YOLOvME: обнаружение болезней растений и повышение эффективности сельского хозяйства

Мы поговорили с Клинтоном Анани, чтобы узнать, как он решил проблемы с болезнями сельскохозяйственных культур с помощью ИИ.

Клинтон — инженер-программист и инженер-робототехник, увлечённый инженер в области глубокого обучения. Он также сооснователь и генеральный директор компании 3Farmate Robotics Limited — стартапа в сфере агротехнологий и исследований и разработок, который создаёт автоматизированное оборудование, чтобы с помощью робототехники и искусственного интеллекта решить проблему неэффективного ручного труда в сельском хозяйстве.

Клинтон обожает создавать роботов! Но интерес к машинам появился у него гораздо раньше, ещё в детстве. В конце концов это любопытство привело его к ИИ. Клинтон начал изучать ИИ около трёх лет назад, практически ничего не зная об этой области. Он прошёл десятки руководств и создал множество проектов. Но Клинтон всё ещё не мог самостоятельно работать в сфере ИИ. Поэтому он решил глубоко погрузиться в машинное обучение. Клинтон проходил в основном курсы ведущих университетов и учреждений на Coursera и Udacity. По словам Клинтона, особенно важными для его нынешних достижений стали курсы Эндрю Ына по глубокому обучению. Клинтон пользуется YOLOv5 с начала 2021 года.

3Farmate Robotics решает две проблемы пищевой промышленности:#

1. Предоставление цифровых инструментов для сельского хозяйства, чтобы повысить эффективность и производительность. 2. Предоставление высокоэффективной рабочей силы для обработки земли и максимального использования её потенциала.

Для обоих секторов ИИ в сельском хозяйстве крайне важен. Болезни сельскохозяйственных культур всегда были серьёзной проблемой для фермерских хозяйств и до сих пор ежегодно уничтожают сотни акров посевов. Ущерб наносит крайне медленный и требующий ручного труда процесс анализа болезней растений, а также длительное ожидание рекомендаций. Обычно существующие решения требуют, чтобы фитопатолог приехал в хозяйство, провёл обследование, собрал данные и представил результаты через одну-две недели. За это время болезни и заражения продолжают распространяться. Неэффективность такого процесса очевидна, и его можно улучшить: выявлять болезни культур прямо на месте и рекомендовать решения за считаные секунды.

Поэтому ИИ оказался одним из главных кандидатов на решение этой проблемы. Существует множество моделей ИИ на выбор. Однако в прошлых проектах Ultralytics YOLOv5 неизменно обеспечивала Клинтону отличные результаты и точность, поэтому он решил рассмотреть её для цифровых инструментов и встроенных систем.

Почему с Ultralytics YOLOv5 было так легко работать?#

Смотри: анализ сельскохозяйственных культур для производства здоровых продуктов с помощью Ultralytics YOLOv5.

Обучить модель Ultralytics YOLOv5 просто и удобно. Для развёртывания модели у нас предусмотрены веб-развёртывание, мобильное развёртывание и развёртывание во встроенных системах.

«В ближайшем будущем мы планируем оценивать качество фруктов и овощей в реальном времени. Для этого мы будем использовать Ultralytics YOLOv5», — говорит Клинтон.

Какой совет ты дашь тому, кто только начинает изучать ИИ?#

Тем, кто только начинает изучать ИИ, я бы посоветовал найти хороший план обучения и тщательно ему следовать. Если пропустить основы ИИ (математический анализ, статистику и дифференциальные уравнения), будет трудно работать с системами ИИ и вести реальные проекты в этой области. Поэтому не торопись и получай удовольствие от процесса.

3Farmate Robotics предлагает платформу на базе ИИ для анализа сельскохозяйственных культур, обнаружения инфекций и подготовки рекомендаций для разных видов культур. Эта лёгкая платформа работает на любом мобильном телефоне. Следи за новостями 3Farmate Robotics в LinkedIn.

Узнай, как Ultralytics YOLOv5 и ИИ на основе компьютерного зрения меняют сельское хозяйство.

Мы хотим рассказать и о твоём сценарии использования YOLOv5! Отметь нас в соцсетях @Ultralytics с хештегом #YOLOvME — и, возможно, мы расскажем о тебе.