TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Tìm hiểu nhược điểm của việc thụ phấn nhờ gió, chim, côn trùng, tự thụ phấn? + Sự thụ phấn nhờ gió có kết quả khi các bộ phận thụ trong hoa không có thời gian chín cù[.]
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO - Tìm hiểu nhược điểm việc thụ phấn nhờ gió, chim, trùng, tự thụ phấn? + Sự thụ phấn nhờ gió có kết phận thụ hoa khơng có thời gian chín lúc Mùa hoa nở nhiều, hạt phấn bay khắp nơi gây bệnh viêm mũi họng nặng cho người hít phải Sự thụ phấn nhờ gió cịn dấu vết cách truyền lan thụ phấn cổ lổ Đài, Khuyết thực vật Và cách thụ phấn không đem lại hiệu cao số lượng phấn hoa đến với noãn thấp + Những chim đường kiếm ăn, loài chim hút hay ăn sâu bọ việc chúng đậu lên bơng hoa đực phấn hoa dính vào chân chim sau chúng lại đậu lên nỗn hoa trình thụ phấn diễn ra.Tuy nhiên giống phương pháp thụ phấn nhờ gió, hiệu phương pháp không cao dù tỷ lệ thành cơng cao nhiều lần so với phương pháp thụ phấn nhờ gió + Người nơng dân dùng phương pháp thụ phấn nhân tạo cách dùng que gắn bơng gịn chà lên nhụy hoa đực lấy phấn hoa đem phết lên đầu nhụy hoa Tuy nhiên việc đòi hỏi nhiều nhân lực tinh tế, tốn thời gian công sức + Bên cạnh đó, phương pháp sử dụng máy bay để thụ phấn cho việc phun phấn lên mẹ thực tốc độ gió máy bay di chuyển làm cho hạt phấn hoa không tiếp cận với nhụy hoa để thụ phấn cách hiệu I Bối cảnh giới ( lý lại có ứng dụng này) - An ninh lương thực chủ đề thách thức xã hội Khi phần ba tổng số thực phẩm tiêu thụ người dựa vào thụ phấn động vật - Theo số liệu diễn đàn kinh tế giới,dân số giới dự kiến sẽ tăng lên đáng kể vài năm tới Và Theo ước tính, phần ba tổng số thực phẩm mà người tiêu thụ kết loài thụ phấn, tác nhân sinh vật di chuyển phấn hoa, chẳng hạn ong mật phương Tây, ong khác, bướm đêm, bướm chim Tuy nhiên số lượng lồi trùng thụ phấn (ví dụ kiến, ong, bọ cánh cứng, bướm, ) suy giảm nghiêm trọng Theo Tiến sĩ Eijiro Miyako - nhà nghiên cứu Viện Khoa học Công nghiệp Tiên tiến Công nghệ Nhật Bản, năm qua có số lượng đàn ong tự nhiên bị sụt giảm khoảng 44% chưa có dấu hiệu dừng lại Ở Mỹ, nửa số ong bị giết chết mà không rõ nguyên Đây điều khủng khiếp loài ong loài thực vật phụ thuộc vào lồi trùng để thụ phấn Việc thiếu hụt ong không đồng nghĩa với số lượng mật ong giảm, mà có nghĩa sản lượng lương thực tạo Vì cơng nghệ phải khám phá để vượt qua thách thức thiếu hụt lương thực tương lai toàn cầu I GIỚI THIỆU: Trong thời kì diễn cách mạng cơng nghiệp lần thứ 4, nhiều lĩnh vực công nghiệp trải qua thay đổi cách thức hoạt động doanh nghiệp, việc sử dụng ngày nhiều việc kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với trí tuệ người (HI) Một hoạt động sáng tạo nhất, rô bốt hệ thống tự động (Robotics and autonomous systems (RAS)) thiết yếu kinh tế tồn cầu, có tác động tích cực đến xã hội liên quan đến hiệu đo lường xuất sống hàng ngày Theo nghiên cứu PwC [1], AI thêm $ 232BN vào GDP Vương quốc Anh vào năm 2030 Điều khiến AI