Un robot autonomo per prevedere i raccolti futuri
In un mercato sempre più orientato alla qualità, VINBOT (Autonomous cloud-computing vineyard robot to optimise yield management and wine quality) può offrire ai produttori di vino europei un vantaggio competitivo. Poiché previsioni migliori significano anche decisioni migliori, il robot autonomo e la sua rete di sensori può stimare la resa dell’uva e le relative caratteristiche della pianta, generare mappe e condividere le informazioni sul cloud. André Barriguinha, CEO di Agri-Ciência e direttore della divulgazione/commercializzazione dopo progetto di VINBOT, parla dei risultati del progetto e dei programmi per il futuro. Quali sono nello specifico le difficoltà che VINBOT si proponeva di superare? VINBOT può muoversi in modo autonomo nei vigneti senza alcun intervento umano. È provvisto di un sistema di sensori che permette la navigazione, la localizzazione e l’acquisizione di dati. Usa una singola videocamera che raccoglie scatti della pianta. Una volta finito, usa algoritmi per identificare uva e grappoli e fare una stima dei raccolti futuri. È una cosa che attualmente non esiste sul mercato: Non c’è attualmente un dispositivo per fare una stima della resa, quindi i viticoltori devono affidarsi a processi manuali che richiedono molto tempo e non sono molto precisi. Grazie a VINBOT, i viticoltori avranno un nuovo strumento in grado di fare queste stime il più presto possibile. Come mai non esisteva una soluzione del genere prima di VINBOT? Perché è molto difficile avere un robot completamente autonomo che possa orientarsi dentro i vigneti e fare una stima della resa. VINBOT sta realizzando proprio questo: una navigazione autonoma grazie a un ricevitore GPS e un telemetro 2D a bordo, uno IUM per definire una serie di punti di via e le caratteristiche della missione di acquisizione, componenti di misurazione della vite, un software basato sul cloud che elabora i dati dei sensori del robot per estrarre informazioni rilevanti e produrre mappe dei raccolti e un’applicazione web che permette all’utente finale di accedere a questa mappe. Uno dei problemi principali che abbiamo dovuto affrontare è stato cercare di identificare i grappoli nella vigna, specialmente quando non sono visibili alla videocamera (nascosti dalla vegetazione e/o da altri grappoli). È una difficoltà che stiamo ancora cercando di superare usando modelli basati su una ricostruzione in 3D della pianta ottenuta dal telemetro. I nostri risultati hanno mostrato che le caratteristiche della pianta e il raccolto possono essere stimate dalla piattaforma di VINBOT con un’accuratezza accettabile. Tuttavia la sottovalutazione del raccolto reale, causata principalmente dall’occlusione dei grappoli, merita ulteriore ricerca in modo da migliorare l’accuratezza dell’algoritmo. Siamo sicuri di poter migliorare l’accuratezza continuando la ricerca sui nostri algoritmi di visione computerizzata e sui modelli per valutare i grappoli nascosti. Il nostro obiettivo è creare un nuovo progetto a questo fine. Cosa direbbe ai viticoltori per convincerli dei vantaggi offerti dall’uso di VINBOT? I margini degli errori manuali sono enormi, circa il 30 %. Con una tecnologia che riduce tale margine al 10 % avranno un vantaggio enorme. VINBOT può fare una stima della resa, può creare mappe della resa in modo autonomo e quasi in tempo reale, pianificare la sfoltitura dei grappoli per prevenire una produzione eccessiva e una conseguente scarsa qualità del vino, permettere di prendere decisioni migliori riguardo la pianificazione e l’organizzazione. Infine, può aiutare a pianificare l’acquisto e la vendita di uva, decidere riguardo ai prezzi e gestire riserve di vino, programmare investimenti e sviluppare strategie di commercializzazione. Avete già un’idea di quanto costerà ai viticoltori acquistare la tecnologia VINBOT? Non pensiamo che abbia senso per la maggior parte dei viticoltori comprare un VINBOT, perché se si usa solo per fare una stima del raccolto, allora comprerebbero un dispositivo che rimarrebbe nel garage praticamente tutto l’anno. Intendiamo piuttosto mettere a disposizione VINBOT per mezzo di fornitori di servizi e probabilmente produttori di vini che gestiscono grandi campi. Inoltre VINBOT non è solo un robot: richiede un server per l’elaborazione delle immagini, quindi sarebbe più facile e meno costoso per i viticoltori usare un fornitore di servizi. Per quanto riguarda il prezzo commerciale, la versione finale di VINBOT costerebbe circa 30 000 euro compresi tutti i componenti – questo prezzo potrebbe però scendere man mano che raffiniamo la tecnologia. A proposito di questo, VINBOT è abilitato al cloud. Perché è importante? A causa della grande quantità di dati da elaborare, quindi è più facile e più economico usare il cloud. L’algoritmo per elaborare le immagini si trova su un processore sul cloud, quindi i viticoltori hanno bisogno soltanto di un login e di una password per avere accesso ai propri risultati. Prevedete anche che i viticoltori potranno vendere il proprio vino a un prezzo più alto grazie a VINBOT. Come? Non è un beneficio diretto. Se si usa VINBOT, si prendono migliori decisioni gestionali e indirettamente si migliora la qualità del vino. Ottimizzando la gestione della resa e la logistica della vendemmia, la qualità e l’omogeneità del frutto, la gestione della pianta, la sfoltitura dei grappoli e la vendemmia differenziata, è possibile pianificare la produzione, la commercializzazione e la distribuzione in modo più efficiente. In teoria questo permette ai viticoltori di mirare a un prezzo di mercato più alto, ma potrebbe non essere sempre realistico perché il mercato è altamente competitivo. VINBOT però può essere utile per ridurre i costi generali di produzione, incrementando così il margine di profitto. Cosa può dirci sui risultati principali dei test sul campo? Siamo molto soddisfatti del comportamento generale della piattaforma robotica. Abbiamo avuto qualche problema con la trazione delle ruote su terreno dissodato e a causa del fatto che il sistema attuale si muove praticamente come un carro armato, ma stiamo già pensando di applicare un nuovo tipo di ruote che possono girare autonomamente l’una dall’altra per risolvere questo problema. La prossima sfida riguarda principalmente software e algoritmi. Abbiamo bisogno di una verifica sul campo più completa, che riguardi non solo l’acquisizione di immagini, ma che ci aiuti anche ad affinare gli algoritmi di visione computerizzata e la modellazione nell’elaborazione dei dati. In questo modo sapremo esattamente cosa dobbiamo fare per raggiungere un margine di errore di meno del 10-15 % riguardo la stima del raccolto. Supponendo che otterrete ulteriori finanziamenti, quando prevedete che la tecnologia sarà commercializzata? VINBOT è attualmente al livello 7 del TRL (livello di maturità tecnologica). Stiamo cercando di ottenere un finanziamento da H2020 e se lo otterremo e se il processo di avanzamento/convalida andrà secondo i programmi, sarebbe possibile vedere VINBOT sul mercato entro un periodo da due a quattro anni. Abbiamo anche intenzione di usare la nostra tecnologia al di fuori dei vigneti, per esempio in serre di lamponi in Portogallo, che sono interessate alla stima del raccolto sulla base dell’analisi dell’immagine. Abbiamo anche alcuni contratti negli Stati Uniti e abbiamo in programma di collaudare VINBOT lì. Infine vogliamo aggiungere più sensori, tra cui alcuni sensori ambientali. VINBOT Finanziato nell’ambito di FP7-SME Pagina del progetto su CORDIS Sito web del progetto
Paesi
Spagna
