Чем полезна работа тракториста для общества


Тракторист-машинист сельскохозяйственного производства: описание профессии, инструкции

Тракторист всегда был и будет важным и ответственным лицом в сфере сельского хозяйства. В этой статье пойдет речь обо всех тонкостях работы тракториста.

О профессии

Тракторист-машинист сельскохозяйственного производства - это человек, который управляет разными тракторами, а иногда и грузовыми автомобилями. Главная задача тракториста - возделывание и уборка сельскохозяйственных культур. За ним же закрепляются функции по эксплуатации тракторов. Стоит отметить, что представитель рассматриваемой профессии обязан еще и ремонтировать выходящие из строя сельскохозяйственные механизмы, установки, машины, комбайны и т. д. Тракторист-машинист несет ответственность за имеющееся инженерно-технологическое оборудование.

Тракторист - это ремесло по-настоящему мужское. Пускай оно не самое престижное, порой довольно непростое и тяжелое, а иногда даже грязное. Все же стоит понимать, насколько важна эта профессия. Тракторист-машинист в прямом смысле кормит людей - ведь именно благодаря нему на полях восходят сельскохозяйственные культуры.

Чем занимается тракторист-машинист?

Очень важно рассказать о функциях представителя рассматриваемой профессии.

Тракторист-машинист сельскохозяйственного производства занимается руководством трактористами низшего разряда. При этом специалист не отстраняется от всех тех же функций, что выполняют его подчиненные. Так, тракторист высокого разряда управляет тракторами различного вида (с прицепами, с навесами и др.), выполняет разгрузку и погрузку, а также стационарные, транспортные работы на тракторах. Приходится специалисту смотреть и за моторами тракторов, за их прицепами и навесами. Каждый месяц представитель рассматриваемой профессии обязан проводить качественный ремонт транспортных средств. Таким образом, для грамотного специалиста всегда найдется работа.

Тракторист-машинист сельскохозяйственного производства наделен довольно большими полномочиями в сфере руководства над трактористами разрядом ниже. Однако зачастую более образованный рабочий сам принимает участие в работах, соответствующих по сложности специалистам квалификацией ниже. К тому же начальство довольно часто отдает подобные распоряжения.

Профессиональные обязанности

Как и представитель любой другой профессии, тракторист-машинист сельскохозяйственного производства имеет целый ряд профессиональных обязанностей.

Что это за обязанности? Об этом будет рассказано далее.

Тракторист-машинист обязан ежедневно проходить медицинский профилактический осмотр. После этого работник получает задание от начальства, при необходимости проходит инструктаж по охране труда, после чего принимает свою смену. В начале рабочего дня тракторист-машинист обязан проверить все приспособления, инструменты и составляющие инвентаря на исправность.

После завершения всех проверок тракторист-машинист сельскохозяйственного производства начинает выполнять работу, к которой получил допуск. Представитель рассматриваемой профессии обязан:

  • работать только в специальной одежде и обуви;
  • использовать средства индивидуальной защиты;
  • использовать в рабочей деятельности безопасные методы и способы производства;
  • внимательно следить за состоянием техники во время работы;
  • выявлять больных животных и оказывать им первую помощь;
  • соблюдать правила гигиены;
  • оповещать начальство о непредвиденных обстоятельствах, проблемах и т. д.

Таким образом, обязанностей у представителя рассматриваемой профессии действительно много, причем обязанностей не самых простых. Из-за этого на трактористе лежит громадная ответственность.

Об ответственности и правах

Права тракториста-машиниста прописаны в трудовом договоре, в правилах внутреннего распорядка, в Трудовом кодексе РФ и в других локальных нормативных актах.

Стоит сказать, что ничем особенным трудовые права тракториста не отличаются. Человек, желающий узнать свои профессиональные права, в любой момент может прочесть их содержание в своем индивидуальном трудовом договоре.

Огромную ответственность за свою рабочую деятельность несет тракторист-машинист сельскохозяйственного производства. Подготовка специалистов, вследствие этого, всегда организуется очень внимательно. Однако стоит вернуться к ответственности специалиста. Что здесь можно выделить?

Стоит начать с самого важного. За ненадлежащее выполнение своих должностных обязанностей тракторист-машинист подлежит дисциплинарной ответственности по статье 192 Трудового кодекса РФ.

Работник призван обеспечивать сохранность всех доверенных ему материальных ценностей. В случае порчи имущества, работник несет материальную ответственность.

К гражданско-правовой, административной и даже уголовной ответственности тракторист-машинист привлекается за совершение различного рода правонарушений во время рабочей деятельности.

Таким образом, ничем особенным ответственность представителя рассматриваемой профессии не отличается от ответственности других работников. А права-тракториста машиниста полностью прописаны в трудовом договоре работника.

О востребованности профессии

Конечно же, профессия тракториста-машиниста всегда была и будет нужной и важной профессией. Это ремесло в своем роде даже уникально.

Однако на сегодняшний день рассматриваемая профессия совершенно не является востребованной. К сожалению, на рынке труда наблюдается сильный спад интереса к специальности. Связано это, скорее всего, с появлением большого числа специалистов. Однако могут быть и другие причины. По статистическим данным, профессия тракториста-машиниста востребована лишь на 25 %.

Означает ли это, что люди, желающие работать по рассматриваемой профессии, должны забыть о своем желании? Конечно же, нет. Необходимо пройти курсы тракториста-машиниста, нужно повышать свои социальные навыки, улучшать свои знания и умения. С большой долей вероятности именно благодаря этому и можно будет получить заветное рабочее место.

