علوم وتكنولوجيا

الروبوتات التي تفكر قبل أن تختار يمكنها إحداث تحول في زراعة الطماطم

وبينما يدفع نقص العمالة الزراعة نحو الأتمتة، فإن حصاد الفواكه الدقيقة والمجمعة مثل الطماطم يظل تحديا كبيرا للروبوتات. طور الباحثون الآن نظامًا يسمح للروبوتات بتقييم مدى سهولة قطف الطماطم قبل التصرف، وذلك باستخدام الإشارات المرئية واتخاذ القرارات الاحتمالية. الائتمان: SciTechDaily.com

أوضح أحد العلماء لماذا لا تزال الروبوتات تكافح من أجل قطف الطماطم.

يؤدي نقص العمالة في الزراعة إلى زيادة الاهتمام بالأنظمة الروبوتية التي يمكنها أتمتة عملية الحصاد. ومع ذلك، لا تزال بعض المحاصيل تمثل تحديًا خاصًا للآلات. فالطماطم، على سبيل المثال، تنمو في مجموعات، مما يعني أن الروبوتات يجب أن تحدد وتزيل الثمرة الناضجة فقط بينما تترك الطماطم غير الناضجة متصلة بالكرمة. ويتطلب القيام بذلك بشكل موثوق حكمًا دقيقًا وتحكمًا دقيقًا.

ولمعالجة هذه المشكلة، طور البروفيسور المساعد تاكويا فوجيناجا من كلية الدراسات العليا للهندسة في جامعة أوساكا ميتروبوليتان طريقة تسمح للروبوتات بتقييم مدى سهولة حصاد كل حبة طماطم قبل محاولة قطفها.

تكافح الروبوتات مع الحصاد الانتقائي

يجمع نهج فوجيناجا بين التعرف على الصور والتحليل الإحصائي لتحديد أفضل اتجاه يمكن من خلاله حصاد كل حبة طماطم. ويقوم النظام بتحليل المعلومات المرئية عن الفاكهة نفسها، وشكل وموضع سيقانها، وما إذا كانت الطماطم مخفية جزئيًا بأوراق الشجر أو أجزاء أخرى من النبات. ومن خلال وزن هذه العوامل، يمكن للروبوت اتخاذ قرارات تحكم أكثر استنارة واختيار النهج الذي يوفر أكبر فرصة لنجاح الحصاد.

يمثل هذا النموذج تحولًا في التركيز من نموذج “الاكتشاف/التعرف” التقليدي إلى ما يسميه فوجيناجا “تقدير سهولة الحصاد”.

“إن هذا يتجاوز مجرد السؤال “هل يستطيع الروبوت قطف الطماطم؟” وأوضح أن التفكير في “ما مدى احتمال نجاح الاختيار؟”، وهو الأمر الأكثر أهمية بالنسبة للزراعة في العالم الحقيقي.

تُظهر الصورة اليسرى روبوت قطف الطماطم والكاميرا. تُظهر الصورة اليمنى “منظر عين الروبوت” للطماطم. يمثل اللون الأحمر الفواكه الناضجة، ويشير اللون الأخضر إلى الفواكه غير الناضجة، ويشير اللون الأزرق إلى أهداف الحصاد المحددة. الائتمان: جامعة أوساكا متروبوليتان

تقدير نجاح الحصاد، وليس مجرد الكشف

وفي التجارب، حقق نظام فوجيناجا معدل حصاد ناجح بنسبة 81%، متجاوزًا التوقعات بشكل ملحوظ. حوالي ربع تلك اللقطات الناجحة شملت الطماطم التي تم جمعها من الجانب الأيمن أو الأيسر بعد فشل المحاولات السابقة من الأمام، مما يشير إلى أن الروبوت قام بتعديل استراتيجيته عندما واجه صعوبة.

تؤكد النتائج مدى تعقيد حصاد الفاكهة الآلي، حيث تلعب عوامل مثل النمو العنقودي وشكل الجذع والأوراق المحيطة والعائق البصري أدوارًا حاسمة.

وقال: “يحدد هذا البحث “سهولة الحصاد” كمقياس قابل للتقييم كميًا، مما يقربنا خطوة واحدة من تحقيق الروبوتات الزراعية التي يمكنها اتخاذ قرارات مستنيرة والتصرف بذكاء”.

نحو زراعة تعاونية بين الإنسان والروبوت

ويرى فوجيناجا مستقبلًا حيث ستتمكن الروبوتات من تحديد ما إذا كانت المحاصيل جاهزة للحصاد بشكل مستقل. وأوضح: “من المتوقع أن يؤدي هذا إلى شكل جديد من الزراعة حيث يتعاون الروبوتات والبشر”. “ستقوم الروبوتات تلقائيًا بحصاد الطماطم التي يسهل قطفها، بينما سيتعامل البشر مع الثمار الأكثر صعوبة.”

المرجع: “تحقيق روبوت زراعي ذكي: تحليل لسهولة حصاد الطماطم” بقلم تاكويا فوجيناجا، 14 أكتوبر 2025، التكنولوجيا الزراعية الذكية.
دوى: 10.1016/j.atech.2025.101538

تم دعم هذا العمل من خلال أرقام المنح JSPS KAKENHI JP23K11060 وJP25K18330.

لا تفوت أي اختراق: انضم إلى النشرة الإخبارية SciTechDaily.
تابعونا على جوجل و أخبار جوجل.



■ مصدر الخبر الأصلي

نشر لأول مرة على: scitechdaily.com

تاريخ النشر: 2026-01-18 17:41:00

الكاتب: Osaka Metropolitan University

تنويه من موقع “yalebnan.org”:

تم جلب هذا المحتوى بشكل آلي من المصدر:
scitechdaily.com
بتاريخ: 2026-01-18 17:41:00.
الآراء والمعلومات الواردة في هذا المقال لا تعبر بالضرورة عن رأي موقع “yalebnan.org”، والمسؤولية الكاملة تقع على عاتق المصدر الأصلي.

ملاحظة: قد يتم استخدام الترجمة الآلية في بعض الأحيان لتوفير هذا المحتوى.

اظهر المزيد

مقالات ذات صلة

زر الذهاب إلى الأعلى