[论文解读] Robots in the Garden: Artificial Intelligence and Adaptive Landscapes

Zihao Zhang, Susan L. Epstein+4 more|arXiv (Cornell University)|May 22, 2023

Land Use and Ecosystem ServicesEnvironmental Science被引用 3

一句话总结

本文介紹了ELUA——一個整合人工智慧的都市農業實驗室，配備兩台走軌機器人，能自主執行室內與屋頂花園的播種、澆水、除草與修枝工作。透過感測器、電腦視覺與人工智慧驅動的控制系統，ELUA能根據即時環境反饋，實現回應式、適應性的景觀設計，展現長期、人工智慧增強的都市生態參與框架。

ABSTRACT

This paper introduces ELUA, the Ecological Laboratory for Urban Agriculture, a collaboration among landscape architects, architects and computer scientists who specialize in artificial intelligence, robotics and computer vision. ELUA has two gantry robots, one indoors and the other outside on the rooftop of a 6-story campus building. Each robot can seed, water, weed, and prune in its garden. To support responsive landscape research, ELUA also includes sensor arrays, an AI-powered camera, and an extensive network infrastructure. This project demonstrates a way to integrate artificial intelligence into an evolving urban ecosystem, and encourages landscape architects to develop an adaptive design framework where design becomes a long-term engagement with the environment.

研究动机与目标

• 開發一個回應式、人工智慧增強的都市農業生態系統，以支持長期的生態參與。
• 將機器人技術與人工智慧整合至景觀建築，實現適應性、持續演變的設計流程。
• 建立一個即時環境感測與自主干預的測試平台，應用於都市綠地空間。
• 促進景觀建築、電腦科學與人工智慧之間的跨學科合作，以支持永續都市發展。

提出的方法

• 部署兩台安裝於走軌上的機器人——一台位於室內，一台位於屋頂——具備播種、澆水、除草與修枝能力。
• 整合感測器陣列，即時監測微氣候、土壤濕度與植物健康狀態。
• 實施人工智慧驅動的攝影系統，進行持續的視覺監測與植物狀態辨識。
• 運用全面的網路基礎設施，實現機器人系統間的資料同步與遠端控制。
• 應用電腦視覺與人工智慧演算法，解讀感測器與影像資料，以支持適應性決策。
• 設計一個回應式景觀框架，使機器人行動能根據環境反饋迴圈動態調整。

实验结果

研究问题

• RQ1 人工智慧與機器人技術應如何有效整合於都市農業景觀，以實現對環境變化的即時適應性回應？
• RQ2 機器人系統在超越靜態規劃的長期、動態景觀設計中，可扮演何種角色？
• RQ3 感測器網路與電腦視覺如何實現都市綠地空間的自主監測與干預？
• RQ4 需要哪些跨學科框架，以支持人工智慧驅動、生態回應的景觀建築？

主要发现

• ELUA系統成功示範了在室內與戶外環境中，自主執行多項園藝任務。
• 來自感測器與電腦視覺的即時環境資料，使機器人行為得以動態調整。
• 人工智慧與機器人技術的整合，實現了對植物生長與微氣候變化的持續監測與適應性回應。
• 該計畫建立了一個功能性的回應式景觀建築模型，其中設計是一個持續、資料驅動的過程。
• 景觀建築師、機器人專家與人工智慧研究人員之間的跨學科合作，被證明對開發整合性、適應性系統至關重要。
• 該系統的基礎設施支援類似機器人解決方案在都市生態環境中的可擴展部署。