Необходимое для работы образование

Для получения профессии тракториста (любого разряда) совершенно не обязательно иметь или получать высшее образование. Вполне достаточно будет иметь диплом об окончании колледжа или техникума.

Однако есть и другой вариант: вместо довольно продолжительного получения среднего профессионального образования можно окончить специальные курсы тракториста-машиниста.

Обучение по каким специальностям даст возможность работать трактористом? В вузе это направление, имеющее название "Агроинженерия". В колледжах и техникумах есть возможность пройти базовую и углубленную подготовку. К базовой подготовке относятся следующие специальности:

  • агрономия;
  • мастер сел. хоз. производства;
  • тех. обслуживание и ремонт автотранспорта;
  • технология производства и переработки сел. хоз. продукции и другие.

К углубленной подготовке можно отнести следующие специальности:

  • агрономия углубленного уровня;
  • сел. хоз. механизация;
  • тракторист-машинист сельскохозяйственного производства и некоторые другие.

Кому подходит профессия тракториста-машиниста?

Тракторист-машинист - это человек, который занимается преимущественно физическим трудом.

Люди, которые хотят освоить рассматриваемую профессию, должны обладать хорошей физической формой, крепким здоровьем и высокой выносливостью. Работать, как-никак, зачастую приходится в тяжелых условиях: на жаре, а и иногда в духоте. В кабине постоянно трясет, а кругом лишь чистое поле. Не стоит упоминать и о не самых чистых ремонтных работах.

Качественный работник и специалист своего дела должен обладать стрессоустойчивостью, вниманием к деталям, дисциплинированностью и отличной наблюдательностью. Все эти качества обязательно помогут работнику в его трудовой деятельности.

Преимущества и недостатки профессии

Как и в любом другом ремесле, целый ряд минусов и плюсов имеет профессия "тракторист-машинист сельскохозяйственного производства".

Описание профессии не даст полного представления обо всех недостатках и достоинствах работы. Однако некоторые моменты выделить все-таки можно.

Минусы:

  • Минимальные возможности карьерного роста. Это, пожалуй, самый главный недостаток профессии. Конечно же, получить более высокий разряд можно всегда. Но на более высокую должность можно даже не рассчитывать, особенно при отсутствии должных знаний и социальных навыков.
  • Высокая ответственность. Работа в сфере сельского хозяйства всегда была очень ответственной профессией.
  • Тяжелый физический труд. Этот недостаток, конечно же, весьма относительный. Но большинство работников с ним согласятся. Работать действительно бывает тяжело.

Плюсы:

  • Хорошая заработная плата.
  • Уникальность и важность профессии.

Возможно, кто-то сможет выделить больше плюсов, а кто-то - больше минусов. Однако стоит помнить, что важна и нужна практически любая профессия.

Как правильно выбрать трактор для тракторов

Если вы серьезно относитесь к своему газону и саду, рано или поздно это обязательно произойдет - ваши амбиции превзойдут ваши мускулы, и вы столкнетесь с выбором: отказаться от планов дома и сада или обратиться за помощью .

К счастью, когда дело доходит до хобби-фермерства, скотоводства или даже обычного ухода за газоном, здесь можно оказать большую помощь - большую металлическую помощь, часто в определенном оттенке зеленого.

Объявление

Хотя тракторы можно ассоциировать с крупными фермами, дело в том, что тракторы бывают самых разных форм и размеров.Скорее всего, даже если у вас всего несколько акров земли, есть ряд тракторов общего назначения, которые могут облегчить вам жизнь. А трактор полезен не только для вспашки и обработки полей. С увеличением количества доступного навесного оборудования современный трактор-универсал справится со всем, что вы можете на него бросить, от перемещения и разбрасывания навоза, уборки снега, рытья ям под столбы и, о да, обработки почвы и расчистки щеток.

Конечно, при таком количестве тракторов, способных выполнять такое количество работ, поиск подходящего трактора может вызывать затруднения.Мы поможем вам определиться, как выбрать трактор, подходящий для ваших нужд.

.

Сводный трактор - Образец: как сделать трактор БВ

Как вы думаете: что должно быть вкратце или прикреплено к нему? Варианты опроса ограничены, поскольку в вашем браузере отключен JavaScript.

Экспертное заключение

Молчанова Наталья

Менеджер по подбору персонала

Трактор - человек, отвечающий за управление и обслуживание различных видов техники и транспортных средств.

Работа слесаря ​​требует навыков:

  • вождение тракторов, комбайнов, грузовиков;
  • ремонт каждого вида оборудования;
  • поддерживать в рабочем состоянии автомобили.

Кроме того, нам нужно обрабатывать землю, просеивать зерно, возить и завозить урожай, расчищать дороги зимой, рыть траншеи и убирать территорию.

  1. Трактор МТЗ необходимо получить вторичное и водительское удостоверение категории «Е».
  2. Необходимо в совершенстве знать принцип устройства и устройства трактора, ремонта и обслуживания.

Из этого следует отметить необходимость в следующем:

  • выносливости,
  • физической силы,
  • ответственности,
  • дисциплины,
  • быть острым на слух и зорким глазом.

Найти позицию не составит труда, сопоставить гораздо сложнее.

Ежемесячный доход значительно выше в период посадки и сбора урожая. В любой момент вы можете переквалифицироваться на такие смежные профессии как: и.