trở thành hội thương mại quan trọng kinh tế thay đổi nhanh chóng ngày nay, đó, RAS đóng vai trị ngày thiết yếu lĩnh vực công nghiệp giới, bao gồm sản xuất, chăm sóc sức khỏe thành phố siêu thị Mặc dù vài năm AI phục vụ sống công việc hàng ngày, AI tác động sâu sắc đến giới theo số cách tinh tế, chẳng hạn giải pháp tốn nhận dạng khn mặt, an ninh mạng, chăm sóc sức khỏe canh tác xác [2], [3] Trong nghiên cứu này, thụ phấn tự động cơng nghệ quan trọng để canh tác xác tương lai gần Theo liệu từ diễn đàn kinh tế giới, dân số giới dự kiến sẽ tăng đáng kể vài năm tới, lực sản xuất lương thực phải vật lộn để theo kịp tốc độ AI thúc đẩy hiệu phương pháp canh tác để tăng sản lượng giảm lãng phí mà không ảnh hưởng xấu đến môi trường Các hệ thống Máy kéo thu hoạch John Deere [4] cho phép đáng kể loại máy móc gieo trồng trồng theo cách đồng xác nhiều, đồng thời giảm bớt chồng chất quy trình nơng nghiệp xới đất, trồng trọt bón phân, làm giảm việc sử dụng hóa chất tăng suất Cainthus cung cấp phương pháp tiếp cận thiết bị giám sát [5], sử dụng deep learning, để tạo hệ thống nhận dạng khn mặt / mẫu / mục tiêu xác định / phân loại bò / ngựa / cừu theo đặc điểm khuôn mặt / thể chúng vài giây, cho phép đàn thú giám sát với tham gia khơng đáng kể người Hơn nữa, phát cảnh báo dấu hiệu bất thường giai đoạn đầu lồi bị dựa hình dạng thể kiểm tra chéo với đặc điểm khác Các cảm biến lắp đặt sở nông trại rô bốt di động (chẳng hạn máy bay không người lái phương tiện dẫn đường tự động) sử dụng để thu thập liệu trường (chẳng hạn hình ảnh / video) điều kiện thời gian thực Trong đó, hệ thống tự động điều khiển AI hỗ trợ cơng nhân nơng trại thực nhiệm vụ trồng trọt, dự đoán trước kết sản xuất nông nghiệp vài tháng cho vài hành động tích hợp với cơng nghệ nông nghiệp kỹ thuật số [6] Để canh tác xác tương lai, q trình thụ phấn thực hoạt động chúng chịu trách nhiệm cho 90% sinh vật sống hành tinh chúng ta, q trình chuyển phấn hoa từ bao phấn (cơ quan đực hoa) đến vịi nhụy (bộ phận bơng hoa) Một số lồi thực vật tự thụ phấn tượng gọi tự thụ phấn, bao gồm hai kiểu: giao tử tự phối chế độ giao phối; Các khác cần phấn hoa để chuyển hoa khác cá thể khác cây, điều gọi thụ phấn chéo Một số lồi thực vật thụ phấn theo hai cách nhờ gió động vật, hầu hết lồi thực vật khơng có khả tự thụ phấn Sự thụ phấn có ảnh hưởng lớn đến mối quan hệ sinh thái, bảo tồn ổn định hệ sinh thái, biến đổi di truyền quần xã thực vật, đa dạng hoa, chuyên hóa tiến hóa Theo ước tính, phần ba tổng số thức ăn mà người tiêu thụ kết loài thụ phấn, tác nhân sinh học di chuyển phấn hoa, chẳng hạn ong mật phương tây,1 số loại ong khác, ngài, bướm chim Về bản, ong mật phương Tây loài thụ phấn mạnh mẽ đồng tiến hóa chúng lồi thực vật có hoa mà từ chúng hút thức ăn Có hai lý gây tình trạng thiếu thụ phấn ngày gia tăng [7]: (1) Tại Hoa Kỳ, đại dịch gây rối loạn sụp đổ địa phương ong mật phương Tây (Apis mellifera), khiến 37% quần thể loài ong bị thu hẹp mà khơng khoa học giải