YOLOvME: Ürün Hastalığı Tespiti ve Tarımda Verimliliği Artırma

Yapay zekâ kullanarak mahsul hastalıklarının üstesinden nasıl geldiğini öğrenmek için Clinton Anani ile bir araya geldik.

Clinton bir yazılım ve robotik mühendisi, ayrıca tutkulu bir derin öğrenme mühendisidir. Aynı zamanda tarım sektöründeki verimsiz manuel iş gücü sorununu robotik ve yapay zekâdan yararlanarak çözmek üzere otomasyon makineleri geliştirmeye odaklanan bir AgriTech Ar-Ge girişimi olan 3Farmate Robotics Limited şirketinin kurucu ortağı ve CEO'sudur.

Clinton robot yapmayı çok seviyor! Ancak makinelere ilgisi çocukluğunda başladı. Bu merak sonunda onu yapay zekâya yöneltti. Clinton yaklaşık üç yıl önce, alan hakkında neredeyse hiçbir şey bilmeden yapay zekâya başladı. Düzinelerce eğitim izledi ve birçok proje geliştirdi. Ancak Clinton yine de yapay zekâ sektöründe tek başına ilerleyemiyordu. Bu yüzden makine öğrenmesine derinlemesine dalmaya karar verdi. Clinton çoğunlukla Coursera ve Udacity'deki önde gelen üniversite ve kurumların derslerini aldı. Clinton, Andrew Ng tarafından verilen derin öğrenme derslerinin bugünkü konumuna gelmesinde özellikle etkili olduğunu belirtti. Clinton, 2021'in başından beri YOLOv5 kullanıyor.

3Farmate Robotics, gıda üretimi sektöründeki iki sorunu ele alıyor:#

1. Verimliliği ve üretim kapasitesini artırmak için sektöre dijital tarım araçları sunmak. 2. Toprağı işleyip potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için son derece verimli bir iş gücü sağlamak.

Her iki sektör için de tarımda yapay zekâ vazgeçilmezdir. Ekin hastalıkları çiftçileri her zaman zor durumda bırakmış ve her yıl yüzlerce dönüm gıda ürününü yok etmeye devam etmiştir. Bu kayıplar, ekin hastalıklarını analiz etmenin son derece yavaş ve elle yürütülen bir süreç olmasından ve çözüm önerilerinin uzun sürede sunulmasından kaynaklanır. Mevcut çözümlerde genellikle bir bitki patoloğunun çiftliği ziyaret etmesi, inceleme yapması, veri toplaması ve bir-iki hafta içinde bulguları sunması gerekir; bu süre içinde hastalıklar ve istilalar yayılmaya devam eder. Süreçteki verimsizliklerin fark edilmesiyle iyileştirme için açık bir fırsat ortaya çıkıyor: hem ekin hastalıklarını yerinde belirlemek hem de birkaç saniye içinde çözüm önermek.

Bu nedenle yapay zekânın bu sorunu çözmek için en güçlü adaylardan biri olduğu görüldü. Yapay zekâ modellerini seçerken değerlendirilebilecek pek çok seçenek var. Ancak Clinton daha önce Ultralytics YOLOv5 ile çalışırken sürekli mükemmel sonuçlar ve doğruluk elde ettiğinden, hem dijital araçlarında hem de gömülü sistemlerinde bu modeli kullanmayı değerlendirdi.

Ultralytics YOLOv5 ile Çalışmak Neden Kolaydı?#

İzle: Ultralytics YOLOv5 ile sağlıklı gıdalar için mahsul analizi.

Ultralytics YOLOv5 modelini eğitmek kolaydır ve modelle çalışmak oldukça pratiktir. Model dağıtımı için web tabanlı, mobil ve gömülü sistem seçeneklerimiz bulunuyor.

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

Yapay zekâya yeni başlayan birine ne tavsiye edersin?#

Yapay zekâya yeni başlayan birine, yapay zekâ için gerçekten iyi bir öğrenme yol haritası bulmasını ve bu yol haritasını titizlikle takip etmesini öneririm. Yapay zekânın temellerini (kalkülüs, istatistik ve diferansiyel denklemler kısmını) öğrenmezsen yapay zekâ sistemleriyle çalışmak ve gerçek dünyadaki bir yapay zekâ projesini yönetebilmek için gerekenleri yapmakta zorlanırsın. Bu yüzden acele etme ve bu yolculuğun tadını çıkar.

3Farmate Robotics, ekinleri analiz etmek, enfeksiyonları tespit etmek ve birden fazla ürünü destekleyerek öneriler sunmak için yapay zekâ destekli bir platform sağlar. Bu platform hafiftir ve herhangi bir cep telefonunda çalışabilir. 3Farmate Robotics'i LinkedIn üzerinden takip ederek gelişmelerden haberdar ol.

Ultralytics YOLOv5 ve görsel yapay zekânın tarım sektörünü nasıl değiştirdiğini keşfet.

YOLOv5 kullanım örneğini de öne çıkarmak isteriz! Öne çıkma şansı için sosyal medyada bizi @Ultralytics hesabında etiketleyip #YOLOvME etiketini kullan.