Образец готовой аннотации

Для должности трактора

Имя

  • Дата рождения:
  • Семейное положение:
  • Домашний адрес:
  • Контактный телефон:
  • Эл.Почта:

Цель

Занять должность тракториста.

  • 15-летний опыт управления, обслуживания и ремонта колесных и гусеничных тракторов.
  • Ответственный подход к работе.
  • Вредных привычек нет.

Достижения и навыки

  • Опыт работы на колесных тракторах с мощностью двигателя более 110,3 кВт.
  • Опыт работы на гусеничном двигателе мощностью более 25,7 кВт.
  • Практический опыт ремонта и обслуживания тракторов.
  • Опыт погрузки-разгрузки.
  • Есть санитарная книжка.

Образование

200_-200_ гг. ПТУ. Слесарь-тракторист.

  • Практика и агрофирма.
  • Получил навыки пахоты.

Дополнительное образование

200_ г. Курсы повышения квалификации. Трактор лицензионный категории D.

200_ г. Курсы повышения квалификации. Трактор лицензионный категории E.

Опыт работы

200_-200_ гг. Лесозаготовительная компания. Трактор.

  • Перевозка грузов с использованием буксируемых устройств.
  • Обеспечение надлежащего технического состояния трактора.

2000-2000 гг. Птица. Тракторист.

  • Уборка птичников.
  • Погрузочно-разгрузочные работы.
  • Поддержание автомобилей в рабочем состоянии.

Личностные качества и качества

  • Обладаю внимательностью и отзывчивостью.
  • Я выносливая, в хорошей физической форме.
  • Хороший глаз и зрение в целом.

Дополнительная информация

  • Уверенный пользователь ПК.
  • Водительское удостоверение трактора: категория В, С, Д, Е, Ф.

Знание иностранных языков: свободно, украинский. Английский со словарем.

Примеры формата резюме

Можно сделать вывод, что работа перспективная и прибыльная, хорошо оплачивается и имеет потенциальные направления для развития.

Скачать Трактор БВ

Автор статьи

Директор кадрового агентства

.

Smart Farming - автоматизированное и подключенное сельское хозяйство> ENGINEERING.com

Сейчас на Земле живет больше людей, чем когда-либо прежде - 7,3 миллиарда - и это число продолжает расти, по прогнозам ООН, что к 2050 году оно достигнет 9,7 миллиарда. их. Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН прогнозирует, что нам необходимо увеличить мировое производство продуктов питания на 70 процентов в течение следующих нескольких десятилетий, чтобы прокормить ожидаемое население к 2050 году.

Наращивать производство до такой степени непросто, но современные инженеры и фермеры работают вместе, чтобы создать технологическое решение: точное земледелие и «умная ферма».

Сельское хозяйство - старейшая человеческая отрасль, но технологические изменения здесь, безусловно, не новы. Промышленные революции 19 и 20 веков заменили ручные инструменты и конные плуги бензиновыми двигателями и химическими удобрениями.

Теперь мы находимся на пороге очередного фундаментального сдвига в сельском хозяйстве благодаря новой промышленной революции и технологиям Индустрии 4.0.

Интеллектуальное земледелие и точное земледелие предполагают интеграцию передовых технологий в существующие методы ведения сельского хозяйства с целью повышения эффективности производства и качества сельскохозяйственной продукции. В качестве дополнительного преимущества они также улучшают качество жизни сельскохозяйственных рабочих за счет сокращения тяжелого труда и утомительных задач.

«Как будет выглядеть ферма через 50–100 лет?» - вопрос, заданный Дэвидом Слотером, профессором биологической и экологической инженерии Калифорнийского университета в Дэвисе. «Мы должны заняться проблемами роста населения, изменения климата и труда, и это вызвало большой интерес к технологиям».

Практически каждый аспект сельского хозяйства может извлечь выгоду из технологических достижений - от посадки и полива до здоровья сельскохозяйственных культур и сбора урожая. Большинство существующих и предстоящих сельскохозяйственных технологий делятся на три категории, которые, как ожидается, станут столпами интеллектуальной фермы: автономные роботы, дроны или БПЛА, а также датчики и Интернет вещей (IoT).

Как эти технологии уже меняют сельское хозяйство и какие новые изменения они принесут в будущем?

Замена человеческого труда автоматизацией - растущая тенденция во многих отраслях, и сельское хозяйство не исключение. Большинство аспектов сельского хозяйства исключительно трудоемки, и большая часть этого труда состоит из повторяющихся и стандартизированных задач - идеальная ниша для робототехники и автоматизации.

Мы уже видим сельскохозяйственных роботов, или AgBots, которые начинают появляться на фермах и выполнять самые разные задачи - от посадки и полива до сбора урожая и сортировки.В конце концов, эта новая волна интеллектуального оборудования позволит производить больше продуктов питания более высокого качества с меньшими затратами труда.

Беспилотные тракторы

Трактор - это сердце фермы, которое используется для множества различных задач в зависимости от типа фермы и конфигурации ее вспомогательного оборудования. Ожидается, что по мере развития технологий автономного вождения тракторы станут одними из первых машин, подлежащих переоборудованию.

На ранних этапах все еще потребуются человеческие усилия для создания карт полей и границ, программирования оптимальных траекторий полей с помощью программного обеспечения для планирования траекторий и определения других рабочих условий.Люди по-прежнему будут необходимы для регулярного ремонта и обслуживания.

