Raspoloživost radnika jedan je od globalnih izazova u poljoprivredno-prehrambenom sektoru danas. Sa pandemijom COVID-19 koja je gotovo “zatvorila” granice, potreba za brzom primenom automatizovane proizvodnje sa robotima postala je još očiglednija.
Metode veštačke inteligencije i mašinskog učenja nedavno su pokazale svoj veliki potencijal za obradu podataka i donošenje kvalitetnih odluka. Stručnjaci Univerziteta u Vageningenu aktivno rade na digitalnoj transformaciji proizvodnje hrane.
Trenutno naučnici rade na metodama na osnovu podataka kako bi robote naučili kako da ljudskim demonstracijama izvrše zadatak, kao što je selektivno branje ploda. Zbog prirodnih varijacija u radu nije moguće programirati fiksnu putanju kretanja robota za takve zadatke. Umesto toga, čovek demonstria zadatak robotu za različite scenarije i za ograničeni broj ponavljanja. Pokreti čoveka beleže se pomoću sistema za hvatanje pokreta - mocap.
Celokupan posao podeljen je na manje delove, sekcije koje beleže pokrete. Potom veštačka inteligencija “uči” pokrete. Nakon završetka obuke, sistem je naučio kako se izvršava zadatak. Od tog trenutka dalje se može koristiti za izračunavanje budućih putanja kretanja za nepredvidive scenarije i za fizičku kontrolu ruke robota. Buduća istraživanja na tu temu neće uzeti u obzir samo kretanje robotske ruke, već će uključiti i aktiviranje robotske hvataljke i podatke senzora u hvataljki u procesu učenja.