A escassez de mão-de-obra agrícola está a levar a agricultura a uma maior automatização, especialmente na colheita. Mas nem todas as culturas são fáceis de maquinar. Os tomates, por exemplo, crescem em cachos, o que significa que o robô deve selecionar cuidadosamente os frutos maduros, deixando os verdes intactos. Isto requer controle preciso e tomada de decisão inteligente.
Para enfrentar este desafio, Takuya Fujinaga, professor assistente da Escola de Pós-Graduação em Engenharia da Universidade Metropolitana de Osaka, desenvolveu um sistema que treina robôs para avaliar a dificuldade de colher cada tomate antes de tentar colhê-lo.
Seu método combina reconhecimento de imagem com análise estatística para determinar o melhor ângulo de colheita de cada fruta. O robô analisa detalhes visuais como o próprio tomate, o caule e se ele está escondido atrás de folhas ou outras partes da planta. Essas informações orientam o robô na escolha da forma mais eficiente de abordar e colher a fruta.
Da detecção à tomada de decisão de “colheita fácil”
Esta abordagem afasta-se dos sistemas tradicionais que se concentram apenas na detecção e identificação de frutas. Em vez disso, Fujinaga introduziu o que chamou de “estimativas de facilidade de colheita”. “É muito mais significativo para a agricultura do mundo real do que simplesmente perguntar: ‘Um robô pode colher tomates?’ e pensar: ‘Qual é a probabilidade de uma colheita bem-sucedida?’”, explica ele.
Nos testes, o sistema obteve uma taxa de sucesso de 81%, superando as expectativas. Cerca de um quarto das colheitas bem-sucedidas vêm de tomates colhidos lateralmente, depois que uma tentativa inicial falhou. Isso mostra que o robô pode ajustar sua abordagem quando a primeira tentativa não for bem-sucedida.
O estudo destaca quantas variáveis afetam a colheita robótica, incluindo a forma como os tomates são agrupados, a forma e a posição dos caules, a folhagem circundante e as deficiências visuais. “Esta pesquisa estabelece a ‘facilidade de colheita’ como um indicador quantitativamente avaliável, aproximando-nos um passo da criação de robôs agrícolas que possam tomar decisões sábias e agir de forma inteligente”, disse Fujinaga.
O futuro da colaboração homem-máquina na agricultura
Olhando para o futuro, Fujinaga prevê que os robôs sejam capazes de determinar de forma independente quando as culturas estão prontas para serem colhidas. “Espera-se que isto crie uma nova forma de agricultura onde robôs e humanos colaboram”, explica ele. “Os robôs colherão automaticamente tomates fáceis de colher, enquanto os humanos cuidarão das frutas mais desafiadoras.”
Os resultados da pesquisa foram publicados em Tecnologia agrícola inteligente.
