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 Rô-bốt, đồng thời là một Kỹ sư Deep Learning đầy đam mê. Anh cũng là Đồng sáng lập kiêm CEO của 3Farmate Robotics Limited, một startup R&D công nghệ nông nghiệp tập trung xây dựng máy móc tự động hóa nhằm giải quyết tình trạng lao động thủ công kém hiệu quả trong lĩnh vực nông nghiệp, bằng cách tận dụng Rô-bốt và Trí tuệ Nhân tạo tiên tiến.

Clinton rất thích chế tạo rô-bốt! Tuy nhiên, sự quan tâm của anh đối 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, với gần như số không kiến thức về lĩnh vực này. Anh đã theo dõi hàng tá hướng dẫn và xây dựng những thứ tuyệt vời. Dù vậy, Clinton vẫn chưa thể tự đứng vững trong lĩnh vực AI. Vì vậy, anh quyết định tìm hiểu 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 có ảnh hưởng đặc biệt trong việc giúp anh đạt được vị trí như ngày hôm nay. Clinton đã sử dụng YOLOv5 từ đầu năm 2021.

3Farmate 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 điều thiết yếu. Bệnh hại cây trồng luôn là mối họa cho các trang trại và tiếp tục phá hủy hàng trăm mẫu hoa màu mỗi năm. Sự tàn phá này là do bản chất cực kỳ chậm chạp và thủ công trong việc phân tích bệnh cây trồng cũng như thời gian cần thiết để đề xuất giải pháp. Các giải pháp hiện có thường yêu cầu một nhà bệnh học thực vật đến thăm trang trại, khảo sát, thu thập dữ liệu và trình bày kết quả trong vòng một hoặc hai tuần, trong thời gian đó bệnh/sự xâm nhiễm sẽ tiếp tục lây lan. Nhận thấy sự kém hiệu quả của quy trình này, rõ ràng có cơ hội cải tiến: cả trong việc xác định bệnh cây trồng ngay tại chỗ và đề xuất giải pháp chỉ trong vài giây.

Do đó, AI được xem là ứng viên hàng đầu để giải quyết vấn đề này. Khi cần lựa chọn mô hình AI, có rất nhiều tùy chọn để cân nhắc. Tuy nhiên, YOLOv5 từ Ultralytics liên tục mang lại cho Clinton kết quả và độ chính xác xuất sắc trong các dự án trước đây của anh, khiến anh cân nhắc sử dụng nó cho cả các công cụ kỹ thuật số lẫn hệ thống nhúng của họ.

Tại sao YOLOv5 từ Ultralytics lại dễ sử dụng?#

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

Việc huấn luyện mô hình YOLOv5 từ Ultralytics cực kỳ đơn giản và rất thuận tiện khi làm việc. Về phần triển khai mô hình, chúng tôi có các hình thức triển khai trên nền web, trên thiết bị di động và trên hệ thống nhúng.

“Trong tương lai gần, chúng tôi sẽ hướng tới việc thực hiện đánh giá chất lượng trái cây và rau quả theo thời gian thực, và cho mục đích này, YOLOv5 từ Ultralytics sẽ được sử dụng,” Clinton cho biết.

Bạn 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 nền tảng tích hợp AI để phân tích cây trồng, phát hiện nhiễm bệnh và đưa ra các đề xuất với hỗ trợ cho nhiều loại cây trồng. Nền tảng này có trọng lượng nhẹ và có thể chạy trên bất kỳ điện thoại di động nào. Cập nhật thông tin mới nhất về 3Farmate Robotics trên _ LinkedIn._

Khám phá cách YOLOv5 từ Ultralytics và AI thị giác đang thay đổi ngành nông nghiệp.

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.