YOLOvME: 작물 질병 감지 및 농업 효율성 향상

Clinton Anani와 함께 AI를 사용하여 작물 질병 문제를 어떻게 극복했는지 알아보았습니다.

Clinton은 소프트웨어 및 로봇 공학 엔지니어이자 열정적인 딥 러닝 엔지니어입니다. 또한 첨단 로봇 공학 및 인공 지능을 활용하여 농업 부문의 비효율적인 수동 노동 문제를 해결하기 위한 자동화 기계 구축에 주력하는 AgriTech R&D 스타트업인 3Farmate Robotics Limited의 공동 창립자이자 CEO입니다.

Clinton은 로봇 만드는 것을 좋아합니다! 하지만 기계에 대한 그의 관심은 어렸을 때부터 시작되었습니다. 이러한 호기심은 결국 그를 AI로 이끌었습니다. Clinton은 약 3년 전에 AI를 시작했으며, 이 분야에 대한 지식은 거의 없었습니다. 그는 수십 개의 튜토리얼을 따라하고 놀라운 결과물을 만들었습니다. 하지만 여전히 Clinton은 AI 분야에서 자립할 수 없었습니다. 그래서 그는 머신 러닝에 깊이 빠져들기로 결심했습니다. Clinton은 주로 Coursera와 Udacity에서 최고의 대학 및 기관의 강좌를 수강했습니다. Clinton은 Andrew Ng의 딥 러닝 강좌가 현재의 자신을 만드는 데 특히 큰 영향을 미쳤다고 말했습니다.

Clinton은 2021년 초부터 YOLOv5를 사용해 왔습니다.

3Farmate Robotics는 식품 생산 산업에서 두 가지 문제를 해결합니다.

1. 효율성과 처리량을 개선하기 위해 해당 부문에 디지털 농장 도구를 제공합니다.

2. 토지를 경작하고 잠재력을 극대화할 수 있는 효율적인 노동력을 제공합니다.

두 분야 모두에서 농업 분야의 AI는 필수적입니다. 작물 질병은 항상 농장에 큰 피해를 주었으며 매년 수백 에이커의 식량 작물을 계속 파괴하고 있습니다. 이러한 파괴는 작물 질병 분석의 속도가 매우 느리고 수동적이며 해결책을 제시하는 데 시간이 오래 걸리기 때문입니다.

기존 솔루션은 일반적으로 식물 병리학자가 농장을 방문하여 조사를 수행하고 데이터를 수집하여 1~2주 내에 결과를 제시해야 하며, 그 동안 질병/감염이 계속 확산됩니다. 프로세스 비효율성을 인식하여 작물 질병을 즉시 식별하고 몇 초 만에 솔루션을 권장하는 데 있어 개선의 여지가 분명히 있습니다. 따라서 AI가 이 문제를 해결할 수 있는 최고의 대안으로 여겨졌습니다.

AI 모델 선택에 있어서는 선택할 수 있는 옵션이 많습니다. 그러나 YOLOv5는 이전에 Clinton이 작업했을 때 지속적으로 훌륭한 결과와 정확도를 제공하여 디지털 도구와 임베디드 시스템 모두에 고려하게 되었습니다.

YOLOv5를 사용하기 쉬운 이유는 무엇입니까?

시청: YOLOv5를 사용한 건강 식품 작물 분석.

YOLOv5 모델을 훈련하는 것은 매우 간단하고 편리합니다. 모델 배포의 경우 웹 기반 배포, 모바일 및 임베디드 시스템 배포가 있습니다.

Clinton은 “가까운 미래에 과일과 채소의 품질을 실시간으로 평가할 계획이며, 이를 위해 YOLOv5를 사용할 것입니다.”라고 말합니다.

AI를 처음 시작하는 사람에게 어떤 조언을 해주시겠습니까?

AI를 처음 접하는 분이라면 AI 학습 로드맵을 꼼꼼히 찾아 충실히 따르는 것을 추천합니다. AI의 기초(미적분, 통계, 미분 방정식)를 놓치면 AI 시스템을 다루고 실제 AI 프로젝트를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 그러니 천천히, 그리고 즐겁게 학습하세요.

3Farmate Robotics는 작물 분석, 감염 감지, 다중 작물 지원 권장 사항을 제공하는 AI 기반 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 가벼우며 모든 휴대폰에서 실행할 수 있습니다. LinkedIn에서 3Farmate Robotics의 최신 정보를 확인하세요.

YOLOv5와 Vision AI가 농업 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요.

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