thích, làm dấy lên mối quan tâm đáng kể phúc lợi chung nhân loại khu vực (2) Các khu vực khác giới (ở châu Phi châu Âu), liệu Food and Agriculture Organization (FAO) [8] cho thấy mật độ tổ ong toàn cầu quản lý tăng> 45% nửa kỷ qua, nhiên liệu FAO cho thấy tỷ lệ nông nghiệp phụ thuộc vào thụ phấn động vật nửa kỷ qua tăng nhanh nhiều (> 300%), điều làm tăng nhu cầu dịch vụ thụ phấn nông nghiệp làm tăng khả thụ phấn tồn cầu Khi cần thụ phấn quy mơ lớn canh tác bền vững tương lai, chẳng hạn trồng cánh đồng, vườn ăn sản xuất hạt giống thương mại, cơng nghệ phải khám phá để vượt qua thách thức an ninh lương thực toàn cầu tương lai Robot thụ phấn siêu nhỏ tự động (A robotic micro air vehicle (MAV) pollinator (MPr)) giải pháp để trì nguồn cung cấp lương thực cho giới Báo cáo nhằm mục đích cung cấp lộ trình kỹ thuật khái niệm hệ thống thụ phấn tự động cho việc canh tác tương lai cách sử dụng Robot thụ phấn siêu nhỏ tự động vỗ cánh Robot siêu nhỏ có cánh phát triển đáng kể năm gần đây, đặc điểm chúng kích thước nhỏ, tiết kiệm lượng linh hoạt Chúng cung cấp loạt tiềm ứng dụng dân quân Cho đến nay, có số robot vỗ cánh thành công, chẳng hạn Nano Humming-bird [9] Aeroosystem Inc., DelFly [10] TU Delft, Harvard Microrobotic Fly [11], Harvard RoboBees, Robot Dragonfly TechJect, FESTO BionicOpter robot muỗi, v.v Hầu hết cơng việc tìm kiếm lại tập trung vào thiết kế cấu trúc rô bốt, thiết kế mạch điện mô hành động bay, thông tin (của FESTO) đề cập đến 'trí thông minh' hệ thống rô bốt 'tự hành' Để lấp đầy khoảng trống này, báo cáo đề xuất máy thụ phấn tự động rô bốt sử dụng phương pháp tiếp cận trí tuệ tính tốn Đóng góp cơng trình phác thảo lộ trình kỹ thuật trình thụ phấn tự động cho canh tác tương lai cách sử dụng hệ thống robot siêu nhỏ với AI-in-the-loop (AIL) Human-in-the-loop (HIL) Như Hình 1, robot bầy robot điều khiển hệ thống điều khiển trung tâm (central control system (CCS)) thơng qua kết nối tín hiệu khơng dây Dữ liệu trường thời gian thực, chẳng hạn trồng hoa, máy ảnh cảm biến khác (ví dụ: cảm biến nhiệt) ghi lại vào CCS CCS thơng minh tạo tín hiệu điều khiển Hệ thống thiết kế thơng qua trí tuệ tính tốn (computational intelligence (CI)), tập hợp phương pháp tiếp cận lấy cảm hứng từ thiên nhiên, cung cấp nhiều khả giải vấn đề phức tạp So với phương pháp tối ưu hóa truyền thống, CI khơng cần phải định dạng lại tốn để tìm kiếm khơng gian phi tuyến tính khơng phân biệt Để tận dụng lợi ích loạt phương pháp tiếp cận CI, giải tích hợp trí thơng minh tính tốn (Computational intelligence integrated solver (CIS)) sử dụng nghiên cứu [3], [12] Phần lại báo xếp sau Phần II giới thiệu khái niệm thụ phấn tự động với AIL HIL, đồng thời mơ tả lộ trình kỹ thuật tổng thể, bao gồm số tiểu mục với bước chi tiết để thực Phần III giới thiệu quy trình thụ phấn tự chủ sử dụng robot siêu nhỏ Phần IV tóm tắt số tiêu chí đánh giá hiệu suất Robot thụ phấn siêu nhỏ tự động giới thiệu hệ thống quản lý thụ phấn thông minh Phần V thảo