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 derin öğrenmeye büyük tutkuyla bağlı bir mühendistir. Aynı zamanda, tarım sektöründeki verimsiz el emeğini en yeni robotik ve yapay zekâ teknolojilerinden 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 onu sonunda yapay zekâya yöneltti. Clinton, yaklaşık üç yıl önce bu alanda neredeyse hiç bilgisi yokken yapay zekâ öğrenmeye başladı. Onlarca eğitim takip etti ve harika işler ortaya çıkardı. Yine de Clinton, yapay zekâ sektöründe kendi başına ilerleyebilecek duruma gelememişti. Bu yüzden Makine Öğrenimi alanına derinlemesine dalmaya karar verdi. Clinton, Coursera ve Udacity üzerinden çoğunlukla önde gelen üniversitelerin ve kurumların derslerini aldı. Clinton, Andrew Ng tarafından verilen derin öğrenme derslerinin bugün bulunduğu noktaya 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. Mahsul hastalıkları çiftçilerin başına her zaman bela olmuş ve her yıl yüzlerce dönüm gıda mahsulünü yok etmeye devam etmiştir. Bu yıkımın nedeni, mahsul hastalıklarını analiz etmenin son derece yavaş ve manuel olması ve çözüm önermenin uzun sürmesidir. Mevcut çözümler genellikle bir bitki patoloğunun çiftliği ziyaret etmesini, inceleme yapmasını, veri toplamasını ve bir veya iki hafta içinde bulgularını sunmasını gerektirir. Bu süre içinde hastalıklar ve istilalar yayılmaya devam eder. Süreçteki verimsizlikler göz önüne alındığında, hem mahsul hastalıklarını anında belirleme hem de saniyeler içinde çözüm önerme konusunda iyileştirme için açık bir fırsat vardır.

Bu nedenle yapay zekâ, bu sorunu çözmek için en güçlü adaylardan biri olarak görüldü. Yapay zekâ modeli seçerken değerlendirilebilecek çok sayıda seçenek var. Ancak Ultralytics YOLOv5, Clinton daha önce bu modelle çalışırken sürekli olarak mükemmel sonuçlar ve doğruluk sunmuştu; bu da onu hem dijital araçlarında hem de gömülü sistemlerinde kullanmayı düşünmesine yol açtı.

Ultralytics YOLOv5 ile Çalışmak Neden Kolaydı?#

İzle: Ultralytics YOLOv5 ile sağlıklı gıdalar için mahsul analizi.

Bir Ultralytics YOLOv5 modelini eğitmek son derece kolaydır ve modelle çalışmak çok rahattır. Modeli dağıtmak için web tabanlı, mobil ve gömülü sistem dağıtım seçeneklerimiz var.

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

Yapay Zekâya Yeni Başlayanlara Ne Önerirsin?#

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, birden fazla mahsul desteğiyle mahsulleri analiz eden, enfeksiyonları tespit eden ve öneriler sunan yapay zekâ destekli bir platform sağlar. Bu platform hafiftir ve her tür cep telefonunda çalışabilir. 3Farmate Robotics gelişmelerinden haberdar olmak için _LinkedIn hesabını takip et._

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.