YOLOvME: Phát hiện bệnh cây trồng & Cải thiện hiệu quả trong nông nghiệp

Chúng tôi đã có buổi trò chuyện với Clinton Anani để tìm hiểu cách anh ấy vượt qua các vấn đề về bệnh trên cây trồng bằng cách sử dụng AI.

Clinton là một Kỹ sư Phần mềm và Robot, đồng thời là một Kỹ sư Deep Learning đầy nhiệt huyết. Anh cũng là Đồng sáng lập và CEO của 3Farmate Robotics Limited, một startup R&D về AgriTech tập trung vào việc xây dựng máy móc tự động hóa để giải quyết sự kém hiệu quả của lao động thủ công trong ngành Nông nghiệp, thông qua việc tận dụng công nghệ Robot và Trí tuệ nhân tạo tiên tiến.

Clinton rất yêu thích việc chế tạo robot! Nhưng niềm đam mê của anh với máy móc đã bắt đầu từ rất sớm, khi anh còn là một đứa trẻ. Sự tò mò này cuối cùng đã dẫn anh đến với AI. Clinton bắt đầu với AI khoảng 3 năm trước, khi gần như không có kiến thức gì về lĩnh vực này. Anh đã theo dõi hàng chục hướng dẫn và xây dựng những sản phẩm tuyệt vời. Tuy nhiên, Clinton vẫn chưa thể tự đứng vững trong lĩnh vực AI. Vì vậy, anh quyết định nghiên cứu sâu về Machine Learning. Clinton chủ yếu tham gia các khóa học từ các trường đại học và tổ chức hàng đầu trên Coursera và Udacity. Clinton cho biết các khóa học anh tham gia từ Andrew Ng về Deep Learning đặc biệt có ảnh hưởng lớn giúp anh có được vị trí như ngày hôm nay. Clinton đã sử dụng YOLOv5 từ đầu năm 2021.

Link to this section3Farmate Robotics giải quyết hai vấn đề trong ngành sản xuất thực phẩm:#

1. Cung cấp các công cụ nông nghiệp kỹ thuật số cho ngành để cải thiện hiệu suất và sản lượng. 2. Cung cấp lực lượng lao động hiệu quả cao để canh tác đất đai và tối đa hóa tiềm năng của nó.

Đối với cả hai lĩnh vực, AI trong nông nghiệp là yếu tố thiết yếu. Các loại bệnh trên cây trồng luôn là mối đe dọa đối với các trang trại và tiếp tục phá hủy hàng trăm mẫu hoa màu mỗi năm. Sự tàn phá này bắt nguồn từ tính chất thủ công và cực kỳ chậm chạp trong việc phân tích bệnh cây trồng, cũng như thời gian cần thiết để đưa ra các đề xuất giải pháp. Các giải pháp hiện tại thường yêu cầu các nhà bệnh học thực vật phải đến tận trang trại, thực hiện khảo sát, thu thập dữ liệu và trình bày kết quả trong vòng một hoặc hai tuần; trong khoảng thời gian đó, các loại bệnh/sự lây nhiễm sẽ tiếp tục lan rộng. Nhận thấy những điểm kém hiệu quả trong quy trình này, chúng ta có một cơ hội rõ ràng để cải tiến: cả trong việc xác định bệnh cây trồng ngay tại chỗ và đưa ra các đề xuất giải pháp chỉ trong vài giây.

Vì vậy, AI được đánh giá là ứng cử viên hàng đầu để giải quyết vấn đề này. Khi nói đến việc lựa chọn các model AI, có rất nhiều tùy chọn để cân nhắc. Tuy nhiên, YOLOv5 đã liên tục mang lại cho Clinton kết quả và độ chính xác tuyệt vời trong các dự án trước đây của anh ấy, khiến anh cân nhắc sử dụng nó cho cả các công cụ kỹ thuật số cũng như các hệ thống nhúng của họ.

Link to this sectionTại sao YOLOv5 lại dễ dàng để làm việc cùng?#

Xem: Phân tích cây trồng cho thực phẩm sạch với YOLOv5.

Việc training một model YOLOv5 cực kỳ đơn giản và rất thuận tiện để thực hiện. Đối với việc triển khai model, chúng tôi có các tùy chọn triển khai dựa trên web, di động và hệ thống nhúng.

“Trong tương lai gần, chúng tôi sẽ thực hiện đánh giá chất lượng trái cây và rau quả theo thời gian thực, và đối với mục tiêu này, YOLOv5 sẽ được sử dụng,” Clinton cho biết.

Link to this sectionBạn có lời khuyên gì cho những người mới bắt đầu với AI?#

Đối với những người mới tiếp cận AI, tôi khuyên bạn nên tìm một lộ trình học tập thực sự tốt cho AI và tuân thủ nó một cách tỉ mỉ. Nếu bạn bỏ qua các nền tảng của AI (khía cạnh Giải tích, Thống kê và Phương trình vi phân), bạn sẽ gặp khó khăn khi làm việc với các hệ thống AI và những gì cần thiết để xử lý một dự án AI thực tế. Vì vậy, hãy bắt đầu từ từ và tận hưởng hành trình này.

_3Farmate Robotics cung cấp một nền tảng hỗ trợ AI để phân tích cây trồng, phát hiện nhiễm bệnh và đưa ra các khuyến nghị với sự hỗ trợ cho nhiều loại cây trồng. Nền tảng này rất nhẹ và có thể chạy trên mọi điện thoại di động. Cập nhật thông tin mới nhất về 3Farmate Robotics trên LinkedIn.

Khám phá cách YOLOv5 và AI thị giác đang thay đổi agriculture industry.

Chúng tôi cũng muốn làm nổi bật case study YOLOv5 của bạn! Hãy gắn thẻ chúng tôi trên mạng xã hội @Ultralytics với #YOLOvME để có cơ hội được giới thiệu.