Экскурсию по огромному залу, где собраны разработки ученых, для нас провел заместитель генерального директора КБНЦ РАН по инновационному развитию Мурат Анчеков. Одной из первых идей кабардино-балкарских инноваторов стал робот для уборки огурцов в открытом грунте.
- Этот овощ нельзя собрать за один раз как картофель, в поле приходится выходить неоднократно с июня по сентябрь, при этом нужно срывать огурцы только определенного калибра, перезревшие приходится утилизировать, чтобы они не гнили. Все это очень трудозатратно. Фермерам надо нанимать большое количество людей, привозить их на поле. Уборка ведется с помощью специальных флигер-платформ, на которых лежат наемные работники, - рассказывает Анчеков. - Мы считаем, что люди не должны заниматься таким тяжелым и монотонным трудом. Конечно, эти флигер-платформы позволяют быстрее собирать урожай. Но работники, которые на них лежат, часами находятся в нефизиологичном положении, что вредно. Человек все-таки должен трудиться в хороших условиях. На робота для уборки огурцов поступил запрос от самих фермеров. До финансирования с их стороны дело так и не дошло. Но созданный агрегат стал для нас платформой для тестирования других идей.
У робота специальные колеса низкого давления, они могут проехать по полю, не переуплотнив почву, и даже если заденут растения, то не повредят их. В КБНЦ пытались максимально увеличить так называемое пятно контакта, так как чем больше площадь взаимодействия шины и земли, тем меньше повреждается поле. Агрегат работает на электрической тяге, таким образом решается проблема его автономности. Кстати, сейчас в научном центре разрабатывают сервисного робота, который сможет раскладывать солнечные батареи на полях и менять аккумуляторы у своих железных товарищей.
Как же будет осуществляться сам процесс сбора? У агрегата есть ворошитель с камерами. Он будет приподнимать листву, чтобы видеоглаз увидел овощ, передал соответствующий сигнал на пульт управления, где его проанализируют и после этого отправят импульс на манипулятор. Тот, в свою очередь, поймет, где висят плоды, выстроит оптимальную траекторию движения, чтобы снять нужные. Далее огурцы отправятся на конвейерные линии, установленные по бокам платформы, по краям же будут находиться ящики, куда овощи в итоге и попадут.
Однако это лишь на бумаге выглядит достаточно просто. На самом деле, чтобы робот смог выполнить все операции, ученым нужно решить огромное количество задач, над которыми бьются лучшие умы мира. Как роботу отличить огурец от листвы? Ведь и то и другое - зеленого цвета. Как железной руке взять плод, не повредив его? Как научить машину самостоятельно правильно ориентироваться на поле и двигаться в нужном направлении?
- Робот - это на 90 процентов искусственный интеллект, который должен распознавать образы, принимать решения, ориентироваться в пространстве, выполнять языковые задачи. Здесь нам в первую очередь нужно понять, как функционирует человеческий мозг, и смоделировать его, - поясняет кандидат технических наук генеральный директор КБНЦ РАН Залимхан Нагоев. - Действия, которые должен выполнять робот, просты для человека, но очень сложны для машин. Наша задача - разработка программного обеспечения для управления ими.
Ученые Кабардино-Балкарии занимаются таким направлением в сфере искусственного интеллекта, как когнитивная архитектура. Роботов обучают аналогично тому, как обучают человека - практическими методами. Проще говоря, если человек в своей жизни столкнулся с десятком разных дверей и узнал, как их открывать, то, увидев новую, он с большой долей вероятности поймет, как действовать и в этом случае. Так и железному помощнику будут показывать тысячи вариантов одного действия, чтобы со временем он смог ориентироваться в любой ситуации.
Кстати, решение проблемы, как роботу найти зеленый огурец в зеленой листве, тоже не такое простое. Над этой задачей в КБНЦ билась целая лаборатория. Вариантов было множество. На данный момент ученые пришли к выводу, что лучше всего использовать инфракрасные камеры, которые будут подсвечивать растения, при этом плоды и листва станут выделяться разным цветом.
Однако самой интересной частью сборщика, безусловно, является рука-захват. Вообще железный манипулятор необходим практически любому андроиду, выполняющему человеческую работу. И именно его ученые КБНЦ непрерывно улучшают. У первого агрегата для уборки огурцов захват был недостаточно функциональный, ему не хватало свободы движения.
