれらの画像を使用して、良質のコーヒー豆と不良のコーヒー豆を選別します。マシン ビジョンとコンピューター ビジョンは本質的には同じものですが、Abundant Robotics と best360 のロボットは異なるタスクを実行します。ただし、同じコアテクノロジーが、この実現にも役立ちます。

ロボットを作る前に、エンジニアはその外観を描きます。これが bext360 コーヒーロボットのデザインです。

どちらのロボットにも、より強力なコンピュータービジョン技術が必要です。 Vision は bext360 のロボットにスクリーニング方法を指示することができ、その後ロボットは特定の操作を実行する必要があります。農家は一度に最大30キログラムのコーヒーの実を畑から摘み取る必要がある。その後、ロボットの上部に約18,000個のベリーを積み込んだ。約3分で、ロボットは各ベリーを自動で分類します。これを実現するために、ロボットは各ベリーの写真を撮り、約 22 ミリ秒でそれを分析する必要があります。

「その瞬間に、私たちはベリーについてすべてを知るのです」とジョーンズ氏は言う。ベリーは良質の果実と不良品が入った箱に仕分けられる。コーヒーの実が地面に落ちると、ロボットは分析結果を農家と共有します。 「ロボットが測定するのは主に大きさ、色、密度です」とジョーンズ氏は語った。また、腐敗や病気の兆候がないか、ベリーの内側と外側の両方を検査する。そのため、農家は畑にベリーの一部だけを植えるのです。この情報は、ある区画で試みているものが他の区画よりも効果的であるかどうかを知るのに役立ちます。 Bext360 のロボットは市場に登場したばかりで、販売が開始されてからまだ 6 か月ほどしか経っていません。

仕える

果物は収穫され、分析され、選別された後、倉庫に送られます。将来的には、自動運転のセミトレーラートラックが配達を担当し、自動運転のフォー​​クリフトがトラックからパレットを降ろしてレストランや店舗に向かう別のトラックに配送できるようになると思われます。アマゾンは、店員やレジ係を置かず、ロボットが全ての役割を担う初の無人コンビニエンスストアをオープンした。

最終的にこれらの材料を食べ物に変えるロボットはサリーかもしれません。サリーがサラダを作ります。外から見ると、タッチスクリーンとボウル用の穴が付いた箱のように見えます。しかし、ロボットの内部は信じられないほど複雑です。 「サリーは箱だが、中にはロボットの部品が入っている」とサリーを開発した企業、チョウボティクスの代表ディーパック・セカール氏は語った。

「ロボットの中には、あらかじめ調理された材料が詰まった小さな円筒が入っています」とセカール氏は説明する。人々はタッチスクリーンを使ってサリーを起動し、カロリーやトッピングでサラダをカスタマイズできる。各ロボットの価格は3万ドルで、サリーは家庭での使用を想定して設計されていない。チョウボティクスは、このロボットを学校やオフィスに販売し、カフェテリアや休憩室でサリーを活用したいと考えています。

「学校の生徒からサラダが嫌いだという声をよく聞きます。なぜかって？見た目がちょっと気持ち悪いから。サリーズなら材料はすべて体内にあるので、1時間前に誰かがトマトにくしゃみをしたのではないかと心配する必要はありません！しかもサラダはいつも新鮮でヘルシーです」とセカール氏は語った。

現時点では、ロボットは植物から食卓に上がるまでのプロセスのすべてのステップに関与しているわけではありませんが、近いうちにそうなるでしょう。これにより、食品生産プロセスがさらに低温になります。さらに、将来的にはロボットが全世界に食糧を供給できるようになるかもしれません。考えてみてください。今日、DroneClouds は農家がより多く栽培する方法を見つけるのを手助けし、bext360 はより効率的に栽培する方法を見つけるのを手助けし、Abundant Robotics は栽培者がより早く収穫できるように手助けし、農家がより多く栽培できるようにしています。 Chowbotics の店舗では、より健康的な方法で食品を調理します。

「若者が農業に携わりたいなら、今は歴史上最も素晴らしい時代の一つだ」とストリート氏は言う。「自動化によって農業は今後も変化し続け、急速に進化していくだろう。」