Robôs agrícolas inspirados em cérebros de formigas

Com a rápida ascensão da IA ​​na vida quotidiana, nada, nem mesmo o agricultor tradicional, permanece intocado pela tecnologia.

Uma pesquisa sobre a última geração de ferramentas agrícolas dá uma ideia do quão longe a agricultura moderna chegou.

O Ecorobotix, uma “mesa sobre rodas” assistida por GPS de 2,10 metros de largura, como alguns a descreveram, é uma unidade movida a bateria solar que percorre campos de cultivo e destrói ervas daninhas com extrema precisão. Possui uma taxa de eficiência de 95%, praticamente sem desperdício.

Os sistemas Energid e Universal Robots podem colher frutas cítricas, como laranjas e toranjas, com um sistema robótico que implanta múltiplas câmeras e braços flexíveis.

O River LettuceBot verifica a geometria das culturas e garante o crescimento ideal e o uso mínimo de pesticidas, distinguindo entre ervas daninhas e produtos, à medida que desbasta culturas vegetais excessivamente lotadas. Isso evita supersaturação e doenças.

O PrecisionHawk auxilia todos os tipos de operações agrícolas robóticas com sensoriamento e análise remotos baseados em drones.

Os cientistas continuam a testar novas abordagens para trazer maior eficiência às tarefas agrícolas.

Nas Universidades de Edimburgo, na Escócia, e de Sheffield, na Inglaterra, os investigadores estão a abordar o problema da navegação visual através da vegetação densa, um desafio para as estruturas robóticas envolvidas em tarefas em terrenos irregulares e não marcados.

Para isso, eles se inspiraram em um minúsculo modelo: a Formica rufa, mais conhecida como formiga.

As formigas podem ser pequenas, mas realizam grandes tarefas. Eles resolvem questões organizacionais complexas e têm uma divisão sistemática do trabalho. E eles se saíram muito bem no departamento de evolução: já existem há cerca de 100 milhões de anos. Os entomologistas estimam que existam até 20 quatrilhões vivendo entre nós hoje. Isso significa que a sua massa seria aproximadamente equivalente à massa de todos os humanos vivos hoje.

Em um artigo, “Aprendizado de sequência neuromórfica com uma câmera de eventos em rotas pela vegetação”, publicado na revista Robótica Científicaos professores disseram que buscavam “soluções a bordo eficientes e de baixo consumo de energia” para suas pesquisas em navegação robótica.

“Inspiramo-nos em insetos, como as formigas, que são capazes de aprender e seguir rotas em ambientes naturais complexos usando sistemas sensoriais e neurais relativamente restritos”, disse o pesquisador Le Zhu.

“Os cérebros dos insetos, em particular, fornecem uma combinação poderosa de eficiência e eficácia”, disse Zhu. “Aqui, fornecemos um exemplo de tal abordagem, implementando uma rede para memória de rota visual em hardware neuromórfico que se baseou diretamente em insights recentes da neurociência dos insetos.”

Eles projetaram uma rede neural artificial que essencialmente auxilia robôs, guiando-os por ambientes desafiadores e densos em vegetação.

“Mesmo animais ‘simples’, como as formigas, podem se destacar na navegação em condições naturais ao ar livre… que ainda desafiam os robôs atuais”, disse Zhu. “Um problema em tais ambientes é reconhecer locais visitados anteriormente ou rotas percorridas como base para um sistema de navegação.”

Eles construíram um robô que coleta imagens ao longo de rotas desconhecidas e desenvolveram um algoritmo baseado em circuitos encontrados no cérebro dos insetos.

Eles se basearam em pesquisas anteriores sobre memória de insetos e “corpos de cogumelo”, componentes estruturais do cérebro dos insetos que analisam informações sensoriais – especialmente odores – e as integram à navegação e tarefas como encontrar comida e evitar inimigos.

Os pesquisadores testaram seu modelo neural ao longo de rotas desafiadoras em campos irregulares, lamacentos e com vegetação densa e obtiveram resultados positivos. Eles disseram que sua pesquisa mostra-se promissora para aplicações futuras na agricultura, silvicultura e monitoramento ambiental.

“Usamos uma câmera de evento bioinspirada em um robô terrestre para coletar sequências visuais ao longo de rotas em ambientes naturais externos e aplicamos um algoritmo neural para memória espaço-temporal que é intimamente baseado em um circuito neural conhecido no cérebro do inseto”, disse Zhu. “Mostramos que este método é plausível para apoiar o reconhecimento de rotas para navegação visual”.

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