Co-FRUIT: Düşük maliyetli insan-robot ekip çalışmasıyla berry hasadında verim artışı hedefleniyor

Performance Projects ile Lincoln Üniversitesi ortaklığında yürütülen Co-FRUIT, saha denemelerinde insan işçilerin çalışma ritmine göre robotlara görev atayan yapay zeka sistemiyle berry hasadında zaman ve maliyet tasarrufu sağlamayı amaçlıyor.

Co-FRUIT: İnsan-robot eşleşmesiyle hasatta verimlilik hedefi

Saha denemeleri İngiltere'nin Kent bölgesinde gerçekleştiriliyor; proje liderliğini Lincoln Üniversitesi üstleniyor.

Performance Projects ve Lincoln Üniversitesi tarafından hayata geçirilen Co-FRUIT (Collaborative Fruit Retrieval Using Intelligent Transportation) adlı araştırma, insan iş gücünü robotik araçlarla koordine eden düşük bütçeli bir sistem geliştirmeyi amaçlıyor. Sistem, hasat sırasında işçilerin topladığı meyveleri paketleme noktalarına daha hızlı ve ekonomik biçimde ulaştırmayı hedefliyor.

Denemeler Clock House Farm (Kent) sahasında sürdürülüyor. Projede, boş tepsileri toplayıcılara, dolu tepsileri paketleme bölümlerine taşıyan hafif, otomatik bir elektronik taşıma aracı geliştirildi. Bu araçların insan çalışanların toplama hızına ve konumuna göre yönlendirilmesini sağlayan yapay zekâ modelleri test ediliyor.

Lincoln Üniversitesi'nden Prof. Elizabeth Sklar, çalışanların parça başı ücretlendirildiğini, bu nedenle işçilerin ortalama toplama hızlarının bilinebildiğini; bu verilerin robotların hangi zamanda hazır olması gerektiğini tahmin etmek için kullanılabileceğini belirtiyor. Amaç, çalışanların robotun gelmesini beklemek için ek zaman kaybetmesini önlemek.

Proje aynı alanda çalışacak insan ve makineler arasında güvenli ve etkili iletişim kurulmasının önemine vurgu yapıyor. Üniversitenin robotik ekibi üye Simon Pearson ve Marc Hanheide, tarla ortamında kullanılabilecek basit el/işaret komutları geliştiriyor; böylece işçiler robota yaklaşma, geri çekilme, durma veya yön verme gibi komutları fiziksel işaretlerle iletebilecekler.

Proje ekibi, tarım sektöründe tam otomasyona tek seferde geçmenin gerçekçi olmadığını, önümüzdeki on yıllarda melez çözümlere ihtiyaç duyulacağını ifade ediyor. Bu bağlamda Co-FRUIT, insan-robot ortak çalışma modellerinin saha koşullarında nasıl işleyeceğini göstermeyi hedefliyor.

Co-FRUIT çalışmaları erken Mayıs 2022'de başladı ve proje planına göre Ekim 2023 sonuna kadar tamamlanacak. Araştırmada amaçlanan teknik hedefler arasında, masa çileği toplama için 500 Sterlin'in altında maliyetli bir yönlendirme/navigasyon sistemi geliştirmek yer alıyor; ekip, böyle bir çözümün donanım harcamalarında önemli oranlarda tasarruf sağlayacağını öne sürüyor.

Araştırmacıların paylaştığı değerlere göre, entegre zamanlama ve görev planlama mekanizmaları insan işgücü maliyetlerinde yaklaşık %20'ye varan, saha yöneticisinin zamanında ise %5-10 aralığında tasarruf potansiyeli sunuyor.

Projenin öne çıkan noktaları

• Proje adı: Co-FRUIT (Collaborative Fruit Retrieval Using Intelligent Transportation).
• Ortaklar: Performance Projects ve University of Lincoln.
• Saha denemesi: Clock House Farm, Kent (İngiltere).
• Başlangıç ve bitiş: Mayıs 2022 — Ekim 2023 (planlanan).
• Maliyet hedefi: Navigasyon sistemi için
• Beklenen tasarruflar: İnsan işgücü maliyetlerinde yaklaşık %20, saha yönetimi zamanında %5-10 aralığı.
• İsim geçen proje yöneticileri/araştırmacılar: Prof. Elizabeth Sklar; robotik uzmanları Simon Pearson ve Marc Hanheide.

Proje, insan çalışanlarla yan yana çalışabilen, görevlere zamanında ulaşan ekonomik robotik araçların saha uygulamalarının ne ölçüde yaygınlaşabileceğine dair örnek teşkil ediyor.