luận vấn đề đạo đức quy định tiềm ẩn Phần VI thảo luận sáng kiến về tác động xã hội, kinh tế môi trường từ Robot thụ phấn siêu nhỏ tự động Phần VII kết thúc báo cáo nêu bật hoạt động tương lai II THỤ PHẤN TỰ ĐỘNG Được kết hợp với AI Con người, rô bốt hệ thống tự động (Robotics and autonomous systems (RAS)) tạo nên cách mạng kinh tế xã hội giới hai mươi năm tới, với lĩnh vực ứng dụng bao gồm: sản xuất, chăm sóc sức khỏe, lượng biển, giám sát mơi trường, tìm kiếm cứu hộ, quốc phịng canh tác xác, nhấn mạnh số liên minh kinh tế, chẳng hạn như: Chính phủ Vương quốc Anh năm 2013 tám Công nghệ vĩ đại làm tảng cho Chiến lược Công nghiệp Vương quốc Anh việc làm tăng trưởng; Kế hoạch phát triển trí tuệ nhân tạo hệ phủ Trung Quốc, nêu rõ chương trình đầy tham vọng để Trung Quốc dẫn đầu giới AI Trong phần này, phương pháp thụ phấn tự động theo khái niệm liên quan đến AIL HIL giới thiệu, cho thấy hệ thống rô bốt hệ thống tự động (Robotics and autonomous systems (RAS)) lấy AI Con người làm trung tâm canh tác xác, với nhiều ứng dụng, ví dụ, nơng nghiệp vũ trụ với nhiệm kì dài định cư Mặt trăng Hỏa A AI in the loop (Hệ thống máy móc tự động hóa theo trí tuệ nhân tạo): AI ứng dụng rộng rãi cho nhiều vấn đề học thuật cơng nghiệp Trên thực tế, coi cách tiếp cận cho vấn đề thời đại công nghiệp 4.0 AI hỗ trợ người đưa định giúp mở rộng kinh nghiệm kiến thức có họ để giải biên giới ngày mở rộng với bất ổn Như thể Hình 1, vịng lặp khái niệm AI-in-the-loop (AIL, loop 'H-I-K') Human-in-the-loop (HIL, loop 'H-J-K') trình bày, điều tiến khoa học AI chuyên môn Con người, tương ứng Các vòng lặp AIL HIL tạo hệ thống phản hồi cho phép người sửa lỗi rô-bốt mà không cần đến não họ, ngược lại, đó, cung cấp hiểu biết nhiều AI phương pháp tiếp cận mơ lại sinh học để : (1) tính tự chủ bền bỉ, tương tác đa phương thức nâng cao đồng cảm người máy móc hoạt động vận hành tự chủ để canh tác xác; (2) rơ bốt tiên tiến với cảm biến siêu nhỏ tính tốn phương án nơng nghiệp; (3) hành động tn thủ thích ứng nhiều quy mơ; (4) yếu tố hình thức, hiểu biết ngữ nghĩa môi trường từ liệu cảm biến nhiễu Hai vịng lặp khơng trình bày tiến mà cịn thực hóa phương pháp nghiên cứu thực hành để đạt chúng Ví dụ: cấu trúc phần cứng vịng lặp để tái sử dụng thử nghiệm dễ dàng với chi phí thấp.) B HUMAN-IN-THE-LOOP (Hệ thống tự động hóa có giám sát người) Có hàng tỷ tế bào thần kinh kết nối với não người Suy nghĩ người cảm xúc họ ảnh hưởng đến tương tác tế bào thần kinh Mỗi tương tác tế bào thần kinh tạo lượng thay đổi, mà đo công nghệ đại Sự tương tác tế bào thần kinh nguyên nhân mơ hình/ trạng thái não có khác thay đổi biên độ tần số, sử dụng để xác định trạng thái cảm xúc Thậm chí kỹ thuật AI, deep learning (học sâu), sử dụng mơ hình với hiệu suất máy tính tốn cao cung cấp phương tiện tính tốn hiệu suất cao, hệ thống hiệu suất cao HPC Điện não đồ (EEG) công nghệ sử dụng rộng rãi để đo dao động điện áp não hoạt động điện tương tác tế bào thần kinh, ghi lại, đo