Тем не менее, автономные тракторы со временем станут более способными и самодостаточными, особенно с включением дополнительных камер и систем машинного зрения, GPS для навигации, подключения к Интернету вещей для удаленного мониторинга и управления, а также радара и LiDAR для обнаружения и предотвращения объектов. Все эти технологические достижения значительно уменьшат потребность людей в активном управлении этими машинами.

Согласно CNH Industrial, компании, которая специализируется на сельскохозяйственном оборудовании и представила концептуальный автономный трактор в 2016 году: «В будущем эти концептуальные тракторы смогут использовать« большие данные », такие как спутниковая информация о погоде в реальном времени, для автоматического наилучшее использование идеальных условий, независимо от человеческого фактора и времени суток ».

(Изображение предоставлено CNH Industrial.)

Посев и посадка

(Изображение любезно предоставлено CEMA.)

Когда-то посев семян был трудоемким ручным процессом. Современное сельское хозяйство улучшило это за счет посевных машин, которые могут обрабатывать большую площадь намного быстрее, чем человек. Однако они часто используют метод разброса, который может быть неточным и расточительным, когда семена падают за пределы оптимального места. Эффективный посев требует контроля над двумя переменными: посадка семян на правильной глубине и размещение растений на соответствующем расстоянии друг от друга, чтобы обеспечить оптимальный рост.

Оборудование для точного высева спроектировано так, чтобы каждый раз максимально использовать эти параметры.Комбинирование данных геокартирования и датчиков, детализирующих качество почвы, ее плотность, влажность и уровни питательных веществ, избавляет от многих догадок в процессе посева. Семена имеют наилучшие шансы прорасти и вырасти, а урожай в целом будет выше.

По мере того, как сельское хозяйство переходит в будущее, существующие сеялки точного высева будут поставляться вместе с автономными тракторами и системами с поддержкой Интернета вещей, которые передают информацию фермеру. Таким образом можно было засеять все поле, и только один человек будет следить за процессом через видеопоток или цифровую панель управления на компьютере или планшете, в то время как по полю катятся несколько машин.

Автоматический полив и орошение

Подземное капельное орошение (SDI) уже является распространенным методом орошения, который позволяет фермерам контролировать, когда и сколько воды получают их культуры. Объединив эти системы SDI со все более изощренными датчиками с поддержкой IoT для непрерывного мониторинга уровня влажности и здоровья растений, фермеры смогут вмешиваться только при необходимости, в противном случае позволяя системе работать автономно.

Пример системы SDI для сельского хозяйства.В то время как существующие системы часто требуют, чтобы фермер вручную проверял линии и контролировал насосы, фильтры и датчики, будущие фермы могут подключать все это оборудование к датчикам, которые передают данные мониторинга непосредственно на компьютер или смартфон. (Изображение любезно предоставлено Jain Irrigation.)

Хотя системы SDI нельзя назвать полностью роботизированными, они могут работать полностью автономно в контексте интеллектуальной фермы, полагаясь на данные датчиков, установленных вокруг полей, для выполнения полива по мере необходимости.

Прополка и уход за посевами

Прополка и борьба с вредителями являются важными аспектами обслуживания растений и задачами, идеально подходящими для автономных роботов.Несколько прототипов уже разрабатываются, в том числе Bonirob от Deepfield Robotics и автоматизированный культиватор, который является частью исследовательской инициативы UC Davis Smart Farm.

Робот Bonirob размером с машину может автономно перемещаться по посевным площадям с помощью видео, LiDAR и спутникового GPS. Его разработчики используют машинное обучение, чтобы научить бонироба определять сорняки перед их удалением. Благодаря передовому машинному обучению или даже искусственному интеллекту (ИИ), которые будут интегрированы в будущее, такие машины могут полностью заменить людям необходимость вручную пропалывать или контролировать посевы.

Сельскохозяйственный робот Bonirob. (Изображение любезно предоставлено Deepfield Robotics.)

Прототип UC Davis работает несколько иначе. Их культиватор буксируется за трактором и оснащен системами визуализации, которые могут идентифицировать флуоресцентный краситель, которым покрываются семена при посеве, и который переносится на молодые растения, когда они прорастают и начинают расти. Затем культиватор вырезает не светящиеся сорняки.

Хотя эти примеры являются роботами, предназначенными для прополки, та же базовая машина может быть оснащена датчиками, камерами и распылителями для выявления вредителей и применения инсектицидов.

Эти и им подобные роботы не будут работать изолированно на фермах будущего. Они будут подключены к автономным тракторам и IoT, что позволит практически полностью запустить всю операцию.

Сбор урожая с поля, деревьев и лозы

Сбор урожая зависит от знания того, когда урожай готов, работы с погодными условиями и завершения сбора урожая в ограниченное доступное время. В настоящее время для уборки урожая используется большое количество разнообразных машин, многие из которых в будущем могут быть автоматизированы.

Традиционные зерноуборочные комбайны, кормоуборочные комбайны и специальные комбайны могут сразу же получить преимущества от технологии автономного трактора для прохождения поля. Добавьте более совершенные технологии с датчиками и подключением к Интернету вещей, и машины смогут автоматически начинать сбор урожая, как только условия станут идеальными, освобождая фермера для других задач.

