Manfaatkan AI, ilmuwan berhasil ciptakan robot pemetik selada

Tanaman selada sejauh ini sulit dipanen secara otomatis menggunakan mesin. Pasalnya selada tumbuh rata dengan tanah dan perlu dipotong pada titik-titik yang tepat.

Manfaatkan AI, ilmuwan berhasil ciptakan robot pemetik selada Source: University of Cambridge via New Atlas

Sebelumnya sudah ada berita seputar robot yang dirancang untuk memetik buah raspberry. Kali ini, para ilmuwan dari University of Cambridge dilaporkan berhasil mengembangkan robot pemetik sayuran yang dapat mengidentifikasi dan memanen selada secara otomatis.

Dilansir dari New Atlas (8/7), robot tersebut diberi nama Vegebot dan dilatih menggunakan algoritma machine learning yang hingga membantunya membedakan selada segar siap panen dalam berbagai kondisi cuaca berbeda.


BACA JUGA

Teknologi serat robot bisa bantu ciptakan kaki tiruan canggih

Berkat AI, ilmuwan asal Jepang bisa buat robot dari ranting pohon

Robot ini bisa menjelajah dalam air secara otomatis


Pertanian merupakan salah satu bidang industri yang selalu menganut kemajuan teknologi baru. Beberapa tanaman seperti gandum atau kentang relatif mudah dipanen secara mekanis dalam skala besar, tetapi tanaman lain masih membutuhkan tenaga manusia.

Tanaman selada sejauh ini sulit dipanen secara otomatis menggunakan mesin. Selain tumbuh rata dengan tanah dan perlu dipotong pada titik-titik yang tepat, permukaan selada menghadirkan tantangan baru untuk penglihatan robot, memerlukan teknologi mutakhir agar dapat memilih salada yang segar di antara salada lain yang terlihat menyatu.

“Setiap bidang berbeda, setiap selada berbeda,” kata salah satu penulis studi ini, Simon Birrell.

Masalah pertama, dan bisa dibilang paling rumit, yang perlu diselesaikan oleh para insinyur dalam pengembangan robot pemanen selada adalah mengajarkan sistem untuk mengidentifikasi kepala selada sehat di lapangan hijau yang ramai. Algoritma machine learning dikembangkan, dan kemudian melatih sistem robot, pertama pada gambar selada dan kemudian pada selada yang sebenarnya dalam kondisi labolatorium. Kemudian, sistem dipindahkan ke kondisi lapangan nyata untuk mempelajari tampilan kepala selada.

Tantangan kedua adalah menghasilkan cara untuk memastikan robot dapat memotong dan memilih masing-masing selada dengan akurasi tinggi agar panjang batang sesuai dengan standar komersial. Ini melibatkan lengan penjepit lembut yang dirancang khusus, dengan kamera kedua di dekat pisau pemotong demi memastikan potongannya halus di lokasi tepat.

Vegebot menunjukkan hasil yang mengesankan, dengan tingkat keberhasilan sebesar 91 persen. Sistem masih perlu bekerja sebelum dapat diterjemahkan ke dalam solusi komersial. Rintangan lain yang harus diatasi adalah kecepatan sistem. Vegebot rata-rata memerlukan 32 detik untuk memilih setiap selada, jauh lebih lambat dibandingkan dengan pemetik manusia.

Di sisi yang lebih positif, sistem ini berpotensi mengurangi limbah makanan karena robot dapat melakukan hanya memetik sayuran tertentu yang diidentifikasi sudah matang. Metode pemanenan manusia saat ini umumnya hanya melakukan sapuan sawah pada satu kesempatan, yang berarti sayuran yang belum matang dipetik dan kemudian dibuang.

Jangan baca sendiri, bagikan artikel ini: