Un nou proiect, numit „Mineral”, condus de compania care controlează Google, Alphabet, lucrează la un prototip de robot conceput pentru a ajuta în agricultură.
În postarea pe blog făcută de conducătorul proiectului X, Elliot Grant, vorbește despre un nou proiect la care lucrează, numit „Mineral” – o suită de instrumente hardware și software care analizează modul în care cresc alimentele noastre având ca scop final cuantificarea lor. Acest proces îl numește Mineral „agricultură de calcul”.
Asemenea microscopului care a dus la o transformare a modului în care bolile sunt detectate și gestionate, robotul Mineral speră că instrumentele sale ne vor permite să prezicem modul în care plantele răspund la medii diferite și cum să prezicem mai bine randamentul unei anumite culturi, urmărind cu precizie creșterea plantelor în timp.
Proiectul se concentrează pe producția durabilă de alimente și agricultură la scară largă, cu accent pe „dezvoltarea și testarea unei game de prototipuri software și hardware bazate pe descoperiri în inteligență artificială, simulare, senzori, robotică și multe altele”, potrivit liderului proiectului Elliott Grant.
În ultimii ani, echipa acestui proiect a dezvoltat instrumentele a ceea ce ei numesc agricultură computerizată, în care fermierii, crescătorii, agronomii și oamenii de știință se vor baza pe noi tipuri de hardware, software și senzori pentru a colecta și analiza informații despre complexitatea lumii plantelor.
Robotul Mineral constă din două părți. Primul este hardware-ul, adică Plant Buggy, iar al doilea este software-ul
Plant Buggy este un mic rover, care amintește de crawlerele NASA care examinează peisajul de pe Marte, care poate „colecta informații de la nivel de plantă”, cum ar fi identificarea trăsăturilor dorite sau nedorite pe care le poate avea o anumită plantă.
„Prin combinarea imaginilor colectate de buggy-ul plantei cu alte seturi de date, cum ar fi imagini prin satelit, date meteo și informații despre sol, echipa este capabilă să creeze o imagine completă a ceea ce se întâmplă pe teren și să folosească învățarea automată pentru a identifica modele și informații utile despre modul în care plantele cresc și interacționează cu mediul lor „, se arată pe site-ul startup-ului.
Micul startup este încă „în curs de dezvoltare” conform site-ului său web, dar deja „învață de la crescătorii și cultivatorii inovatori din Argentina, Canada, SUA și Africa de Sud”.