Развитие технологий, позволяющих выполнять деликатные работы по уборке урожая, такие как сбор фруктов с деревьев или овощей, таких как помидоры, - вот где действительно проявят себя высокотехнологичные фермы.Инженеры работают над созданием подходящих роботизированных компонентов для этих сложных задач, таких как робот Panasonic для сбора помидоров, который включает в себя сложные камеры и алгоритмы для определения цвета, формы и местоположения помидора, чтобы определить его спелость.

Этот робот собирает помидоры за стебель, чтобы избежать ушибов, но другие инженеры пытаются разработать роботизированные концевые эффекторы, которые будут способны аккуратно захватывать фрукты и овощи достаточно крепко для сбора урожая, но не настолько сильно, чтобы они могли повредить их.

Еще одним прототипом для сбора фруктов является робот для сбора яблок с вакуумным приводом от Abundant Robotics, который использует компьютерное зрение, чтобы определять местонахождение яблок на дереве и определять, готовы ли они к сбору урожая.

Это лишь некоторые из десятков перспективных роботов, которые скоро возьмут на себя работу по уборке урожая. И снова, используя основу надежной системы IoT, эти агроботы могут непрерывно патрулировать поля, проверять растения с помощью датчиков и при необходимости собирать спелые культуры.

Сокращение труда, повышение урожайности и эффективности

Основной концепцией внедрения автономной робототехники в сельское хозяйство остается цель сокращения использования ручного труда при одновременном повышении эффективности, выхода продукции и качества.

В отличие от своих предков, чье время в основном занимал тяжелый труд, фермеры будущего будут тратить свое время на выполнение таких задач, как ремонт техники, отладка кода роботов, анализ данных и планирование сельскохозяйственных операций.

Как отмечалось в отношении всех этих агроботов, наличие надежной системы датчиков и Интернета вещей, встроенных в инфраструктуру фермы, имеет важное значение. Ключ к действительно «умной» ферме зависит от способности всех машин и датчиков связываться друг с другом и с фермером, даже если они работают автономно.

Какой фермер не хотел бы видеть свои поля с высоты птичьего полета? Если когда-то требовалось нанять пилота вертолета или небольшого самолета для облета собственности, делая аэрофотоснимки, теперь дроны, оснащенные камерами, могут производить те же изображения за небольшую часть стоимости.

Кроме того, достижения в области технологий обработки изображений означают, что вы больше не ограничены только видимым светом и фотографией. Доступны системы камер, охватывающие все: от стандартных фотографических изображений до инфракрасных, ультрафиолетовых и даже гиперспектральных изображений. Многие из этих камер также могут записывать видео. Разрешение изображения при всех этих методах визуализации также увеличилось, и значение «высокого» в «высоком разрешении» продолжает расти.

Все эти различные типы изображений позволяют фермерам собирать более подробные данные, чем когда-либо прежде, расширяя их возможности для мониторинга здоровья сельскохозяйственных культур, оценки качества почвы и планирования мест посадки для оптимизации ресурсов и землепользования.Возможность регулярно выполнять эти полевые исследования улучшает планирование схем посадки семян, орошения и картографирования местности как в 2D, так и в 3D. Имея все эти данные, фермеры могут оптимизировать каждый аспект управления своими землями и урожаем.

Но не только камеры и возможности обработки изображений оказывают влияние на сельскохозяйственную сферу с помощью дронов - дроны также находят применение при посадке и опрыскивании.

Посадка с воздуха

Дроны-прототипы строятся и тестируются для использования при посеве и посадке, чтобы заменить необходимость ручного труда.Например, несколько компаний и исследователей работают над дронами, которые могут использовать сжатый воздух для выстрела капсул, содержащих семенные коробочки с удобрениями и питательными веществами, прямо в землю.

DroneSeed и BioCarbon - две такие компании, каждая из которых разрабатывает дроны, которые могут нести модуль, запускающий семена деревьев в землю в оптимальных местах. Хотя в настоящее время они предназначены для проектов по лесовосстановлению, нетрудно представить, что модули можно будет перенастроить для соответствия различным семенам сельскохозяйственных культур.С IoT и программным обеспечением для автономной работы парк дронов может завершить чрезвычайно точный посев в идеальных условиях для роста каждой культуры, увеличивая количество изменений для более быстрого роста и более высокой урожайности.

Пример дрона для посадки деревьев. (Изображение любезно предоставлено BioCarbon.)

Опрыскивание растений

Дрон для опрыскивания сельскохозяйственных культур DJI Agras MG-1. (Изображение любезно предоставлено DJI.)

В настоящее время доступны и разрабатываются дроны для опрыскивания сельскохозяйственных культур, что дает возможность автоматизировать еще одну трудоемкую задачу.Используя комбинацию GPS, лазерного измерения и ультразвукового позиционирования, дроны для опрыскивания сельскохозяйственных культур могут легко адаптироваться к высоте и местоположению, подстраиваясь под такие переменные, как скорость ветра, топография и география. Это позволяет дронам выполнять задачи по опрыскиванию сельскохозяйственных культур более эффективно, с большей точностью и с меньшими отходами.

Например, DJI предлагает дрон под названием Agras MG-1, разработанный специально для опрыскивания сельскохозяйственных культур, с емкостью бака 2,6 галлона (10 литров) жидких пестицидов, гербицидов или удобрений и дальностью полета от семи до десяти акров в час. .Микроволновый радар позволяет этому дрону поддерживать правильное расстояние до сельскохозяйственных культур и обеспечивать равномерное покрытие. Согласно DJI, он может работать в автоматическом, полуавтоматическом или ручном режиме.

