YOLOvME: Tarımda Ürün Hastalığı Tespiti ve Verimliliği Artırma

Clinton Anani'nin yapay zeka kullanarak ürün hastalığı sorunlarının üstesinden nasıl geldiğini öğrenmek için onunla görüştük.

Clinton bir Yazılım ve Robotik Mühendisidir ve son derece tutkulu bir Derin Öğrenme Mühendisidir. Aynı zamanda, Tarım sektöründeki verimsiz manuel iş gücünü ele almak için son teknoloji Robotik ve Yapay Zekayı kullanarak otomasyon makineleri inşa etmeye odaklanan bir AgriTech Ar-Ge girişimi olan 3Farmate Robotics Limited'in Kurucu Ortağı ve CEO'sudur.

Clinton robot yapmayı seviyor! Ancak, makinelere olan ilgisi çocukken çok daha önce başladı. Bu merak sonunda onu Yapay Zekaya yöneltti. Clinton, yaklaşık 3 yıl önce, alan hakkında neredeyse hiç bilgisi olmadan Yapay Zekaya başladı. Düzinelerce eğitim videosunu takip etti ve harika şeyler inşa etti. Ama yine de Clinton, Yapay Zeka sektöründe kendi başına ayakta duramıyordu. Bu yüzden Makine Öğrenimi'ne derinlemesine dalmaya karar verdi. Clinton çoğunlukla Coursera ve Udacity'deki en iyi üniversitelerden ve kurumlardan dersler aldı. Clinton, Andrew Ng'den aldığı Derin Öğrenme derslerinin, bugün bulunduğu yere gelmesinde özellikle etkili olduğunu belirtti.

Clinton, 2021'in başından beri YOLOv5'i kullanıyor.

3Farmate Robotics, Gıda Üretim Endüstrisindeki İki Sorunu Ele Alıyor:

‍1. Verimliliği ve üretimi artırmak için sektöre dijital tarım araçları sağlamak.

2. Araziyi işlemek ve potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için yüksek verimli bir iş gücü sağlamak.‍

Her iki sektör için de tarımda yapay zeka hayati öneme sahiptir. Ürün hastalıkları her zaman çiftlikleri rahatsız etmiş ve her yıl yüzlerce dönüm gıda ürününü yok etmeye devam etmektedir. Bu yıkım, ürün hastalıklarını analiz etmenin son derece yavaş ve manuel doğası ve çözüm önermenin ne kadar sürdüğü nedeniyledir.

Mevcut çözümler genellikle bir bitki patoloğunun çiftliği ziyaret etmesini, anketler yapmasını, bazı veriler toplaması ve bir veya iki hafta içinde bulgularını sunmasını gerektirir; bu süre zarfında hastalıklar/istilalar yayılmaya devam edecektir. Süreçteki verimsizlikleri fark ederek, iyileştirme için açık bir fırsat vardır: hem ürün hastalıklarını yerinde tespit etmek hem de saniyeler içinde çözüm önermek. Bu nedenle, yapay zeka bu sorunu çözmek için en iyi aday olarak bulundu.

Yapay zeka modelleri söz konusu olduğunda, aralarından seçim yapabileceğiniz birçok seçenek vardır. Ancak, YOLOv5 daha önce üzerinde çalıştığında Clinton'a sürekli olarak mükemmel sonuçlar ve doğruluk sağladı ve bu da onu hem dijital araçları hem de gömülü sistemleri için düşünmesine neden oldu.

YOLOv5 ile Çalışmak Neden Bu Kadar Kolaydı?

İzle: YOLOv5 ile sağlıklı gıdalar için ürün analizi.

Bir YOLOv5 modelini eğitmek son derece basittir ve çalışmak çok uygundur. Model dağıtımı için, web tabanlı bir dağıtımımız, bir mobil ve gömülü bir sistem dağıtımımız var.

“Yakın gelecekte, meyve ve sebzelerin kalite değerlendirmelerini gerçek zamanlı olarak yapmayı hedefliyoruz ve bunun için YOLOv5 kullanılacak,” diyor Clinton.

Yapay Zekaya Yeni Başlayan Birine Ne Gibi Tavsiyelerde Bulunursunuz?

AI'ya yeni başlayan biri için, AI için gerçekten iyi bir öğrenme yol haritası bulmasını ve onu titizlikle takip etmesini tavsiye ederim. AI'nın temellerini (Hesap, İstatistik ve Diferansiyel Denklemler yönünü) kaçırırsanız, AI sistemleriyle çalışmakta ve gerçek dünyadaki bir AI projesini ele alabilmek için gerekenleri yapmakta zorlanırsınız. Bu yüzden yavaşlayın ve yolculuğun tadını çıkarın.

3Farmate Robotics, birden fazla ürünü destekleyerek mahsulleri analiz etmek, enfeksiyonları tespit etmek ve önerilerde bulunmak için yapay zeka destekli bir platform sağlar. Bu platform hafiftir ve herhangi bir cep telefonunda çalışabilir. LinkedIn'de 3Farmate Robotics ile güncel kalın.

YOLOv5 ve Vision AI'nın tarım endüstrisinde nasıl değiştiğini keşfedin.

YOLOv5 kullanım örneğinizi de öne çıkarmak istiyoruz! Öne çıkma şansı için bizi sosyal medyada @Ultralytics etiketiyle #YOLOvME olarak etiketleyin.