로봇은 잎을 '만져서' 식물을 식별한다

중국의 연구원들은 전극으로 잎을 "만져서" 다양한 성장 단계에서 다른 식물 종을 식별하는 로봇을 개발했습니다. 11월 13일 저널 Device 에 발표된 연구에 따르면, 이 로봇은 기존의 시각적 접근 방식으로는 결정할 수 없는 표면 질감과 수분 함량과 같은 특성을 측정할 수 있습니다. 이 로봇은 평균 정확도 97.7%로 10개의 다른 식물 종을 식별했고, 다양한 성장 단계에서 꽃이 피는 바우히니아 식물의 잎을 100% 정확도로 식별했습니다.

산둥 제1의대 및 산둥 의학 아카데미의 준교수이자 본 연구의 저자인 중첸 송(Zhongqian Song)은 결국 대규모 농장주와 농업 연구자들이 로봇을 사용하여 작물의 건강과 성장을 모니터링하고 식물에 얼마나 많은 물과 비료를 주어야 하는지, 해충 관리 방법에 대한 맞춤형 결정을 내릴 수 있을 것이라고 말했습니다.

"이것은 작물 관리와 생태계 연구에 혁명을 일으킬 수 있고 식물 건강과 식량 안보에 필수적인 조기 질병 감지를 가능하게 할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다.

기존 장치는 식물과 물리적으로 접촉하는 대신 시각적인 접근 방식을 사용하여 제한적인 정보를 포착하는데, 이는 조명 조건, 날씨 변화 또는 배경 간섭과 같은 요인에 취약합니다.

이러한 한계를 극복하고자, 송과 동료들은 인간의 피부에서 영감을 얻은 메커니즘을 사용하여 식물을 "만지는" 로봇을 개발했습니다. 이 로봇은 여러 구조물이 계층적 방식으로 함께 작동하여 촉각을 통해 정보를 얻습니다.

로봇의 전극이 잎에 접촉하면 장치는 여러 가지 속성을 측정하여 식물에 대해 학습합니다. 이러한 속성에는 주어진 전압에서 저장할 수 있는 전하량, 전류가 잎을 통해 이동하는 데 얼마나 어려운지, 로봇이 잎을 잡을 때의 접촉력 등이 있습니다.

다음으로, 이 데이터는 기계 학습을 통해 처리되어 식물을 분류하는데, 각 측정값의 다른 값은 다른 식물 종과 성장 단계와 상관관계가 있기 때문입니다.

송 박사는 로봇이 정밀 농업부터 생태학 연구, 식물 질병 탐지에 이르기까지 다양한 분야에서 "광범위하고 예상치 못한" 잠재적 적용 가능성을 보여주지만, 아직 해결되지 않은 몇 가지 약점이 있다고 말했습니다.

예를 들어, 이 장치는 아직 엉겅퀴나 바늘 모양의 잎과 같이 복잡한 구조를 가진 식물 유형을 일관되게 식별할 만큼 다재다능하지 않습니다.

그는 로봇 전극의 설계를 개선하면 이 문제를 해결할 수 있다고 말했습니다.

송 대표는 "기술과 시장 상황에 따라 대량 생산 및 배포에 이르기까지는 비교적 오랜 시간이 걸릴 수 있다"고 말했습니다.

다음 단계로 연구자들은 더 다양한 종의 데이터를 수집하여 로봇이 인식할 수 있는 식물의 수를 확장하고 알고리즘을 훈련하는 데 사용하는 식물 종 데이터베이스를 강화할 계획입니다. 연구자들은 또한 장치의 센서를 더욱 통합하여 외부 전원이 없어도 실시간으로 결과를 표시할 수 있기를 바라고 있다고 Song은 말합니다.

출처: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/11/241113123308.htm