Dron zasilany sztuczną inteligencją odstrasza dziki od terenów rolniczych

Roczny projekt Night Owl, wspierany grantem w wysokości 25 000 dolarów od Georgia Peanut Commission, jest efektem współpracy adiunktów z Kennesaw State, Taeyeong Choi i Yan Fang, oraz ekonomisty rolnego z Uniwersytetu Georgia, Forda Ramseya. Misją zespołu jest stworzenie niedrogiego, opartego na sztucznej inteligencji rozwiązania, które odstrasza destrukcyjne zwierzęta z terenów rolniczych bez konieczności stosowania tradycyjnych ogrodzeń i patroli.

Profesor Choi powiedział: „Tradycyjne odstraszacze, takie jak ogrodzenia, są zbyt drogie w instalacji i utrzymaniu, dlatego często polegają na późnym śnie z psami, aby przegonić zwierzęta. To po prostu nie jest zrównoważone”. Night Owl używa stacjonarnych kamer do wykrywania ruchu zwierząt na polach i wysyła autonomiczne drony wyposażone w czujniki podczerwieni. Te drony lecą na miejsce, błyskają światłami lub emitują hałas, aby odstraszyć intruzów, a następnie wracają do scentralizowanego punktu ładowania, wszystko bez ingerencji człowieka. „To nie tylko tańsze niż ogrodzenia, ale także inteligentniejsze” – powiedział Fang, który wykłada elektrotechnikę i informatykę w Southern Polytechnic College of Engineering and Engineering Technology na KSU. „Rolnicy będą wiedzieć, czy system działa w czasie rzeczywistym. Co ważniejsze, działa on zgodnie z prawem stanu Georgia. Nie krzywdzimy zwierząt, tylko je odstraszamy”. Jednym z największych wyzwań projektu jest nauczenie systemu AI, aby dobrze radził sobie w warunkach słabego oświetlenia.

Zespół będzie zbierał i ręcznie adnotował obrazy z rzeczywistych środowisk, prawdopodobnie zaczynając od stacji terenowej KSU, aby pomóc oprogramowaniu w precyzyjnej identyfikacji zwierząt w ciemności. Z punktu widzenia sprzętu, zespół musi zapewnić niezawodną pracę dronów w zmiennych warunkach pogodowych i sprawne wykonywanie misji przed powrotem do ładowania. Fang, którego badania obejmują energooszczędną sztuczną inteligencję i robotykę, zauważył, że optymalizacja zużycia energii będzie wyzwaniem w fazie prototypu. Projekt powstaje w ramach CCSE, które wraz z uniwersytetem wspiera interdyscyplinarne inicjatywy, które stosują nowe technologie w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów. Po zakończeniu fazy testowej, zespół planuje rozszerzyć technologię poza farmy orzeszków ziemnych na inne uprawy i regiony.

Analiza ekonomiczna Ramseya będzie kluczowa dla pokazania, jak Night Owl przekłada się na realną wartość. Porównując gospodarstwa korzystające z tego systemu z tymi, które go nie stosują, Ramsey pomoże oszacować oszczędności kosztów i ochronę upraw w kategoriach, które przemawiają zarówno do rolników, jak i fundatorów.