Работая совместно с другими агроботами, растения, определенные как нуждающиеся в особом внимании, могли получить персональный визит ближайшего дрона при первых признаках проблемы. Возможность уделять индивидуальное внимание любой части поля, как только это необходимо, может помочь остановить многие проблемы до того, как они распространятся.

Дрон Agras MG-1 опрыскивает поле. (Изображение любезно предоставлено DJI.)

Мониторинг и анализ в реальном времени

Одна из самых полезных задач, которые могут выполнять дроны, - это удаленный мониторинг и анализ полей и посевов. Представьте себе преимущества использования небольшого парка дронов вместо группы рабочих, часами проводящих на ногах или в транспортном средстве, путешествуя по полю и визуально проверяя состояние урожая.

Здесь важна подключенная ферма, так как все эти данные должны быть видны, чтобы быть полезными.Фермеры могут просматривать данные и совершать личные поездки на поля только тогда, когда возникает конкретная проблема, требующая их внимания, вместо того, чтобы тратить время и силы на уход за здоровыми растениями.

Учитывая, что дроны для сельскохозяйственного использования все еще находятся на ранней стадии своего развития, у них есть несколько недостатков. Диапазоны и время полета не такие стабильные, как потребовалось бы многим фермам - в настоящее время даже самые долго работающие дроны достигают максимального времени полета около часа, прежде чем им нужно будет вернуться и перезарядить.

Капитальные затраты также все еще довольно высоки, до 25 000 долларов США на дрон для чего-то вроде PrecisionHawk Lancaster. Существуют менее дорогие модели, но они могут не поставляться с необходимым оборудованием для визуализации или распыления.

Инновационные автономные агроботы и дроны полезны, но что действительно сделает будущую ферму «умной фермой», так это то, что объединит все эти технологии: Интернет вещей.

Интернет вещей стал своего рода универсальным термином для идеи подключения компьютеров, машин, оборудования и устройств всех типов друг к другу, обмена данными и связи таким образом, чтобы они могли работать как так называемые «Умная» система.Мы уже видим, как технологии Интернета вещей используются по-разному, например, в устройствах умного дома и цифровых помощниках, умных заводах и умных медицинских устройствах.

«Умные фермы» будут иметь датчики, встроенные на каждом этапе сельскохозяйственного процесса и на каждую единицу оборудования. Датчики, установленные на полях, будут собирать данные об уровне освещенности, состоянии почвы, орошении, качестве воздуха и погоде. Эти данные будут возвращены фермеру или непосредственно на поле AgBots. Команды роботов будут путешествовать по полям и работать автономно, чтобы реагировать на потребности сельскохозяйственных культур, а также выполнять функции прополки, полива, обрезки и сбора урожая, руководствуясь собственными датчиками, навигацией и данными о урожае.Дроны будут путешествовать по небу, наблюдая с высоты птичьего полета на здоровье растений и состояние почвы или создавая карты, которые будут направлять роботов и помогать фермерам-людям планировать следующие шаги фермы. Все это поможет повысить урожайность, повысить доступность и качество продуктов питания.

BI Intelligence поделился своим прогнозом, что количество устройств IoT, установленных в сельском хозяйстве, увеличится с 30 миллионов в 2015 году до 75 миллионов к 2020 году. Ожидается, что в соответствии с этой тенденцией подключенные фермы будут генерировать целых 4.1 миллион точек данных каждый день в 2050 году - по сравнению с 190 000 в 2014 году.

Гора данных и другой информации, генерируемые сельскохозяйственными технологиями, а также возможности подключения, позволяющие обмениваться ими, станут основой будущей интеллектуальной фермы. Фермеры смогут «видеть» все аспекты своей деятельности - какие растения здоровы или нуждаются во внимании, где поле нуждается в воде, что делают комбайны - и принимать обоснованные решения.

И это обсуждение затронуло только верхушку пресловутого айсберга с упором на вегетативные культуры; В равной степени широко используются интеллектуальные технологии для животноводства, а также множество дронов и роботов для всех аспектов сельского хозяйства.Если каждая ферма в стране станет умной фермой, то достижение этого 70-процентного увеличения производства продуктов питания будет неизбежным.

Какие агротехнологии вы ждете с нетерпением? Комментарий ниже.


.

Этика автономных автомобилей, самоуправление и проблема тележки

За последние несколько лет в автомобили было встроено все больше и больше автономных функций. А всего пару месяцев назад Tesla выпустила следующее видео, в котором хвастается своим достижением «полного самоуправления».

В статье Techopedia сообщается, что даже более ранние автомобили Tesla содержали «необходимое оборудование для автономного вождения», хотя активация этой способности зависела от обновления программного обеспечения.В статье также предусматривается разница между тем, как построенные сегодня автономные автомобили будут отличаться от автомобилей будущего.

В настоящее время автомобили Tesla оснащены необходимым оборудованием для автономного вождения, но для полной активации этой функции требуются обновления программного обеспечения. Хотя это позволит полностью автономное вождение, оно также позволит водителю-человеку взять на себя управление, когда ситуация требует вмешательства.

Однако следующему поколению автономных транспортных средств не потребуются рулевые колеса, педали или трансмиссии.Преимущество таких автомобилей заключается в возможности уменьшения количества аварий и предоставления необходимого транспорта для людей, не способных управлять автомобилем, таких как пожилые люди или люди с ограниченными возможностями зрения или физическими недостатками.

