YOLOvME: Erkennung von Pflanzenkrankheiten und Effizienzsteigerung in der Landwirtschaft

Wir haben uns mit Clinton Anani zusammengesetzt, um herauszufinden, wie er mit Hilfe von KI Probleme mit Pflanzenkrankheiten gelöst hat.

Clinton ist Software- und Robotikingenieur und ein sehr leidenschaftlicher Deep-Learning-Ingenieur. Er ist außerdem Mitbegründer und CEO von 3Farmate Robotics Limited, einem AgriTech-Forschungs- und Entwicklungs-Startup, das sich auf den Bau von Automatisierungsmaschinen konzentriert, um ineffiziente manuelle Arbeit im Agrarsektor durch den Einsatz modernster Robotik und künstlicher Intelligenz zu bekämpfen.

Clinton liebt es, Roboter zu bauen! Sein Interesse an Maschinen begann jedoch schon viel früher, als er ein Kind war. Diese Neugier führte ihn schließlich zur KI. Clinton begann vor etwa 3 Jahren mit KI und hatte fast keine Kenntnisse auf diesem Gebiet. Er folgte Dutzenden von Tutorials und baute erstaunliche Dinge. Aber trotzdem war Clinton nicht in der Lage, im KI-Sektor auf eigenen Beinen zu stehen. Also beschloss er, tief in das maschinelle Lernen einzutauchen. Clinton belegte hauptsächlich Kurse von den Top-Universitäten und Institutionen auf Coursera und Udacity. Clinton erklärte, dass die Kurse von Andrew Ng über Deep Learning besonders einflussreich waren, um ihm zu dem zu verhelfen, wo er heute ist.

Clinton verwendet YOLOv5 seit Anfang 2021.

3Farmate Robotics geht zwei Probleme in der Lebensmittelproduktion an:

‍1. Bereitstellung digitaler landwirtschaftlicher Werkzeuge für den Sektor, um die Effizienz und den Durchsatz zu verbessern.

2. Bereitstellung einer hocheffizienten Arbeitskräfte, um das Land zu bebauen und sein Potenzial zu maximieren.‍

Für beide Sektoren ist KI in der Landwirtschaft von wesentlicher Bedeutung. Pflanzenkrankheiten haben landwirtschaftliche Betriebe schon immer geplagt und zerstören auch weiterhin jedes Jahr Hunderte von Hektar an Nahrungspflanzen. Diese Zerstörung ist auf die extrem langsame und manuelle Analyse von Pflanzenkrankheiten und die lange Dauer der Empfehlung von Lösungen zurückzuführen.

Bestehende Lösungen erfordern in der Regel, dass ein Pflanzenpathologe den Betrieb besucht, Erhebungen durchführt, Daten sammelt und die Ergebnisse innerhalb von ein bis zwei Wochen vorlegt, wobei sich die Krankheiten/der Befall weiter ausbreiten. In Anbetracht der Ineffizienzen des Prozesses besteht eine klare Möglichkeit zur Verbesserung: sowohl bei der Erkennung von Pflanzenkrankheiten direkt vor Ort als auch bei der Empfehlung von Lösungen innerhalb von Sekunden. Daher wurde KI als ein Top-Anwärter für die Lösung dieses Problems angesehen.

Bei der Wahl der KI-Modelle gibt es eine Vielzahl von Optionen. YOLOv5 lieferte Clinton jedoch kontinuierlich hervorragende Ergebnisse und Genauigkeit, als er zuvor damit arbeitete, was ihn dazu veranlasste, es sowohl für seine digitalen Tools als auch für seine eingebetteten Systeme in Betracht zu ziehen.

Warum war die Arbeit mit YOLOv5 einfach?

Ansehen: Fruchtanalyse für gesunde Lebensmittel mit YOLOv5.

Das Training eines YOLOv5-Modells ist sehr unkompliziert und bequem. Für die Modellbereitstellung haben wir eine webbasierte Bereitstellung, eine mobile und eine eingebettete Systembereitstellung.

“In naher Zukunft werden wir Qualitätsbeurteilungen von Obst und Gemüse in Echtzeit durchführen, und dafür wird YOLOv5 verwendet“, sagt Clinton.

Welchen Rat würden Sie jemandem geben, der mit KI anfängt?

Für jemanden, der neu im Bereich KI ist, würde ich empfehlen, einen wirklich guten Lernplan für KI zu finden und diesen sorgfältig zu befolgen. Wenn Sie die Grundlagen der KI (den Aspekt der Analysis, Statistik und Differentialgleichungen) verpassen, werden Sie es schwer haben, mit KI-Systemen zu arbeiten und zu verstehen, was erforderlich ist, um ein reales KI-Projekt zu bearbeiten. Gehen Sie es also langsam an und genießen Sie die Fahrt.

3Farmate Robotics bietet eine KI-gestützte Plattform zur Analyse von Feldfrüchten, zur Erkennung von Infektionen und zur Abgabe von Empfehlungen mit Unterstützung für mehrere Feldfrüchte. Diese Plattform ist leichtgewichtig und kann auf jedem Mobiltelefon laufen. Bleiben Sie auf dem Laufenden über 3Farmate Robotics auf LinkedIn.

Entdecken Sie, wie sich YOLOv5 und Vision AI in der Agrarindustrie verändern.

Wir möchten auch Ihren YOLOv5-Anwendungsfall ins Rampenlicht rücken! Markieren Sie uns in den sozialen Medien mit @Ultralytics und #YOLOvME, um die Chance zu erhalten, vorgestellt zu werden.