Tarlada Üstün: Meyve Toplayabilen Robotlar

Bir şeftali koparmaya cesaret eder miyim?
– T.S. Eliot’a özürle

Bahçıvanlık robotları, en hassas ürünleri işlemek için geliyor. Ekipman üreticileri, belirli meyve ve sebzeleri tanıyabilen, olgunlaşmamış ve olgun örnekleri ayırt edebilen ve sadece hasat için hazır olanları nazikçe koparıp paketleyebilen otonom sistemler yaratmak için sensörler, yapay zeka (YZ) ve robotikteki son gelişmelerden yararlanıyor.

 

Bağlantılı Bir Tarih: Tarım ve Yenilik

Tarım, 5.000 yıl önce Mezopotamya’da yaratılan gelişmiş sulama sistemlerinden, 2.000 yıl önce Çin’de icat edilen tohum ekme makinesine, nispeten yakın zamanda (1794’te) Amerika Birleşik Devletleri’nde patentlenen pamuk ayırma makinesine kadar teknolojik yenilikler için sürekli bir ilham kaynağı olmuştur.

Son birkaç yılda, tarım teknolojisindeki en kayda değer ilerlemelerin çoğu otonom makinelerle ilgili olmuştur. Kendi kendine yönlendirilen araçlar, tarla sürmek, tohum ekmek, bitki büyümesini izlemek ve pestisit uygulamak için kullanılmıştır.

Ayrıca, bu araçlar tahıl gibi ürünlerin hasadında da kullanılmıştır; başta buğday, mısır ve pirinç olmak üzere, soya fasulyesi ve pamuk da dahil. Bu ürünler, en eski ve en kaba tarım makinelerinden bazılarının bile sert muamelesine dayanacak kadar dayanıklıdır.

Daha hassas ürünler, örneğin taş meyveler (şeftali, erik, kayısı gibi), domates ve çilek ise kolayca zarar görebilir. Deneyimli çiftçi işçileri bile kısa bir dikkatsizlik anında bir elmayı çürütebilir veya bir çileği ezebilir.

 

Şekil 1. Otomatik hasat konsepti. Görsel Adobe Stock izniyle kullanılmıştır.

 

Deneyimli bir çiftçi işçisinin hızına, çevikliğine ve ustalıklı dokunuşuna eşdeğer bir makine yapmak zorlu bir meydan okumadır, ancak koşullar bu konuyu zorunlu kılıyor.

 

Zorlu Bir İşgücü Piyasasına Çözüm

Son yirmi yıldır, dünya genelindeki çiftçiler kalifiye işçi bulmanın zorluğundan şikayet ediyor. Araştırma firması Markets And Markets’in 2023 raporuna göre, “Örneğin, tarım merkezlerinden biri olan Kaliforniya’da, çiftlik ücretleri bazen saatte 20 ABD dolarını aşsa da, yüksek ücretler insanları fiziksel olarak zorlayıcı ve tekrarlayan görevleri, örneğin çilek toplama işini yapmaya teşvik etmiyor.”

Tarım işgücü sıkıntısı siyasi nedenlerle daha da kötüleşti. Genellikle en deneyimli çiftçi işçileri göçmen işçiler olur, ancak bu işçilerin mevsimlik iş bulduğu birçok ülke, uluslararası işgücü hareketini caydıran ya da tamamen kısıtlayan göç ve ticaret yasaları kabul etti.

ABD’de Georgia eyaleti 2011’de katı bir göçmen karşıtı yasa çıkardı; o yıl Georgia 11.000 işçi açığı bildirdi ve yerel çiftçiler o hasatta 120 milyon dolardan fazla kaybetti. İngiltere ise Brexit nedeniyle 330.000 deneyimli çiftçi işçisinin hizmetlerini kaybetti.

Çiftçiler işgücü konusunda zor durumda ve işlerini sürdürebilmek için seçeneklerinden biri otomasyona yönelmek. John Deere ve Komatsu gibi büyük şirketler, en yaygın yetiştirilen nakit ürünler için otonom traktörler ve hasat makineleri üretiyor: buğday, mısır, pirinç, soya fasulyesi ve pamuk. Meyve ve sebzeler için robotik sistemler nadirdir çünkü zorluk çok büyüktür.

Ancak ihtiyaç çok acildir ve bu tür makineler geliştirmek için birçok startup kuruldu. Bazı büyük endüstriyel üreticiler bu startup’lara yatırım yapıyor (örneğin Kubota ve Bosch), ancak meyve ve sebze yetiştiricisi çiftçiler de yatırım yapıyor.

 

Şekil 2. Hassas ürünleri nazikçe toplamak için tasarlanmış tutucular. Görsel Harvest CROO izniyle kullanılmıştır.

 

Startup Profilleri

Aşağıda, son 10 yıl içinde bahçıvanlık robotları geliştirmek için kurulmuş bazı şirketlerin kısa tanımları yer almaktadır. Örnekler, manipülatörler ve sensörlerle kullanılan farklı yaklaşımların genel bir görünümünü sunar.

Harvest CROO

2013’te Florida’da kurulan Harvest CROO, manipülatörlerle donatılmış robotik modüller tasarladı – yastıklı robotik kelepçeler. Modüller, şirketin otonom aracının şasisinin altına monte edilir. CROO, bilgisayarlı robotik optimize edici anlamına gelir; kısaltmanın “crew” (ekip) gibi telaffuz edilmesi tesadüf değildir.

Tevel Aerobotics Technologies

2017’de kurulan ve İsrail merkezli Tevel Aerobotics Technologies, ağaçta yetişen meyveleri toplamak için tasarlanmış hava drone’ları üretir; bunlar arasında elma, armut ve çeşitli taş meyveler bulunur. Drone’lar, hafif kollarına monte edilmiş emme kapakları kullanarak meyveleri ağaçtan bükerek koparır ve bağlı oldukları otonom mobil toplayıcının kasasına yerleştirir.

