- Бджолярство
- Гриби, лікарські рослини
- Земля, нерухомість
-
Обладнання
- Системи опалення та вентиляції (74)
- Садово-городній інвентар (0)
- Обладнання та матеріали для пакування (5)
- Обладнання для харчової та переробної промисловості (2)
- Обладнання для теплиць та парників (0)
- Обладнання для тваринництва (10)
- Обладнання для рослинництва (1)
- Обладнання для рибництва (0)
- Обладнання для птахівництва (0)
- Обладнання для бджолярства (0)
- Вагове обладнання (24)
- Освіта
- Послуги
- Працевлаштування
- Птахівництво
- Рибництво, морепродукти
- Рослинництво
- Тваринництво
-
Техніка
- Транспортна та навантажувальна техніка (0)
- Трактори (0)
- Спецтехніка (0)
- Сіялки (2)
- Пально-мастильні матеріали (18)
- Машини для очистки зерна (0)
- Машини для культивації та збору овочів (0)
- Машини для заготівлі кормів (0)
- Машини для внесення добрив та СЗР (0)
- Комбайни (0)
- Інше (1)
- Запчастини (0)
- Жниварки (0)
- Дощувальні машини (0)
- Ґрунтообробна техніка (0)
Роботи збирають полуниці у Чехії
![](https://agroinformer.com/wp-content/uploads/2024/01/top-view-fresh-ripe-strawberries-yellow-plate-white_141793-11944.jpg)
Fravebot — робот, встановлений на сімейній фермі «Раєчек» у Брно, контролює і збирає полуницю. Однак управління та обслуговування роботів може ускладнитися, що потребуватиме інтеграції штучного інтелекту (ШІ).
На фермі використовують два типи роботів для ефективнішого та екологічнішого вирощування полуниці: Fravebot Scout для моніторингу стану рослин і відстеження стиглості та Fravebot Harvestor для збирання фруктів.
На фермі «Раєчек», крім роботів, ключову роль відіграє середовище Digital Twin від NVIDIA. Воно допомагає розробляти, моделювати і впроваджувати штучний інтелект, який має стати мозком робота. Завдяки навчанню з використанням цифрового двійника рослин і фруктів у NVIDIA Omniverse роботи здатні виявляти також хвороби та шкідників у реальному світі. Інтерфейс між реальним і цифровим світом здійснюється через відкриту цифрову бізнес-платформу Siemens Xcelerator.
Оскільки сучасні інструменти моделювання можуть також моделювати фізичні закони (наприклад, вагу полуниці), нейронні мережі робота можна навчати заздалегідь без необхідності переміщатися реальним середовищем. Такий підхід істотно прискорює процес розробки роботів і знижує витрати.
За матеріалами AgroPortal
Схожі новини:
05.09.2024
Новітні досягнення та обмін досвідом – День Поля “АГРО Вінниця”
У Вінниці стартував мега-крутий агро-івент — День Поля "АГРО Вінниця". Це вже вийшло на рівень...
Детальніше04.09.2024
Щоб соняшник ріс у комфорті
Якщо ви займаєтесь вирощуванням соняшнику або просто цікавитеся агрономією, зверніть увагу на важливість густоти посівів....
Детальніше03.09.2024
Щеплення баклажанів на томати
Анатолій Пісковий із милого села Малий Кобелячок на Полтавщині зумів виростити такого велетенського баклажана, що...
Детальніше