Но есть и потенциальный недостаток: необходимость в человеческом агентстве, которое настраивает программирование автомобиля, чтобы предвидеть все возможные сценарии и направлять машину, чтобы выносить те суждения, которые люди должны делать, когда сценарий требует действий, которые неизбежно причинить вред в той или иной форме.

Хотя Tesla, возможно, самое известное имя в области искусственного интеллекта для транспортных средств, она, безусловно, не единственный игрок на этом растущем рынке. Некоторые гораздо более почтенные имена в индустрии также участвовали в этом процессе.

СВЯЗАННЫЕ С: ИНТЕРЕСНАЯ ИСТОРИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ АВТОМОБИЛЕЙ

Бернард Марр недавно написал о миллиардных инвестициях Toyota в беспилотные автомобили и искусственный интеллект. Компания поставила перед собой цели, которых она хочет достичь к 2020 году:

«Благодаря инвестициям Toyota в технологические стартапы, такие как Perceptive Automata, она надеется создать технологию, которая позволит автономным транспортным средствам более интуитивно похожи на человеческую интуицию, когда они находятся в движении. Дорога больше похожа на то, как водители-люди взаимодействуют с пешеходами.”

История безопасности беспилотного вождения

Конечно, мы еще не достигли этого. Но вопрос в том, является ли это конечной целью и должны ли мы ее преследовать, не принимая во внимание последствия полностью независимого автомобиля.

Каждая ДТП и Смертность с самоуправляемым автомобилем В списках девять аварий с участием автономных транспортных средств, только четыре из которых привели к гибели людей. Однако, несмотря на претензии к названию, список неполный, поскольку после публикации статьи в таких авариях были жертвы.

Последний случай со смертельным исходом, о котором сообщалось, был связан с автомобилем Tesla Model X 23 марта 2018 года. Водитель автомобиля погиб, когда он врезался в ограждение шоссе. Тесла обвинил это в том, что барьер мешал автономной системе вождения автомобиля:

«Причина, по которой эта авария была настолько серьезной, заключается в том, что глушитель столкновения, барьер безопасности на шоссе, который предназначен для уменьшения удара о бетонный разделитель полосы движения, имел был раздавлен в предыдущей аварии без замены », - говорится в заявлении Tesla.

Компания добавила: «Мы никогда не видели такого уровня повреждений Model X при любой другой аварии».

К сожалению, на этом аварии беспилотных автомобилей Tesla со смертельным исходом не закончились. Ряд из них произошел в этом году.

Среди инцидентов был один 1 марта 2019 года. Национальный совет по безопасности на транспорте США (NTSB) подтвердил, что полуавтономное программное обеспечение автопилота использовалось на Tesla Model 3, когда он врезался в тягач с прицепом, пытавшимся пересечь границу. на шоссе Флориды, водитель автомобиля погиб.

Хотя они все еще относительно редки, по сравнению с дорожно-транспортными происшествиями, вызванными водителями-людьми, тот факт, что в результате беспилотных автомобилей случаются несчастные случаи и случаи со смертельным исходом, заставляет людей опасаться их безопасности и программирования. Фактически, в этом году Quartz поставил под сомнение заявления Tesla о безопасности.

Как и в случае аварии Tesla, в большинстве аварий с автономными автомобилями погибает человек, сидящий на водительском сиденье. Однако были случаи, когда люди, находившиеся вне автомобиля, сбивались и убивались автономными автомобилями.

Самым печально известным инцидентом такого рода может быть инцидент, связанный с Uber, когда в марте 2018 года погибла Элейн Херцберг. 49-летняя женщина шла и толкала свой велосипед через Милл-авеню в Темпе, штат Аризона, когда ее сбила машина Uber.

Видео инцидента, опубликованное полицией, можно посмотреть здесь:

В результате Uber принял политику, предусматривающую включение людей в свои автомобили. История сообщается здесь: Uber возвращает к работе беспилотные автомобили, но с водителями-людьми.

Это способ для Uber обойти проблему, с которой нам придется столкнуться, если и когда полностью автономные автомобили станут нормой: как запрограммировать их, чтобы они включали инстинкт сохранения человеческой жизни.

Программирование ИИ с заботой об этике

Как мы видели в другой статье «Наш дивный новый мир: почему развитие ИИ вызывает этические проблемы», огромная сила ИИ влечет за собой большую ответственность - убедиться, что технологии не позволяют ситуации хуже во имя прогресса.Изучение этики ИИ привлекло внимание людей, которые думают о том, что нужно сделать перед внедрением автоматизированных решений.

Один из этих людей, Пол Тагард, доктор философии, канадский философ и ученый-когнитивист, поднял некоторые из проблем, с которыми мы теперь должны столкнуться в отношении этики программирования в ИИ, в книге «Как создать этический искусственный интеллект».

Он поднимает следующие 3 препятствия:

  1. Этические теории очень противоречивы.Некоторые люди предпочитают этические принципы, установленные религиозными текстами, такими как Библия или Коран. Философы спорят о том, должна ли этика основываться на правах и обязанностях, на высшем благе для наибольшего числа людей или на добродетельных поступках.
  2. Этичное поведение требует удовлетворения моральных ценностей, но нет единого мнения о том, какие ценности подходят или даже о том, какие ценности являются. Без учета соответствующих ценностей, которые люди используют, когда действуют этично, невозможно согласовать ценности систем ИИ с ценностями людей.
  3. Чтобы построить систему ИИ, которая ведет себя этично, представления о ценностях, правильном и неправильном должны быть достаточно точными, чтобы их можно было реализовать в алгоритмах, но точность и алгоритмы крайне не хватает в текущих этических обсуждениях.

