I stora industriella växthus behandlas vanligtvis växter enligt väletablerade protokoll för vattning, näringsämnen och skuggning/ljus. Även om detta är praktiskt för automatiseringen av processen, det inte utnyttja den fulla potentialen för optimal växt behandling. För att på ett effektivare sätt odla växter bör särskilda behandlingar som är anpassade till de enskilda växternas behov tillämpas. Erfarna mänskliga trädgårdsmästare är mycket bra på att behandla växter individuellt. Tyvärr, anställa en besättning av trädgårdsmästare att utföra denna uppgift i stora växthus är inte kostnadseffektivt. I detta arbete presenterar vi ett kognitivt system som integrerar artificiell intelligens (AI) tekniker för beslutsfattande med robotik tekniker för att avkänna och agera för att självständigt behandla växter med hjälp av en real-robot plattform. Artificiell intelligens tekniker används för att bestämma mängden vatten och näringsämnen varje växt behöver enligt växtens historia. Robotteknik för att mäta växters egenskaper (t.ex. blad) från visuell information med 3D-modellrepresentationer. Dessa attribut används av AI-systemet för att fatta beslut om den behandling som ska tillämpas. Agerande tekniker utför robotrörelser för att förse växterna med den angivna mängden vatten och näringsämnen.
För mer typiska inomhus trädgårdsarbete, en kognitiv metod använder artificiell intelligens tekniker för att behandla varje anläggning individuellt enligt sin historia REF.