Temprano en el otoño de 2008, los estudiantes comenzaron a reunirse frente a una plataforma elevada de hierba falsa. El césped artificial fue adornado con plantas de tomate uniformemente espaciadas, colocadas en macetas de terracota. En lugar de horticultores humanos que estaban allí sólo para programar y supervisar. Los cuidadores de las plantas eran totalmente robotizados.La idea del proyecto surgió del trabajo realizado por Nikolaus Correll, un ayudante de trabajo postdoctoral del Laboratorio de Robótica de la profesora Daniela Rus. En el largo plazo, los investigadores esperan desarrollar un invernadero completamente autónomo, con los robots, macetas y plantas conectadas a través de cálculo, de percepción y comunicación. Cada robot está equipado con un brazo robótico y una bomba de agua, mientras que las plantas están equipadas con sensores de suelo, redes y computadores. Esto les brinda la capacidad de comunicar: las plantas pueden pedir agua o nutrientes y realizar un seguimiento de sus condiciones, incluidas las frutas producidas; los robots son capaces de administrar sus cargos, localizar y recoger un tomate, e incluso polinizan las plantas.
El sistema, que refiere Rus como agricultura de precisión, tiene una doble ventaja sobre la forma en que los cultivos son actualmente cultivados y cosechados. En primer lugar, cada planta tiene la capacidad de vigilar y emitir su propio estado físico, aguas, nutrientes y la atención dispensada. Este tipo de especificidad debe permitir una gran reducción de los recursos consumidos en el proceso de crecimiento Y mejorar la pesada huella de carbono de la agricultura de hoy. Por otra parte, una cosecha mecánica elimina la labor fuerte en que actualmente se participa para cosechar cultivos especiales, como frutas y hortalizas.
El curso que estructura que Rus y Correll han desarrollado para permitir las tareas (como el reconocimiento de objetos o la navegación) se abordarán en mayor detalle por un puñado de estudiantes. Lo que encontró la pareja, a mediad que pasaab la clase, fue que los pequeños equipos especializados cumplían una doble finalidad. No sólo grupos específicos permitían una mayor concentración en las tareas discretas, sino que la comunicación entre los grupos dio lugar a un sorprendentemente alto nivel de intercambio de información. ¿El resultado? La combinación de especialización y de comunicación condujo a una comprensión colectiva y matizada del proyecto en su conjunto, que podría haber sido difícil obtener de otra manera.
Este enfoque de colaboración para la robótica es parte de un cambio buscado en el sector. En los últimos cinco a diez años, el sector ha visto el incremento de la cooperación en proyectos de mayor y mayor complejidad. Con frecuencia, las herramientas generadas en este proceso pueden ser recicladas para su uso aún más, creando una especie de comunidad de código abierto de roboticistas. En el jardín de proyectos, por ejemplo, los estudiantes fueron capaces de utilizar varios proyectos que ya se están desarrollando en el instituto.
Una herramienta llamada LCM, Lightweight Communications Marshaller, fue utilizada para permitir a los diferentes módulos robóticos comunicarse, la versión utilizada en el proyecto provino de DARPA Grand Challenge Vehicle. El reconocimiento de objetos se construye en la parte posterior de LabelMe, una herramienta pionera en imágenes creada por Bryan Russell y el Profesor Antonio Torralba y Bill Freeman.
En última instancia, el objetivo del proyecto es fomentar el entusiasmo en la robótica del futuro sobre lo que es posible, en este proyecto, se ha logrado con creces. Al final, hubo un increíblemente alto nivel de entusiasmo acerca de las cosas llevadas a cabo durante el semestre y el trabajo por delante. Los estudiantes de casi todos los grupo especializados optaron por permanecer en el período de descanso de enero para desarrollar aún más sus resultados.
Editor: Jahir Lombana
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