Tarım Robotu

Günümüzde robotların tarımda ana uygulama alanı hasat aşamasındadır. Tarımda robotların veya drone'ların başlamakta olan uygulamaları arasında yabancı ot kontrolü, bulut tohumlama, tohum ekimi, hasat, çevresel izleme ve toprak analizi bulunmaktadır. Doğrulanmış Pazar Araştırmasına göre, tarım robotları pazarının 2025 yılına kadar 11.58 milyar dolara ulaşması bekleniyor.

Meyve toplama robotları, sürücüsüz traktör / püskürtücüler ve koyun kesme robotları insan emeğinin yerine geçecek şekilde tasarlanmıştır. Çoğu durumda, bir görevin başlamasından önce birçok faktörün (örneğin, toplanacak meyvenin büyüklüğü ve rengi) dikkate alınması gerekir. Robotlar budama, ayıklama, püskürtme ve izleme gibi diğer bahçecilik görevleri için de kullanılabilir.

 

Robotlar ayrıca otomatik sağım, yıkama ve döküm gibi hayvancılık uygulamalarında (hayvancılık robotları) kullanılabilir. Bunun gibi robotlar, tarım endüstrisi için daha yüksek kalitede taze ürünler, daha düşük üretim maliyetleri ve daha az el emeği ihtiyacı gibi birçok faydaya sahiptir. Traktörlerin ve diğer insanlı araçların kullanımının operatörler için çok tehlikeli olduğu yabani ot veya eğreltiotu püskürtme gibi manuel görevleri otomatikleştirmek için de kullanılabilirler.

Robotiklerin tarımdaki ilk gelişimi, otomatik araç rehberliğini tarıma dahil etmeye yönelik araştırmaların şekillenmeye başladığı 1920'lere kadar tarihlendirilebilir. Bu araştırma, 1950'ler ile 60'lar arasında otonom tarım araçlarının ilerlemesine yol açtı. Ancak tamamen mükemmel değildi, araçların yollarını yönlendirmek için hala bir kablo sistemine ihtiyacı vardı. Tarım robotlarının daha fazla gelişmesi, diğer sektörlerdeki teknolojilerin gelişmesi ile devam etti. Bilgisayarın gelişiminin olduğu 1980'lere kadar yapay makine görüşü mümkün değildi.

Yıllar boyunca diğer gelişmeler, Fransa ve ABD'de portakalların bir robot kullanarak hasat edilmesini içerir.

Robotlar iç mekan endüstriyel ortamlarına on yıllardır dahil edilirken, tarım kullanımı için dış mekan robotları daha karmaşık ve geliştirilmesi zor olarak kabul edilir. Bu, hem güvenlik kaygıları nedeniyle, hem de farklı çevresel faktörlere ve öngörülemezliğe tabi mahsullerin toplanmasının karmaşıklığından dolayıdır.

Pazarda talep

Tarım sektörünün ihtiyaç duyduğu işgüçü konusunda endişeler vardır. Yaşlanmakta olan japonya, tarım piyasasının işgücü taleplerini karşılayamamaktadır. Benzer şekilde, Amerika Birleşik Devletleri bu konuda çok sayıda göçmen işçiye dayanmaktadır, ancak mevsimsel işçilerin düşüşü ve hükûmet tarafından oldukça arttırılan göç durdurma çabaları yüzünden onlar da talepleri karşılayamamaktadırlar. İşletmeler ise genellikle mevsim sonuna kadar toplayamadıkları ekinleri çürümeye bırakmak zorunda kalıyor. Bunun yanında, hızla büyümekte olan nüfusun beslenmesi hakkında da endişeler vardır. Bu nedenle tarımsal makineleşmeyi daha düşük maliyetli olması ve devamlı kullanıma güvenilir olması için geliştirme talebi oldukça büyüktür.

Mevcut uygulamalar ve trendler

Mevcut araştırmaların çoğu otonom tarım araçları için çalışmaya devam etmektedir. Bu araştırmalar, sürücü destek sistemlerinde ve kendini süren araçlarda yapılan ilerlemelere dayanmaktadır.

Robotlar çoktan tarımsal çiftlik çalışmalarının birçok alanına dahil edilmiş olsa da, çeşitli ürünlerin hasatında hala büyük ölçüde eksikler vardır. Şirketler çiftlikte daha spesifik görevleri tamamlayan robotlar geliştirmeye başladığında bu durum değişmeye başladı. Mahsulleri hasat eden robotlarla ilgili en büyük endişe, çilek gibi yumuşak ekinler hasat edilirken kolayca hasar alabileceği veya tamamen atlanılabileceğidir. Bu kaygılara rağmen, bu alanda ilerleme kaydedilmektedir. Harvest Croo Robotics'in kurucu ortağı Gary Wishnatzki'ye göre, şu anda Florida'da test edilen çilek toplayıcılarından biri "sadece üç günde 25 dönümlük bir alanı seçebilir ve yaklaşık 30 çiftlik çalışanından oluşan bir mürettebatın yerini alabilir". Elma, üzüm ve diğer mahsullerin hasatında da benzer bir ilerleme kaydedilmektedir.

Tarım şirketleri tarafından belirlenen bir diğer hedef de veri toplamayı içermektedir. Veri toplama, çiftliklerde verimliliği artırmanın bir yolu olarak geliştirilmektedir. AgriData şu anda sadece bunu yapmak için yeni teknoloji geliştiriyor ve çiftçilere ekinlerini hasat etmek için en uygun zamanı meyve ağaçlarını tarayarak daha iyi belirlemelerine yardımcı oluyor.