lường cảm biến điện não đồ (EEG) thể hình Dữ liệu thu thập đến từ cảm biến EEG sử dụng để xác định tín hiệu điều khiển cho robot Liên quan đến chuyên môn người, hệ thống canh tác RAS bao gồm hệ thống kiểm sốt tâm trí, cho MAV thơng qua giao diện não máy tính, bao gồm 32 kênh EEG, vài robot MAV, máy ảnh CCD, HIL cho phép người kết nối với lỗi robot cách sử dụng tín hiệu não Sử dụng liệu đến từ hình EEG ghi lại hoạt động não, hệ thống phát người nhận thấy lỗi robot thực nhiệm vụ thực phân loại đối tượng Các thuật toán học máy cho phép hệ thống phân loại sóng não khoảng thời gian từ 10-30 triệu giây Người máy điều khiển HIL AIL liên kết để đánh giá theo cách quy định mà máy tạo Ví dụ như, kĩ sư người quy định để nhìn ¼ hình với đa dạng liệu ô thể nhiệm vụ không chắn để robot thực hiện, coi trình đào tạo lẫn hành động điều chỉnh suy nghĩ người bị đánh thuế, đặc biệt người mà giám sát nhiệm vụ điều hướng xây dựng địi hỏi cường độ cao tập trung thơng qua thực tế ảo (VR) thực tế tăng cường (AR) Kiểm sốt tâm trí MAV ghi lại xử lý hoạt động điện não Các động lực đằng sau nghiên cứu nằm việc tạo sản phẩm giá thấp ứng dụng canh tác tương lai, bao gồm liệu lớn thời gian cần thiết để chẩn đốn tình trạng canh tác đánh giá thụ phấn cc C Lộ trình cơng nghệ thụ phấn tự động Lấy cảm hứng từ sinh học loài thụ phấn tự nhiên (NPrs), việc làm phát triển phương pháp thụ phấn, hệ thống rô bốt MAV giống với chim ruồi, mà thực vai trị thụ phấn nhân tạo nông nghiệp, cứu trợ thiên tai ứng dụng đa lĩnh vực khác Như nhìn thấy hình 2, khái niệm thụ phấn tự phối bao gồm bước: + Bước 1: bước thông báo CCS định MAV thụ phấn đến khu vực thụ phấn cụ thể j, MPrs sẵn sàng để thực trình thụ phấn loài hoa cụ thể khu vực làm việc j + Bước 2: để nắm bắt liệu trực quan, ảnh hoa, liệu khác cần thiết máy ảnh cần thiết hệ thống thu thập liệu khác, chẳng hạn tín hiệu khứu giác giúp học trạng thái hoa, tức có tiết phấn hoa hay đầu nhụy dễ tiếp thu + Bước 3: xử lý liệu thô thu thập từ nguồn liệu sau sàng lọc, lọc xử lý trước nguồn liệu + Bước 4: thực hành động để nhận hoa cách sử dụng liệu từ bước trước đó, mà xác định loài hoa cụ thể để thụ phấn + Bước 5: xác nhận đánh giá công nhận hoa từ liệu bước trước sau định liên kết dến việc liệu q trình thụ phấn có tiếp tục chấm dứt, chuyển sang bước 1’ ( chấm dứt) + Bước 6: thực trình tự chủ cách sử dụng MAV + Bước 7: để đánh giá hiệu q trình thụ phấn, sau định xem cơng việc thụ phấn có chấp nhận hay khơng CCS di chuyển loài thụ phấn MAV đến bước tiếp theo, không đủ tốt trình thụ phấn cần lặp lại + Bước 1’: xử lý liệu thụ phấn cho khu vực j, phân tích kết hình dùng kết liệu, gửi kết đến lưu trữ liệu (hoặc đám mây liệu) di chuyển loài thụ phấn MAV đến khu vực làm việc j+1 D Xác định khoảng cách MAV đến Hoa - Việc hứng chịu ảnh hưởng đến từ môi trường, chẳng hạn xạ mặt trời, biến động khơng khí ảnh hưởng điện động lực, tất cho khơng có lợi bối cảnh mơ hình thụ phấn tự động Ngoài giả định đưa để suy phương