Sebuah diskusi dengan tetangga, tentang biaya tinggi dan limbah yang terlibat dalam penyemprotan gulma dermaga di padang rumput, mendorong seorang insinyur muda untuk merancang dan membangun penyemprot tempat untuk mengidentifikasi dan merawat gulma yang merusak ini.
Colin Taylor dari Teknologi Taylor, yang berbasis di Lanark, Skotlandia mengembangkan sistem pada waktunya sendiri dengan menggunakan semua tabungan pribadinya, tanpa investasi dari luar. Disebut sistem RUMEX, ia menggunakan kombinasi kamera visi komputer, perangkat lunak kecerdasan buatan, dan kontrol nosel individu.
Penyemprotan di tempat untuk menghemat herbisida dan uang
“Kesulitan dalam merawat dermaga, tetangga saya menjelaskan, adalah herbisida selektif itu mahal dan dia perlu menutupi seluruh lahan untuk merawat gulma yang terisolasi. Semprotan juga dapat menghambat pertumbuhan rumput, ”jelas Colin Taylor. “Saya sudah tertarik dengan kendaraan otonom dan telah membuat drone sendiri serta robot pertanian. Saya segera menyadari penyemprotan di tempat, merawat gulma individu akan menghemat herbisida dan uang serta meningkatkan hasil rumput. "
Colin mulai mengembangkan sistem pada tahun 2017, saat belajar untuk proyek penelitian MSc Teknologi Pertanian di Royal Agricultural College. Pada saat itu, computer-vision dan artificial intelligence (AI), teknologi di jantung sistem, menjadi lebih luas dan lebih mudah diimplementasikan untuk aplikasi lain.
“Saya melihat bahwa kami dapat menggunakan teknologi yang terutama digunakan untuk pengenalan wajah dan mobil yang dapat mengemudi sendiri, dan menggunakannya kembali untuk mengenali gulma,” kata Colin. “Menggabungkan ini dengan kontrol elektronik penyemprot berarti bahwa kami dapat secara otomatis menyemprotkan tempat ke gulma, hanya mengaktifkan penyemprot saat gulma ada di sana.”
Identifikasi gulma dalam tanaman yang sedang tumbuh
Sementara penyemprotan di tempat tidak lagi sepenuhnya baru, teknologinya masih bergulat dengan tantangan pengenalan 'hijau pada hijau', yang diperlukan untuk mengidentifikasi gulma dalam tanaman yang sedang tumbuh. “Dengan dermaga, yang merupakan gulma berdaun lebar besar, itu bukan masalah. Mereka jauh lebih mudah ditemukan di padang rumput, dibandingkan dengan mencari misalnya, blackgrass dalam gandum, ”jelas Colin.
Kami membutuhkan perangkat lunak untuk dapat mengenali dermaga; dan ini melibatkan pelatihan menggunakan 20,000 gambar berbeda dari dermaga dan rumput
Sistem penglihatan komputernya mengambil hingga 30 gambar setiap detik, yang dianalisis oleh perangkat lunak AI - pada dasarnya ini melihat apakah ia melihat gulma atau tidak. “Kami membutuhkan perangkat lunak untuk dapat mengenali dermaga; dan ini melibatkan pelatihan menggunakan 20,000 gambar berbeda dari dermaga dan rumput. Ini termasuk banyak pandangan yang berbeda, tahapan pertumbuhan dan dalam situasi yang berbeda, sehingga rumput liar selalu dapat ditemukan, ”jelasnya.
Hardi lebar 12m, penyemprot 600 liter
Prototipe-nya dipasang pada penyemprot Hardi dengan lebar 12m, 600 liter, di mana ia telah mengembangkan sistem kontrol elektroniknya sendiri untuk kontrol nosel individu yang dioperasikan dengan solenoida. Dia memasang nozel Hypro E80-30 karena dengan 80 ° ini tidak memerlukan tumpang tindih untuk menerapkan dosis penuh. Dengan sistem penglihatan 30 bingkai / detik saat ini, alat ini memungkinkan penyemprot bekerja dengan nyaman pada kecepatan sekitar 8 km / jam, mengenali dan merawat dermaga di lapangan.
“Saya menghargai itu sekitar setengah kecepatan penyemprot konvensional, tetapi menghasilkan penghematan yang sangat besar. Perawatan normal, termasuk bahan kimia dan aplikasinya, akan menelan biaya sekitar £ 70 / ha. Tetapi jika Anda melihat padang rumput, dermaga hanya mencakup 10% hingga 20% dari tutupan tanah, ”jelasnya.
Penghematan besar dengan menggunakan lebih sedikit bahan kimia
Ini menghasilkan penghematan besar dari penggunaan lebih sedikit bahan kimia - biasanya hingga 75% hingga 85% dari biaya. Juga, karena hasil rumput meningkat, karena tidak disemprot dan tidak memiliki gulma untuk bersaing dengannya. Selain itu, semanggi, yang sangat sensitif terhadap herbisida, tidak dibunuh dan oleh karena itu tidak perlu ditanam kembali.
Uji coba lapangan
Sekarang, dalam tahap prototipe selanjutnya, Colin sedang melakukan uji coba lapangan, menyempurnakan sistem dan ingin mengembangkan lebih banyak perangkat lunak AI 'hijau pada hijau' untuk aplikasi lain. Dia juga menjajaki kerja sama dengan produsen dan mitra industri yang ada.
