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[导读] 意大利国家研究委员会认知科学和技术研究所在透过观察蜜蜂的行为来探讨蜜蜂如何解决问题的模式,即便蜜蜂无法立即了解环境之全貌,但蜜蜂还是能借助运行一个群体演算方法好协助他们寻找到一个最好的巢驻点,而

意大利国家研究委员会认知科学和技术研究所在透过观察蜜蜂的行为来探讨蜜蜂如何解决问题的模式,即便蜜蜂无法立即了解环境之全貌,但蜜蜂还是能借助运行一个群体演算方法好协助他们寻找到一个最好的巢驻点,而建构于蜂群算法之模式下,将有助于帮助大群无人机来找寻杂草,并且通过这种交互规则可以让人知道自动除草机器人群如何进行共同合与分工作。

在欧盟资助的研究项目SAGA项目中,则是开始使用低成本的机器人与相机,并应用机器人群集体思考力量机制去进行农作物除草作业,这些机器人群一开始是在低分辨率下进行巡视,虽然一开始可能会出现错误,但由于彼此间合作之关系,他们能逐渐产生厘米级之精确地图,然后再由无人机群自行决定哪些区域需要进行更详细的扫描。

通常这些无人机群没有必要每天在区域上空飞行,而农场合作社甚至可以根据农场大小协助多个农民自行购买一群无人机,并为农民提供服务与分享之间的讯息,这些无人机重量约为1.5公斤,每次飞行约20-30分钟,对于大区域其无人机群可借助接力队伍之方式进行操作,无人机着陆后换其他的继续飞行探查,因此是非常适合现今大型农场之新技术,若同时能够结合地面传感器与卫星数据之讯息,更可告诉农民他们的田地目前需要多少量的氮肥和水。

法国农业研究所的植物科学家更提到未来物联网传感器之制造成本将越来越低,而农田需要添加的氮肥量则是越来越多,这不仅会使农民花费成本逐渐提高,更会对环境造成负面影响造成污染,但未来若能透过传感器与卫星图片显示区域作物中的氮含量,农民可更精确的施用肥料与灌溉水,现阶段已在小麦田进行第一次运作,以搜集相关数据。

明年春天,法国亦会有一批四旋翼无人机即将在甜菜田上开始实际运行,无人机会保持彼此间无线电联系,并使用蜂群算法来分工合作以组合出一个区域间的杂草地图,这将达到精准且具有目标地进行杂草剂喷洒或在有机农场使用机械去除杂草,协助农民节省金钱成本,并且降低农药耐药性之风险,同时喷洒较少的除草剂也将会带来环境友善上的保护效益。

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