trình chuyển động cho tất loại mơ hình MPrs, kết nối ổ trục phận học giả định hoàn hảo không gây tổn thất ma sát đáng kể, tức mơi trường khơng có ma sát Giả định ngụ ý nguồn điện, hệ thống điều khiển thiết bị thông tin liên lạc, v.v giả định lắp APS lắp đặt thực tế Trừ có quy định khác, tất mơ hình dựa điều kiện nêu Hình Hệ tọa độ MAVs hoa - Như Hình 3, hệ thống thụ phấn tự động với MPrs có hai hệ tọa độ tổng quát Đầu tiên máy ảnh đặt hệ tọa độ Descartes - {X, Y, Z}, thứ hai hệ tọa độ Cầu - {r, θ, ψ} Tâm máy ảnh cố định O (𝑥0, 𝑦0, 𝑧0), xác định điểm gốc hệ {X, Y, Z}, đó, (x0, y0, z0) đặt thành (0, 0, 0), tức máy ảnh có tọa độ O (0, 0, 0) - Hệ thống liên quan đến thị giác máy tính với máy ảnh có độ phân giải cao đặt O (0, 0, 0), cung cấp tọa độ thời gian thực 𝑙1 (gọi 𝑙1), 𝑙2 (gọi 𝑙2), 𝑖 𝑖 α, β, γ τ tham số biết MPr định vị 𝑀𝑖 (𝑥1, 𝑦1, 𝑧1) (gọi M) hoa chọn để thụ phấn định vị 𝐹𝑖 (𝑥2, 𝑦2, 𝑧2) tọa độ Descartes, chuyển đổi thành tọa độ hình cầu chúng, cụ thể 𝑀𝑖 (𝑙1 , α, γ,) 𝐹𝑖 (𝑙2 , β, 𝑖 𝑖 τ,) (gọi F), cho Phương trình (1) (2) - Khi đó, khoảng cách động từ MPr (M) đến Hoa chọn (F) biểu thị Cơng thức (3) E Lập mơ hình Terrain khu vực trồng hoa - Như hình 3, camera lắp đặt vị trí O, 𝑟0 khoảng cách làm việc camera, ℎ0 khoảng cách ngắn từ vị trí O đến vùng thụ phấn j P, 𝑂𝑃 = ℎ0 Giả sử khu vực thụ phấn mặt phẳng, Hình xác định khu vực thụ phấn j, đơn vị diện tích hình vng ABCD mà hệ thống MAV định để thực hoạt động thụ phấn tự động - 𝑃𝐵 = 𝑟1 bán kính hình trịn ngoại tiếp hình vng ABCD, Hình 4, diện tích hình trịn tâm P hình vng ABCD cho phương trình (4) (5), ngụ ý vùng thụ phấn phụ thuộc vào khoảng cách làm việc 𝑟0 khoảng cách định vị ℎ0 camera ● a 2 ○ 𝑆𝑃 = π𝑟1 = π (𝑟0 - ℎ0 ) ○ 𝑆𝐴𝐵𝐶𝐷 = 𝐴𝐵 = (2 2 (4) 2 2 𝑟1) = 2𝑟1 = (𝑟0 - ℎ0 ) (5) Hình Hệ thống tọa độ khu vực thụ phấn F THU THẬP VÀ XỬ LÍ DỮ LIỆU Như hình 5, loại liệu (hình ảnh, video, liệu không gian 3D, âm ) chụp máy ảnh thiết bị cảm biến khác (quét laze, sóng siêu âm – sonar -tìm khoảng cách, hướng, tốc độ vật thể, máy ảnh kỹ thuật số, ) Nhìn chung, có loại liệu: (1) Odometry Data for MAVs (2) Sorrounding Data for Flowers – liệu xung quanh hoa Tất liệu thô từ máy ảnh hay cảm biến phải trải qua q trình xử lí liệu – data handling, bao gồm lọc liệu, khử/giảm nhiễu, chuẩn hố Và sau chuyển qua bước tiếp theo: nhận dạng hoa -flower recognition G NHẬN BIẾT HOA Nhận biết hoa bước quan trọng q trình thụ phấn nhân tạo Ví dụ, dưa hấu khơng hạt cần người cho phấn hoa, phấn hoa khơng thể tạo (vơ sinh) Hơn nữa, việc bổ sung sinh vật biến đổi gen (GMOs – Genetically modified organisms) thực vật dại lai với trồng, bước cho loài thụ phấn nhân tạo Bằng cách áp dụng liệu thị giác máy tính từ bước trước, bước thực việc nhận dạng hoa từ ảnh, bắt đầu với việc xác định vị trí bơng hoa ảnh, xác định trích xuất đặc điểm cụ thể hoa, cuối đưa kết phù hợp với liệu hoa cho Nghiên cứu cụ thể thực vật, yêu cầu thuật toán phân đoạn nhanh – Segmentation algorithm (dựa thông tin đầu