Ultralytics HUB : 코딩 없이도 AI로 아이디어를 강화하세요. YOLOv5 기술로 농업과 같은 산업을 혁신하세요. 지금 가입하세요!
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아직 몰랐다면 이제 알 수 있습니다. Ultralytics HUB AI를 사용하여 아이디어를 실현하는 곳입니다.
이전에 AI를 사용해 본 경험이 없어도 됩니다. 코드를 몰라도 됩니다. 프로그래머가 아니어도 됩니다. 그리고 제2의 엘론 머스크가 될 필요도 없습니다.
아이디어만 있으면 됩니다...
농업과 농업 분야에서 AI의 미래를 변화시키는 애플리케이션을 개발하기 위해 Ultralytics 을 사용한 SOWIT의 창립자들도 이들과 마찬가지입니다.
SOWIT는 농업학자, 개발자, 엔지니어로 구성된 팀입니다... 그리고 혁신가들도 함께하고 있습니다. 이들은 아프리카 농부들에게 농업 방식을 혁신할 수 있는 기술을 제공함으로써 농업의 새로운 길을 개척하겠다는 놀라운 포부를 가지고 있습니다.
농사는 어렵습니다. 최소한의 장비로 농사를 짓는 것은 더더욱 어렵습니다. 이 지역에서는 농부들이 일상적인 작업을 완료하기 위해 힘들고 번거로운 과정을 거쳐야 하는 경우가 많습니다.
모로코의 마라케시와 이민타나우트 지역 사이에 있는 감귤 농장은 SOWIT가 협력하고 있는 농장으로, 일부 장비를 보유하고 있었지만 농업의 잠재력을 최대한 활용하기에는 충분하지 않았습니다.
이로 인해 작물 수확량을 추정하는 것은 자원과 시간을 모두 소모하는 힘든 작업이 되었습니다. 이런 식으로 말하자면...
...180헥타르에 달하는 농지의 나무에 달린 열매를 하나하나 세어본다고 상상해 보세요.
쉽지 않은 일입니다. 하지만 농부라면 식탁에 빵을 올리기 위해 반드시 해야 할 일입니다. 그리고 농장 자체의 경우이 작업에는 자체 단점이있었습니다:
농지에서 과일을 일일이 세는 작업은 다른 곳에 쓸 수 있는 많은 시간을 빼앗아 갑니다.
농부 전체 인력이 과일을 계수하는 것은 비용이 많이 들고 자본을 소모하는 일입니다.
인간은 추정치를 크게 왜곡할 수 있는 편견에 취약합니다. 한 실험에 따르면 23%의 경우, 같은 과일을 세는 두 농부의 총계가 10% 이상 차이가 나는 것으로 나타났습니다.
수동 수익률 추정은 정확하지 않으며, 상대적 오차가 30%를 넘습니다. 이러한 수준의 부정확성은 제품의 계획, 관리, 판매를 포함한 모든 성과 영역에 영향을 미치는 파급 효과를 낳습니다. 특히 소규모 농장은 협상력이 강한 구매자에게 판매할 때 항상 불리한 입장에 처하게 됩니다.
가장 큰 과제는 농부들이 최고의 결과를 얻을 수 있는 합리적인 가격의 기술을 이용할 수 있도록 하는 것이었습니다. 그래서 SOWIT는 당연히 Ultralytics 을 선택했고 그 결과는 탁월했습니다.
SOWIT 사용 YOLOv5Ultralytics HUB 의 근간이 되는 AI 아키텍처인 유 온리 룩 원스(You Only Look Once)를 사용하여 나무에 흩어져 있는 과일을 식별하는 모델을 훈련시켰습니다. YOLOv5 객체 감지 모델은 세계에서 가장 빠르고 정확한 것으로 유명하며, 사용자에게 실시간 객체 감지 기능을 제공합니다.
매우 효율적입니다. 강력합니다. Ultralytics HUB 으로도 쉽게 사용할 수 있습니다. Ultralytics HUB 은 AI 영역으로 가는 다리이자 객체 감지에 대한 입문서라고 생각하면 됩니다.
코드를 한 줄도 몰라도 YOLOv5 에서 머신러닝 모델을 재미있게 사용할 수 있습니다. 원하는 모델을 훈련시켜 영감을 주는 모든 아이디어에서 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.
Ultralytics HUB 에서 무엇이든 만들 수 있습니다.
SOWIT 덕분에 농부들은 작물 수확량을 쉽고 빠르게 예측할 수 있는 새롭고 빠른 방법을 갖게 되었습니다. 농부들은 앱을 다운로드하고 나무 사진 2장을 찍기만 하면 실시간으로 과일의 개수가 계산됩니다.
아래는 실제 YOLOv5 의 일부 이미지입니다. 저 과일을 모두 세는 데 얼마나 걸릴까요?
농부 인용, 유세프 스리디, Mfruits 농장의 기술 이사: SOWIT의 애플리케이션을 사용하여 현장 자원을 절약하면서 적시에 매우 정밀하게 수확량을 정확하게 예측할 수 있었습니다.
농부는 먼저 개인 계정에 로그인해야 합니다.
각 농장은 고유합니다. 농부는 앱에서 자신의 농지를 식별하고 윤곽을 그려야 합니다. 그 후 작물 종류, 나무 수, 재배 방식 등 농장에 대한 기본 정보를 입력해야 합니다.
농부들은 필요한 오차 범위를 충족하기 위해 여러 그루의 나무를 샘플링해야 합니다. 이 작업은 각 나무의 앞면과 뒷면 사진을 두 장씩 찍는 방식으로 이루어집니다.
이제 마법이 일어나는 순간입니다. 모든 이미지는 YOLOv5 서버로 전송되어 각 나무에 매달린 다양한 과일의 수를 조사하고 식별할 수 있습니다.
편향성이 적을수록 정확도가 높아집니다. 농부들은 정확하고 일관된 샘플링 방법론에 의존할 수 있으며, 이는 장기적으로 매출과 이익의 증가로 이어집니다.
정확하고 일관된 수확량 예측을 통해 농부들은 최대 수확 2개월 전에 수확량을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 과수원을 방문하여 과일을 구매하는 중개인보다 더 큰 영향력을 행사할 수 있습니다.
농장은 과일을 세는 데 많은 인력을 투입하지 않아도 되므로 인건비를 절감할 수 있습니다. 이 추가 자본은 농장의 다른 곳에 투자할 수 있습니다.
YOLOv5 는 농지의 모든 과일을 일일이 세어볼 필요 없이 보다 자동화된 접근 방식을 제공합니다. 농부들은 짧은 시간 안에 작물 수확량 예측을 완료하여 생산성을 높일 수 있습니다. 생산성 향상은 곧 수익 증대로 이어집니다.
아이디어만 있으면 됩니다. 와 Ultralytics HUB로 모델을 쉽게 만들고 YOLOv5 아이디어를 실현할 수 있습니다. 복잡한 작업은 유니티에서 모두 처리해 드리므로 코드를 몰라도 재미있는 AI를 만들 수 있습니다. 쉽게 시작할 수 있고 모델을 구축하는 것은 더욱 쉽습니다 .
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