AIがイチゴの監視と収穫を支援する

温室の中の小さな種から、スーパーの棚に並ぶ甘いイチゴになるまでの道のりは、長く曲がりくねったものです。そこには多くの工程と、膨大な手作業が伴います。いや、かつてはそうでした。ロボット技術を用いてイチゴの収穫に革命を起こそうとするラジェチェク農場では、イチゴ栽培をより容易かつ持続可能なものにするため、2種類のロボットを導入しています。

• 植物の健康状態や成熟度を監視する「Fravebot Scout」と、果実を収穫する
• 「Fravebot Harvestor」です。

「2種類のロボットで作業を分担することは、多くの面で有益です」と、Fravebotのチーフコンストラクターであり同社創設者のヴラティスラフ・ベネシュ氏は説明します。「植物の監視を主な任務とするスカウトは、温室内をより速く移動します。もし他の作業を同時に行わせると、その動きが遅くなってしまいます。逆に、収穫ロボットは必要な場所だけに移動する場合にこそ、効果的に機能するのです」。

Fravebotは「Fruit and Vegetable Robot（果物・野菜用ロボット）」の略ですが、社内では親しみを込めて「フランタ」と呼ばれています。ブルノ工科大学とブルノ・メンデル大学の学生たちも、その開発に携わりました。

農業におけるDigital Twin

ロボットに加え、ラジェチェク農場ではNVIDIAによるDigital Twin環境が重要な役割を果たしています。これは、ロボットの「脳」となるAIの開発、シミュレーション、導入を支援するものです。

NVIDIA Omniverse内の植物や果実のDigital Twinを活用することで、ロボットは現実世界で病害虫を検知することが可能になります。実世界とデジタル世界のインターフェースは、オープンなデジタルビジネスプラットフォームであるSiemens Xceleratorによって実現されています。

今日のシミュレーションツールは物理法則（例えばイチゴの重量など）もシミュレートできるため、ロボットは実環境を移動することなく、事前にニューラルネットワークのトレーニングを行うことができます。

このアプローチにより、ロボット開発プロセスが大幅に加速され、コストも削減されます。

「これが進むべき主な道だと考えています。単にロボット部分だけに焦点を当てるのではなく、分析機能や栽培者向けのユーザーインターフェースにも注力すべきです」と、Ráječek農場の共同経営者であり、Hydroponic Cultivationの主任農学者であるMatěj Sklenář氏は強調します。

技術ライブラリのおかげで、ロボットのプログラミングと制御がこれまで以上に容易になり、2つのプログラミング環境を用意する必要がなくなりました。つまり、現実世界とデジタル世界の融合が、かつてないほど身近でシンプルになったのです。

2023年12月
お問い合わせ：Radek Hofírek