vào người dùng) triển khai số tính năng/ đặc điểm trực quan (phù hợp để phân biệt hoa) Như hình 6, việc nhận dạng hoa tóm tắt: phân đoạn hố (segmentation), trích xuất đặc điểm/ tính trạng (feature extraction), đối sánh tính trạng với liệu hoa khu vực (bản địa hoá), cuối cùng, định thực thụ phấn hay kết thúc III Thụ phấn MAV - MAV loại máy bay không người lái (UAV) có kích thước hạn chế điều khiển từ xa tự hành Trong năm gần đây, truyền cảm hứng cho MAVS, chẳng hạn robot giống chim ruồi hay côn trùng UAV phát triển nhanh chóng ngày nhiều nhà nghiên cứu có khả phi thường kiểm soát lượng hiệu chuyến bay với kích thước nhỏ - Như giải pháp ngắn hạn cho vấn đề CCD nguyên nhân phát giải quyết, trang này, chúng tơi tìm cách giới thiệu robot MAV giống chim ruồi giải pháp cho I - - II - canh tác tương lai, có khả tự chủ thụ phấn cánh đồng hoa Máy thụ phấn MAV Một bầy loài thụ phấn MAV nhân tạo (MPrs) bao gồm số lượng lớn, cịn đặt tên µMAV nghiên cứu này, hàng trăm đến hàng nghìn MAV robot nhanh nhẹn, có khả phục vụ cơng việc xác định trước diện tích trồng Các khu vực làm việc phân định số điểm đánh dấu biên giới thưa thớt dùng để phát thông điệp ngắn gọn với bầy đàn, hoạt động báo hiệu địa hóa cho MPrs hoạt động trạm sạc Một nghị sĩ được giải phóng khỏi trạm làm việc - 'tổ ong', họ phân tán di chuyển qua loại trồng để tìm kiếm hoa thực vật cách sử dụng tín hiệu hình ảnh máy tính Phạm vi bảo hiểm tối ưu được kiểm soát CCS cách sử dụng triển khai hoạt động tối ưu cách tự chủ Quá trình thụ phấn xảy dạng máy thụ phấn µMAV nán lại bơng hoa định khu vực làm việc tại, sau chuyển sang khu vực làm việc Như thể hình 7, kiến trúc máy thụ phấn µMAV thực sơ đồ thí điểm, phân loại thành phần: ● phần 1, thiết kế cấu trúc (sử dụng tạo mẫu vật lý ảo), bao gồm: Thân MAV, Thiết kế Cánh tất thành phần cho khung cấu trúc robot ● phần 2, điều khiển thiết bị truyền động thông minh, bao gồm: phần cứng phần mềm ● phần 3, cảm biến thông minh, thu thập giao tiếp liệu ● phần 4, pin, cung cấp điện thu lượng ● phần 5, thiết bị thụ phấn, bàn chải thụ phấn tích cực (bàn chải p) Tương tự NPrs, 'p-brush' MPrs có hiệu cao việc bắt phấn hoa ● cấu trúc phân nhánh lông bàn chải p ● phần 6, thành phần phụ kiện khác, ví dụ: Trình khởi chạy MPrs Lập kế hoạch đường dẫn thông minh IPM (Intelligent pollination management) hệ thống quản lý việc thụ phấn AI điều khiển trình thụ phấn tự động cho hoạt động trồng hiệu nơng nghiệp, tăng cường thụ phấn cho trồng cải thiện suất chất lượng, cách hiểu rõ nhu cầu thụ phấn trồng cụ thể quản lý có kiến thức phấn hoa (cây cung cấp phấn - - - - - hoa), tác nhân thụ phấn điều kiện thụ phấn IPM cung cấp chức giám sát dịch vụ thụ phấn, đó, mạng lưới cảm biến thơng minh để đo dịng liệu đến trình thụ phấn phần trung gian trình Intelligent path planning (Lập kế hoạch đường thông minh) thủ thuật quan trọng trình thụ phấn tự động MPrs hệ thống IPM cung cấp Như Hình 8, với phân tích luồng liệu thông minh, kiện quản lý hành