- Железная рука должна быть максимально похожей на человеческую, чтобы она могла взять овощи, да и любой другой предмет, - продолжает Мурат Анчеков. - Мы не остановились в своих разработках на сборщике огурцов в открытом грунте. Сейчас в республике открылось очень много теплиц, где выращивают разные овощи. Поэтому хотим спроектировать робота-тепличника, параллельно работаем над ритейлером. По сути, они создаются на базе одной платформы.
Руку для роботов делают из медицинской стали и кобальт-хромового сплава (он очень твердый и необходим для мелких деталей, на которые идет большая нагрузка). В КБНЦ решили не устанавливать моторы, которые двигают пальцы, на самой руке, так как это утяжелит манипулятор. Двигатели соединены с пальцами тросами, которые, можно сказать, являются мышцами андроида. Такую руку ученые называют мягкой, она способна взять помидор, не повредив его. В то же время разработчики могут передать через тросы иной импульс и сделать захват более жестким.
- Мы и дальше будем ее усовершенствовать, - продолжает Мурат Анчеков. - Хотим поменять некоторые узлы, сделать их из цветного металла. Сейчас тестируем режимы работы руки. Когда дойдем до промышленного образца, облечем ее в кожух, чтобы она стала еще более практичной и при этом привлекательной внешне. Следующий этап - сделать "кожу" для пальцев. Это будет своего рода перчатка, возможно, из какого-то полимера с большим количеством датчиков для замера температуры, влажности, определения силы нажатия.
Также в научном центре работают над роботом-пробоотборником и борцом с сорняками. Ученые Института сельского хозяйства КБНЦ постоянно берут образцы почв, чтобы отслеживать динамику изменений в ней. Ведь не все аграрии правильно обрабатывают сельхозугодья от вредителей, в итоге земля истощается. В научном центре считают, что акцент следует делать не на обработке в целом всего поля, а на мониторинге того, что происходит с каждым растением, то есть надо не поливать весь участок пестицидами и гербицидами, а отдельно лечить заболевшие всходы. Конечно, обычный агроном не сможет оценить состояние каждого из сотен тысяч растений, однако его коллеге с искусственным интеллектом это вполне под силу.
- Есть такой вредитель - совка, этот маленький жучок за день может не оставить от поля ничего. ИИ, оценив определенные факторы, способен предсказать ее появление за три-четыре дня и предупредить человека об этом. Другой пример. В нашем регионе засушливое и жаркое лето, на сельхозугодьях постоянно работают дождевальные машины, они поливают кукурузу, но параллельно и сорняки. Есть среди них такие, которые обнаруживают, когда они уже так прорастают в землю, что выдернуть их могут только двое мужчин. Бороться с такими растениями-вредителями надо, когда они маленькие. Но как их разглядишь в кукурузе? Робот же на это способен. Более того, он еще и уберет сорняк на стадии его зарождения. Кстати, у него будет еще одна функция. Когда кукуруза созревает, чтобы не происходило неправильное оплодотворение, у нее срезают метелки, делать это тоже сможет "железный агроном", - поясняет Анчеков.
Разработка машины с портальной конструкцией ведется на грант Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере.
- За один проезд робот обследует восемь - десять рядов, при этом не повреждая растения, - рассказал Залимхан Нагоев. - Его задача - проверять около 20-30 гектаров посевов в день и оценивать с помощью видеокамер и специальных датчиков ситуацию с заболеваемостью, наличием сорняков и вредителей. Информация будет поступать в специальное облако, где ее проанализирует искусственный интеллект. На аппарате будет установлено оборудование для точечного опрыскивания, то есть если "железный агроном" увидит сорняк в зачаточном состоянии или вредителя, он его обработает.
Но главное - искусственный интеллект оперативно предоставит информацию о том, какая проблема возникла у конкретного растения. Плюс в том, что данные со всех полей станут стекаться в одну базу и система за счет машинного обучения сможет быстрее приобретать и осваивать новые знания, так что в перспективе качество ее работы окажется сопоставимым с качеством работы опытного агронома.
- Наша задача - помочь фермерам повысить урожаи и эффективность производства, при этом уменьшив себестоимость продукции, - заключил Анчеков. - Тогда товары российских аграриев будут более конкурентоспособными. Сейчас наши фермеры соперничают не друг с другом, а с заграничными поставщиками. На российских прилавках лежат иностранный картофель, морковь. Несмотря на транспортные и иные логистические расходы, цена на них все равно остается конкурентной. Мы хотим снизить себестоимость отечественной продукции, чтобы она выигрывала эту конкуренцию на прилавках.