剑桥大学的工程师们开发了一种使用机器学习识别和收获一种常见但具有挑战性的农作物的蔬菜采摘机器人。这个名为'Vegebot'的机器人最初在实验室环境中接受了识别和收获卷心菜的训练，现在已经在与当地水果和蔬菜合作社G's Growers的合作下，在各种田间条件下成功进行了测试。
尽管原型机远不如人类工人快速或高效，但它展示了机器人技术在农业中的应用如何扩展，即使是像卷心菜这样特别难以机械化收获的作物。研究结果发表在《田间机器人杂志》上。
像土豆和小麦这样的作物几十年来已经实现了大规模机械化收获，但许多其他作物至今仍未实现自动化。卷心菜就是其中之一。尽管它是英国种植最广泛的生菜类型，但卷心菜很容易受损，并且生长相对平坦，给机器人收割者带来了挑战。
'Vegebot'首先在其视野范围内识别'目标'作物，然后确定特定生菜是否健康并准备好收获，最后在不压碎的情况下将生菜从植株上切下，使其'超市就绪'。研究人员开发并训练了一种机器学习算法，基于生菜的示例图像。一旦'Vegebot'能够在实验室中识别出健康的生菜，它就在田间在各种天气条件下对数千棵真实的生菜进行了训练。
未来，机器人收割者可以帮助解决农业劳动力短缺的问题，并有助于减少食物浪费。目前，每个田地通常只收获一次，任何未成熟的蔬菜或水果都会被丢弃。然而，机器人收割者可以被训练只采摘成熟的蔬菜，并且由于它可以全天候收获，因此可以在同一田地上进行多次通过，稍后再返回收获在前几次通过中未成熟的蔬菜。