YOLOvME：作物の病害検出と農業効率の向上

クリントン・アナニ氏に、AIを使ってどのように作物の病気の問題を克服したのかを聞きました。

クリントン氏は、ソフトウェアおよびロボット工学エンジニアであり、非常に情熱的な深層学習エンジニアです。彼はまた、3Farmate Robotics Limitedの共同創業者兼CEOでもあります。これは、農業分野における非効率な手作業に対処するために、最先端のロボット工学と人工知能を活用して自動化機械を構築することに重点を置いているアグリテックの研究開発スタートアップです。

クリントンはロボットを作るのが大好きだ！しかし、彼が機械に興味を持ち始めたのは、もっと前の子供の頃だ。この好奇心がやがて彼をAIへと導いた。クリントンがAIを始めたのは約3年前で、その分野の知識はほとんどゼロに近かった。彼は何十ものチュートリアルを追いかけ、素晴らしいものを作った。しかし、それでもクリントンはAI分野で独り立ちすることができなかった。そこで彼は、機械学習を深く学ぶことにした。クリントンは主に、CourseraやUdacityで一流大学や教育機関のコースを受講した。クリントンは、アンドリュー・ングから受講したディープラーニングに関するコースは、彼が今日の地位を築く上で特に影響力があったと述べている。

クリントンが使用しているのは YOLOv5を2021年の初めから使用している。

3Farmate Roboticsは、食品生産業界における2つの課題に取り組んでいます。

‍1. 効率とスループットを向上させるために、デジタル農業ツールをこの分野に提供します。

2. 土地を耕し、その可能性を最大限に引き出すための、非常に効率的な労働力を提供します。‍

どちらの分野にとっても、農業におけるAIは不可欠である。作物病害は常に農場を悩ませており、毎年何百エーカーもの食用作物を破壊し続けている。この破壊は、作物病害の分析に非常に時間がかかり、手作業であることと、解決策を提案するのに時間がかかることに起因している。

既存の解決策では、一般的に植物病理学者が農場を訪問し、調査を行い、いくつかのデータを収集し、1～2週間で調査結果を提示する必要があるが、その間に病害／蔓延は拡大し続ける。このようなプロセスの非効率性を認識すると、作物の病害をその場で特定し、数秒で解決策を提案するという、明らかな改善の機会がある。そこで、AIがこの問題を解決する最有力候補であることが判明した。

AIモデルの選択に関しては、多くの選択肢から選ぶことができる。しかし、YOLOv5 5は、クリントンが以前使用した際に優れた結果と精度を提供し続けたため、クリントンはYOLOv5 5を同社のデジタル・ツールと組み込みシステムの両方に使用することを検討した。

YOLOv5 働きやすかった理由は？

見る：YOLOv5健康食品のための作物分析。

YOLOv5 モデルのトレーニングは非常に簡単で、作業も非常に便利です。モデルのデプロイメントには、ウェブベースのデプロイメント、モバイルのデプロイメント、組み込みシステムのデプロイメントがある。

「近い将来、私たちは果物や野菜の品質評価をリアルタイムで行おうと考えており、そのためにYOLOv5 使われるでしょう」とクリントンは言う。

AIを始める人にどのようなアドバイスをしますか？

AIを初めて学ぶ方には、AIに関する優れた学習ロードマップを見つけて、それを綿密にたどることをお勧めします。AIの基礎（微積分、統計、微分方程式の側面）を理解していないと、AIシステムを扱うことや、実際のAIプロジェクトを処理するために必要なことを理解するのが難しくなります。ゆっくりと進めて、楽しんでください。

3Farmate Roboticsは、AIを活用したプラットフォームを提供し、作物を分析し、感染を検出し、複数の作物に対応した推奨事項を作成します。このプラットフォームは軽量で、あらゆる携帯電話で実行できます。3Farmate Roboticsの最新情報は、LinkedInでご確認ください。

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