Ripe Robotics

Avustralya merkezli Ripe Robotics, Eve adını verdiği, ağaçta yetişen meyveleri toplamak için robotik kollara sahip bir araç geliştiriyor. Eve’nin kolları da meyve toplamak için emme kapaklarıyla donatılmıştır.

Fieldwork Robotics

Birleşik Krallık merkezli Fieldwork Robotics, en hassas meyvelerden biri olan ahududu hasadı yapabilen dört robotik kola sahip benzer bir araç geliştirmiştir. Robot araç, her bir ahududuyu dikkatlice kavrar ve sapını keser.

Agrobot

İsrail merkezli Agrobot, her meyvenin sapını yakalayıp kesmek için tasarlanmış kelepçelerle biten robotik kollara sahip otonom bir çilek hasat aracı yaratmıştır. Amaç, manipülatörlerin meyveye asla dokunmamasını sağlamaktır.

 

Şekil 3. Uçan platformdan meyve tanıma ve toplama. Görsel Tevel Aerobotics izniyle kullanılmıştır.

 

Olanak Sağlayan Teknoloji

Her bahçıvanlık robotu, önce bitki yaprakları arasında gezinmek ve meyveyi bulmak, sonra da olgun meyveyi tanımlamak için optik sensörler kullanır. Mevcut sistemlerin çoğu, bir bitkinin bütün, lekesiz ve toplama için olgun olup olmadığını değerlendirmek için yapay zeka kullandığını iddia eder.

Bilgisayarlı görme sistemleri bazen radar, ultrasonik ve lidar ile birlikte kullanılır. Bu ek sensörler meyveyi bulmak ve değerlendirmek için kullanılabilir, ancak aynı zamanda navigasyon için de gereklidir. Birçok tarımsal kullanım durumunda (örneğin, genellikle sık aralıklı sıralarda ekilen çilek toplamada) uydu tabanlı navigasyon sistemleri yeterli çözünürlük sağlamaz. Örneğin Harvest CROO, sisteminin hasat makinesinin ürünlerin üzerinden geçmesini veya insan işçilerle ve diğer engellerle çarpışmasını önlemek için lidar kullandığını belirtir.

Toplama, hasat, püskürtme, ekim ve nakil gibi işlevleri yerine getirmek için mekanik kelepçeler, emme cihazları, çekiciler, iğneler, püskürtme memeleri ve makaslar dahil olmak üzere çeşitli manipülatörler benimsenmiştir.

Bu manipülatörler, manyetostrik, piezoelektrik, pnömatik, elektrostatik, şekil hafızalı alaşım, ultrasonik ve hatta optik aktüatörler gibi çok çeşitli aktüatörler içerir.

Tarım robotları öncelikle makine görüşüne dayanır, ancak başka sensörler de kullanılır. Kelepçelerle büyük hacimli ve ağırlıklı meyveleri hasat eden makineler için kuvvet sensörleri uygundur (buna elma ve kavun gibi ürünler dahildir). Spektral görüntüleme, ürün tanıma, konum doğruluğu ve hassasiyetini artırmak için kullanılabilir.

Bahçıvanlık robotları, insan işçilere karşı bir avantaj sağlamıştır: sonraki analiz için veri toplama yetenekleri. Bu cihazlar, toplanan meyve miktarı, her meyvenin ağırlığı ve boyutu gibi kesin veriler sağlayabilir; zaman damgaları ve coğrafi konum bilgisiyle birlikte. Renk sınıflandırması yapabilir ve bireysel ayırma kutularındaki çeşitli meyvelerin ağırlık, boyut ve renk dağılımı hakkında bilgi verebilir. Hasat edilen yenilebilir kısımların yanı sıra ilgili yapraklarda da lekeleri, hastalıkları ve zararlıları tespit edebilirler.

 

Şekil 4. Otomatik hasat konsepti. Görsel Adobe Stock izniyle kullanılmıştır.

 

Bugünün Tarım Robotları Pazarı

MarketsAndMarkets’e göre, tarım robotları pazarı 2023’te 13,5 milyar dolara ulaşması ve 2028’de 40,1 milyar dolara büyümesi bekleniyor. Bu tahmin, sürme, ekim ve hasat yapan, ayrıca bitki izleme ve toprak analizi sağlayan çeşitli sistemleri içeriyor. Ayrıca inek sağımını otomatikleştirmek için yeni sistemler de dahil; süt çiftçileri, meyve ve sebze yetiştiricileri kadar otomasyona hevesli.

Özellikle meyve ve sebzeler için tasarlanmış bahçıvanlık robotlarının çoğu ancak şimdi pazara çıkıyor, genellikle ticari çiftliklerde gösterim projeleri için. Çok daha fazla bahçıvanlık robotu geliştiriliyor. En yeni sensörler, aktüatörler ve YZ’ye rağmen, meyve ve sebze hasadı hâlâ zorlu bir görev.

MarketsAndMarkets’e göre, “[F]ruit picking robotları hâlâ algılama, manipülasyon ve yumuşak robotik alanlarında geliştirme gerektiriyor. Tipik bir meyve toplama robotu 250.000 ile 750.000 ABD doları arasında maliyete sahip olup, çoğu çiftçi için karşılanamaz.”

Buna rağmen, çiftçiler arasında otomatik sistemleri tarlalarına getirme ilgisi yüksek. MarketsAndMarkets, sürücüsüz traktörler ve drone’ların muhtemelen 2025’ten itibaren yaygınlaşacağını öngörüyor.