National Institute of FoodandAgricultureのMulti-stateResearchFundの支援を受けて、17のランドグラント大学の研究者が協力して、果物、野菜、木の実、苗床などの労働集約型の特殊作物に適した自動システムを開発しています。 。 複数の州が協力するアプローチは、単一の特殊作物セクターからの研究開発の負担を取り除き、大きな進歩に拍車をかけます。
自動化は、特殊作物産業が労働力不足を克服し、管理上の決定を微調整し、資源を節約し、増大する需要を満たすのに役立ちます。 USDA農業イノベーションアジェンダと一致して、成長、収穫、取り扱い、および処理のための技術の進歩は、持続可能性を改善しながら、生産者と消費者に大幅な節約をもたらしています。
フロリダ大学の科学者は、柑橘類の木の果実を数えてマッピングするロボットを開発し、カリフォルニア大学デービス校の研究者は、果樹園の果実をマッピングする機器を備えた果物狩りカートを開発しました。 これらの自動化されたデバイスは、生産の問題が発生するかどうか、どこで発生するかを農家が確認するのに役立ち、的を絞った効果的な管理上の決定を下すことができます。 正確な収穫量の見積もりは、収穫機のプログラミングとマーケティングの決定にも重要です。
自動化された病気の検出および管理技術は、作物の損失を軽減する可能性があります。 たとえば、アイオワ州立大学の科学者は、農薬のドリフトを減らす技術の製造を指導しています。 ワシントン州立大学の科学者たちは、果物の作物を食べたり傷つけたりする鳥を阻止するためにドローンを開発しました。 また、ハワイ大学の研究者によって設計されたハンドヘルドデバイスは、コーヒー生産者に葉の水分ストレスを見つけて灌漑を最適化するための安価な方法を提供します。
労働力不足を克服し、人件費を削減するために、ワシントン州立大学の科学者はホップ用のロボット撚り機を設計し、ジョージア大学の研究者は効率的なブルーベリー収穫のための手頃な自動技術を完成させています。 ペンシルバニア州立大学エクステンションが推奨する新しい剪定方法により、剪定時間が42%短縮され、136エーカーあたり65ドル節約できます。 自動化により、労働の危険性を減らすこともできます。 たとえば、ペンシルベニア州立大学で設計された収穫支援装置は、はしごの落下をなくし、アップルピッカーが厄介で危険な姿勢で過ごす時間をピッキング時間の43%からXNUMX%に減らしました。
自動化はすぐに才能のある生産者の鋭い目を置き換えることはありませんが、これらの技術はコストを削減し、品質を向上させ、消費者の満足を確保すると同時に、農場での健康リスクを排除し、効率を高め、環境への影響を減らします。
このUSDA-NIFA資金によるプロジェクトの詳細: W2009:特殊作物の持続可能性のための自動化とセンサーにおける統合システムの研究開発(2013-2018).
この研究は、 USDAサイエンスブループリントで概説されている目標の達成に私たちを近づけます USDAの農業イノベーションアジェンダ.
テクノロジー、自動化、リモートセンシングの進歩は、農業に影響を与える科学における分野横断的なマクロ運動であり、 USDAサイエンスブループリント (PDF、2.6MB)。 科学ブループリントは、過去の成功から構築された、今後5年間のUSDAの科学の優先事項を導きます。 他の作物と比較して、多くの特殊作物は、生産、収穫、および加工のために農業労働に依存しています。 これは、特殊作物の自動化と機械化を進めるための研究投資に焦点を当てたブログシリーズの一部です。
–サラ・デルハイマー、NIFAが資金提供する多州研究基金の影響プログラム 研究と科学
17のランドグラント大学にわたる複数の州の取り組みは、労働力不足を克服し、管理上の決定を微調整し、資源を節約し、特殊作物に対する需要の高まりに対応するための自動化に焦点を当てています。 写真:アンドレ・ダッカーシュ/カリフォルニア大学デービス校