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Robot che raccoglie le mele: il futuro dell’agricoltura?
di redazione siciliarurale

Siamo a Linares, in Cile, dove è in atto una collaborazione mai vista prima, e, ancor più nel settore agricolo: dei robot guidati dall’intelligenza artificiale raccolgono le mele.

Questa straordinaria impresa è il risultato di una partnership tra Tevel, una startup israeliana specializzata nella robotica, e Unifrutti che da sempre ha uno sguardo al futuro dell’industria agricola. Il sistema di raccolta autonoma di Tevel è stato impiegato nei meleti di Unifrutti in Cile da marzo a maggio e ha permesso di raccogliere così diverse varietà di mele e frutti di migliore qualità con un’efficienza senza precedenti.

Nell’ultimo decennio, l’industria agricola mondiale ha dovuto affrontare sfide significative nei campi, anche a causa della carenza di manodopera durante il periodo di raccolta, con conseguente riduzione della qualità della frutta, aumento dei costi delle maestranze e opportunità di crescita e sviluppo perse a causa della frutta non raccolta. La tecnologia di raccolta autonoma di Tevel affronta questi problemi utilizzando avanzati Flying Autonomous Robots™ (letteralmente: robots autonomi volanti) per una raccolta della frutta in modo preciso, delicato ed efficiente, grazie all’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale, visione computerizzata e apprendimento automatico. Il sistema di raccolta prevede inoltre 8 Flying Autonomous Robots™ montati su una piattaforma di raccolta a terra sviluppata da Darwin Harvesting Group.

Questo segna un’importante pietra miliare nella trasformazione del settore verso l’adozione della robotica e dell’automazione.

Durante le operazioni di raccolta in Cile, Tevel ha compiuto notevoli passi avanti nelle prestazioni e nell’affidabilità del sistema complessivo e nella raccolta selettiva per garantire la raccolta di frutti della migliore qualità. I frutti raccolti dai robot, consegnati ai cassoni di bordo, sono stati successivamente inviati all’impianto di confezionamento di Unifrutti per un’analisi dettagliata dei dati, che ha dimostrato la capacità del sistema di eseguire con successo una raccolta selettiva e di ridurre al minimo le ammaccature.

 

 

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