Tačnija procjena prinosa grožđa. Nathan Strong, izvršni direktor i predsjednik startup kompanije Terroir AI, demonstrira automatizovani sistem za procjenu prinosa na stanici UC Davis Oakville. Sistem Terroir AI postavljen je na zadnjem dijelu ATV (terenskog vozila). Kerana
Terroir AI
Kompanija Terroir AI razvija kompjutorski sistem za procjenu prinosa u vinogradu uz saradnju naučnika UC Davis. Nathan Strong, predsjednik i izvršni direktor Terroir AI u Menlo Park, demonstrirao je sistem za procjenu prinosa na Stanici UC Davis's Oakville. Boks postavljen u zadnjem dijelu ATV-a (terenskog vozila) sadrži četiri senzorske kamere, kamere su podešene za (špalir) visoki system uzgoja u eksperimentalnom bloku. Senzori prikupljaju podatke o broju grozdova i zapremini za svaki red dok se ATV kreće do 8 km na sat; algoritmi mašinskog učenja potom procjenjuju prinos grožđa. „Kompjutor vam govori šta trenutno imate, odnosno koliko je grožđa za branje“, rekao je Strong.
Terroir AI u drugoj fazi razvoja želi izgraditi modele vještačke inteligencije kako bi predvidio prinos mjesec dana prije berbe, uzimajući u obzir prakse rukovođenja vinogradom, mjesto uzgoja loze i druge faktore, rekao je Strong. Ovo će pomoći vinogradarima da ispune svoje ciljeve. Na kraju će sistemi i algoritmi biti dizajnirani kako bi uočili mjesta za otkrivanje bolesti.
Kaan Kurtural, pomoćni stručnjak za proširenje vinogradarstva u UC Davis, dizajnirao je potpuno mehanizovani vinograd od 4.047 m2 u Oakville, gdje je Strong testirao sistem Terroir AI. Blok uključuje 1349 čokota koji su posađeni na rastojanju 1,5 x 2,0 metara.
Projekat 1
Kurtural je sarađivao sa Strongom i njegovim timom na poboljšanju sistema računarskog sistema Terroir AI, uključujući pronalaženje načina za rješavanje apsorbovanja lišća, što je čest problem koji se nalazi u drugim automatizivanim sistemima procjene prinosa. Tehnologija Terroir AI riješila je problem apsorbovanja dijelom tako što je postavila kamere unutar zatvorenog sistema za snimanje lastara čokota iz različitih pravaca. Sistem bilježi podatke iz svakog četvrtog reda vinove loze u oglednom vinogradu kako bi se smanjila sama količina podataka koja se analizira. Prema Kurturallu, to je dovoljno informacija za dobijanje statistički tačnih rezultata. Terroir AI je takođe testirao sistem u komercijalnim vinogradima u regionima Napa, Monterey, Paso Robles i Argentini. Magla nije bila problem, rekao je Strong.
Strong, koji je započeo projekt 1 prije pola godine, rekao je da je prvi komercijalni system na pomolu do marta 2020. Cijene će varirati zavisno od površine i drugih faktora. Svaki sistem koštat će manje od 50.000 američkih dolara, prema Strongovim „vrlo grubim“ procjenama. Kompanija planira da prvi sistem proda u paketu sa dvije godine servisne usluge. Strong, koji ima doktorat iz oblasti inženjerstva zaštite životne sredine na Univerzitetu Stanford, bio je odlučan da započne doktorat na poslu kada je naišao na problem procjene prinosa u vinogradima. Uživao je dok je na terenu u vinogradima, rekao je Strong. „Volim vino. Volim ljude u vinskoj industriji. Svi sa kojima razgovarate su tako zabavni. “
Pogledati i: https://ovinu.info/tehnologije-u-preciznom-vinogradarstvu-pregled-stanja-vjestina/
Naslov Orginala: New System More Accurately Estimates Vineyard Crop Yields; Izvor: https://www.winebusiness.com/; Objavljeno: 06.08.2019. by Kerana Todorov; Prevod: Dragutin Mijatović; Ključne riječi: grožđe, prinos, ATV (terensko vozilo), procjena