động vận hành tối ưu hóa để lỗi thực tế phát tối thiểu cho q trình thụ phấn, sau đó, hiệu MPrs, số, vóc dáng hành vi thụ phấn hoa cụ thể thời điểm, quản lý hỗ trợ tập trung CIAD Lập kế hoạch đường thông minh khía cạnh thiết yếu quyền tự chủ MPrs, mức độ tự chủ MPrs phụ thuộc vào phương pháp tiếp cận để lập kế hoạch đường tối ưu kiểm soát MAV kiểm sốt MAV Thơng thường, việc lập kế hoạch đường thường thấy toán tối ưu hóa tồn cầu, tính khả thi đường ứng cử viên tùy thuộc vào sứ mệnh, môi trường hạn chế thể chất MPrs Tìm quỹ đạo thời gian thực giúp MPrs di chuyển môi trường động tạo quỹ đạo / đường tối ưu từ vị trí xuất phát đến hoa mục tiêu, thỏa mãn tất ràng buộc thách thức hai lý thuyết thực hành Ở giai đoạn tại, khơng có giải pháp sử dụng để giải thách thức Trong vài năm gần đây, nhà nghiên cứu nghiên cứu vấn đề lập kế hoạch đường số cách tiếp cận đề xuất, chia thành hai loại: (1) "mơ hình tốn học" (2) "mơ hình hóa theo hướng liệu" Với dung lượng liệu ngày tăng hỗ trợ hệ hệ thống vật lý mạng cho ngành công nghiệp 4.0, bao gồm cảm biến thơng minh, phương tiện tính tốn hiệu suất cao thuật tốn thơng minh, v.v., phương pháp tiếp cận 'mơ hình hóa theo hướng liệu' phương pháp tiếp cận kết hợp ngày trở nên phổ biến Trong nghiên cứu này, Hình 8, có tổ chức mơ-đun cho kịch lập kế hoạch đường dẫn thông minh, bao gồm: ● Mô - đun 1: ● Mô - đun 2: Liên kết liệu ● Mô-đun 3: Cập nhật liệu tạo đường dẫn tối ưu ● Mô-đun 4: Thiết kế điều khiển cho MPrs thụ phấn III - ● Mơ - đun 5: Mơ hình động lực học MPrs q trình thụ phấn ● Mơ - đun 6: Quản lý thụ phấn ● Mô - đun 7: Thiết kế hỗ trợ trí tuệ tính tốn (CIAD) [3] với tư cách người tối ưu hóa thơng minh Quy trình đánh giá Trước thụ phấn, liệu thực địa ban đầu khu vực thụ phấn Ai cảm biến thu thập, chẳng hạn như: chất lượng, số lượng, chủng loại vị trí hoa trồng cảm biến (bao gồm: máy ảnh), chuyển sang hệ thống CCS cho thụ phấn cho nhiệm vụ chuẩn bị hoạt động trước mắt Hình cho thấy bước nhân tạo tự trị trình thụ phấn MPrs giao nhiệm vụ thụ phấn việc cho khu vực làm việc Ai ● B1: MPr đến thụ phấn khu vực A j với công việc giao hệ thống CCS ● B2: Sử dụng liệu thực tế thu thập trước kết phân tích hệ thống CCS, sau MPrs đến, MPr Mi riêng lẻ (i = 1, 2, …, M) có giao cho khối lượng cơng việc nó, bao gồm hoa trồng FN chờ thụ phấn, N hoa trồng ● B3: MPr Mi xác định vị trí thu thập hạt phấn hoa từ bao phấn hoa Fk (k = 1, 2, …, N) ● B4: Khơng tính tổng qt, bắt đầu với tình dễ hiểu nhất, MPr Mi bay tới hoa Fk + 1, mang hạt phấn đến nhụy hoa Fk + 1, sau Mi di chuyển đến hoa mục tiêu Fk + Fk + Công việc thụ phấn chưa hoàn thành Mi kết thúc trình thụ phấn ● B5: đánh giá cơng việc thụ phấn MPrs’ thực hệ thống CCS sử dụng liệu thực địa cập nhật khu vực thụ phấn Ai Cụ thể, hiệu suất tiêu chí sử dụng để đánh giá kết thụ phấn, sau định xem nghị sĩ có nên tiếp tục chuyển sang bước (Có), q trình thụ phấn phải lặp lại chuyển sang bước (Không) ● B6: MPr di chuyển đến khu vực thụ phấn A j +