Тагард действительно предлагает подход к преодолению этих проблем, говорит он и ссылается на свою книгу Естественная философия: от социального мозга к знаниям, реальности, морали и красоте . Однако в ходе статьи он не предлагает решения, специально предназначенного для программирования беспилотных автомобилей.

Беспилотные автомобили и проблема тележки

В идеале водители избегают столкновения ни с чем, ни с кем-либо. Но можно попасть в ситуацию, в которой невозможно избежать столкновения, и единственный выбор - в кого или людей ударить.

Эта этическая дилемма известна как проблема тележки, которая, как и сама тележка, возникла более века назад. Обычно это представляется следующим образом:

Вы видите, как сбежавший троллейбус движется к пяти связанным (или иным образом недееспособным) людям, лежащим на рельсах.Вы стоите рядом с рычагом, который управляет переключателем. Если вы потянете за рычаг, тележка будет перенаправлена ​​на боковой путь, и пять человек на главном пути будут спасены. Однако на обочине дороги лежит одинокий человек.

У вас есть два варианта:

  1. Ничего не делать и позволить тележке убить пять человек на главном пути;
  2. Потяните за рычаг, отклонив тележку на боковую колею, где она убьет одного человека.

Конечно, действительно хорошего выбора здесь нет.Вопрос в том, какой из двух плохих вариантов меньше. Именно такую ​​дилемму Зеленый Гоблин представил Человеку-пауку в фильме 2002 года, пытаясь заставить его выбирать между спасением канатной дороги, полной детей, или женщины, которую он любит:

Быть супергероем, Человек-паук смог использовать свои способности прядения паутины и силу, чтобы спасти их обоих. Но иногда даже супергероям приходится делать трагический выбор, как это было в фильме 2008 года « Темный рыцарь », в котором Бэтмен решил оставить любимую женщину во взорвавшемся здании.

Таким образом, даже те, кто обладает превосходными способностями, не всегда могут спасти всех, и такая же ситуация может применяться к автомобилям с поддержкой ИИ.

Тогда возникает вопрос: какой этический кодекс мы применяем, чтобы запрограммировать их на такой выбор?

Что должен делать беспилотный автомобиль?

MIT Technology Review привлек внимание некоторых исследователей, которые несколько лет назад формулировали ответы в своей книге «Как помочь самоуправляемым автомобилям принимать этические решения». Среди исследователей в этой области - Крис Гердес, профессор Стэнфордского университета, который изучал «этические дилеммы, которые могут возникнуть, когда самоуправляемое транспортное средство внедряется в реальном мире»."

Он предложил более простой выбор: иметь дело с ребенком, выбегающим на улицу, который заставляет машину что-то удариться, но позволяет ему выбирать между ребенком и фургоном на дороге. Для человека это не должно быть - мозговой ум, что защита ребенка важнее, чем защита фургона или самого автономного автомобиля.

Но что подумает ИИ? А что насчет пассажиров в автомобиле, которые могут получить травмы в результате такого столкновения?

Гердес заметил: «Это очень трудные решения, с которыми каждый день сталкиваются разработчики алгоритмов управления для автоматизированных транспортных средств.

В статье также цитируется Адриано Алессандрини, исследователь, работавший над автоматизированными транспортными средствами в Университете де Рома Ла Сапиенца в Италии, который возглавлял итальянскую часть европейского проекта CityMobil2 по тестированию автоматизированных транспортных средств. Смотрите видео об этом ниже:

Она инкапсулировала проблему тележки для водителей и беспилотных автомобилей в следующем суммировании:

«Вы можете увидеть что-то на своем пути, и вы решите сменить полосу движения, и как и вы, в этом переулке есть что-то еще.Так что это этическая дилемма ».

Еще один видный специалист в этой области - Патрик Лин, профессор философии из Калифорнийского политехнического университета, с которым работал Гердес. TED-Ed Линя рассматривает этические проблемы программирования беспилотных автомобилей для принятия решений о жизни или смерти, представленный в виде мысленного эксперимента в этом видео:

Если бы мы управляли автомобилем с коробкой в ​​ручном режиме, Какой бы способ мы ни отреагировали, это будет восприниматься как реакция, а не намеренное решение », - говорит Линь в видео.Соответственно, это будет пониматься как «инстинктивный панический шаг без предусмотрительности или злого умысла».

Совершенно реальная возможность гибели людей не в результате неисправности, а в результате того, что машины следуют своему программированию, - вот что делает так важно заранее подумать о том, как справиться с тем, что Лин описывает как «своего рода алгоритм прицеливания. "

Он объясняет, что такие программы будут «систематически отдавать предпочтение или дискриминировать определенный тип объекта, в который можно врезаться.«

В результате те, кто находится в« целевых транспортных средствах, будут страдать от негативных последствий этого алгоритма не по своей вине ».

Он не предлагает решения этой проблемы, но это предупреждение, о котором мы должны подумать. о том, как мы собираемся справиться с этим:

«Обнаружение этих моральных крутых поворотов сейчас поможет нам маневрировать по незнакомой дороге технологической этики и позволит нам уверенно и сознательно отправиться в наше прекрасное новое будущее».

Это, вероятно, докажет это даже более сложная задача для навигации, чем дороги, по которым должны ехать автономные транспортные средства.

.

Смотрите также