Ngày 30 tháng 8 năm 2022
Khám phá hành trình của Clinton Anani với AI trong nông nghiệp, khắc phục bệnh cây trồng bằng YOLOv5 tại Ultralytics. Khám phá tương lai của công nghệ nông nghiệp.
Chúng tôi đã ngồi lại với Clinton Anani để tìm hiểu cách ông khắc phục vấn đề bệnh hại cây trồng bằng AI.
Clinton là Kỹ sư phần mềm và robot, và là Kỹ sư học sâu đầy nhiệt huyết. Ông cũng là Đồng sáng lập và Tổng giám đốc điều hành của 3Farmate Robotics Limited , một công ty khởi nghiệp về R&D AgriTech tập trung vào việc chế tạo máy móc tự động hóa để giải quyết tình trạng lao động thủ công kém hiệu quả trong ngành Nông nghiệp, bằng cách tận dụng Robot và Trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
Clinton thích chế tạo robot! Nhưng sở thích của ông về máy móc bắt đầu từ rất sớm, khi ông còn là một đứa trẻ. Sự tò mò này cuối cùng đã đưa ông đến với AI. Clinton bắt đầu với AI cách đây khoảng 3 năm, khi gần như không có kiến thức gì về lĩnh vực này. Ông đã làm theo hàng chục hướng dẫn và chế tạo ra những thứ tuyệt vời. Nhưng Clinton vẫn không thể tự mình đứng vững trong lĩnh vực AI. Vì vậy, ông quyết định đi sâu vào Machine Learning . Clinton chủ yếu học các khóa học từ các trường đại học và học viện hàng đầu trên Coursera và Udacity. Clinton tuyên bố rằng các khóa học mà ông học từ Andrew Ng về Deep Learning đặc biệt có ảnh hưởng đến việc giúp ông đạt được vị trí như ngày hôm nay.
Clinton đã sử dụng YOLOv5 kể từ đầu năm 2021.
1. Cung cấp các công cụ nông nghiệp kỹ thuật số cho ngành để cải thiện hiệu quả và năng suất.
2. Cung cấp lực lượng lao động có hiệu quả cao để canh tác đất đai và phát huy tối đa tiềm năng của đất đai.
Đối với cả hai lĩnh vực, AI trong nông nghiệp là điều cần thiết. Bệnh cây trồng luôn gây hại cho các trang trại và tiếp tục phá hủy hàng trăm mẫu Anh cây lương thực mỗi năm. Sự phá hủy này là do bản chất cực kỳ chậm và thủ công của việc phân tích bệnh cây trồng và thời gian đề xuất giải pháp.
Các giải pháp hiện tại thường yêu cầu một nhà nghiên cứu bệnh học thực vật đến thăm trang trại, tiến hành khảo sát, thu thập một số dữ liệu và trình bày các phát hiện trong một hoặc hai tuần, trong thời gian đó các bệnh/bệnh truyền nhiễm sẽ tiếp tục lây lan. Nhận ra sự thiếu hiệu quả của quy trình, có một cơ hội rõ ràng để cải thiện: cả trong việc xác định bệnh cây trồng ngay tại chỗ và đề xuất các giải pháp trong vài giây. Vì vậy, AI được coi là ứng cử viên hàng đầu để giải quyết vấn đề này.
Khi nói đến việc lựa chọn các mô hình AI, có rất nhiều tùy chọn để lựa chọn. Tuy nhiên, YOLOv5 liên tục mang lại cho Clinton kết quả và độ chính xác tuyệt vời khi ông làm việc với nó trước đây, khiến ông cân nhắc nó cho cả các công cụ kỹ thuật số của họ cũng như các hệ thống nhúng của họ.
Xem : Phân tích cây trồng để tìm ra thực phẩm lành mạnh với YOLOv5.
Đào tạo mô hình YOLOv5 cực kỳ đơn giản và rất tiện lợi khi làm việc. Đối với việc triển khai mô hình, chúng tôi có triển khai dựa trên web, triển khai di động và triển khai hệ thống nhúng.
Clinton cho biết: “Trong tương lai gần, chúng tôi sẽ tìm cách thực hiện đánh giá chất lượng trái cây và rau quả theo thời gian thực và YOLOv5 sẽ được sử dụng để thực hiện việc này”.
Đối với người mới làm quen với AI, tôi khuyên bạn nên tìm một lộ trình học thực sự tốt cho AI và thực hiện theo một cách tỉ mỉ. Nếu bạn bỏ lỡ nền tảng của AI (phép tính, thống kê và phương trình vi phân), bạn sẽ gặp khó khăn khi làm việc với các hệ thống AI và những gì cần có để có thể xử lý một dự án AI trong thế giới thực. Vì vậy, hãy từ từ và tận hưởng chuyến đi.
3Farmate Robotics cung cấp nền tảng hỗ trợ AI để phân tích cây trồng, phát hiện nhiễm trùng và đưa ra khuyến nghị với sự hỗ trợ cho nhiều loại cây trồng. Nền tảng này 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 và Vision AI đang thay đổi ngành nông nghiệp .
Chúng tôi cũng muốn nêu bật trường hợp sử dụng YOLOv5 của bạn! Hãy gắn thẻ chúng tôi trên mạng xã hội @Ultralytics với #YOLOvME để có cơ hội được giới thiệu.
.webp)