YOLOvME: Phát hiện bệnh cây trồng và nâng cao hiệu quả trong nông nghiệp

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

Clinton là Kỹ sư Phần mềm và Robotics, 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 AgriTech tập trung xây dựng máy móc tự động hóa để giải quyết tình trạng lao động thủ công kém hiệu quả trong lĩnh vực Nông nghiệp bằng cách ứng dụng Robotics và Trí tuệ Nhân tạo tiên tiến.

Clinton rất thích chế tạo robot! Tuy nhiên, mối quan tâm của anh đối với máy móc đã bắt đầu từ sớm hơn nhiều, khi anh còn nhỏ. Sự tò mò này cuối cùng đã đưa anh đến với AI. Clinton bắt đầu tìm hiểu AI khoảng 3 năm trước, khi gần như không có kiến thức nào về lĩnh vực này. Anh đã học theo hàng chục tutorial và xây dựng được những sản phẩm ấn tượng. Tuy vậy, Clinton vẫn chưa thể tự mình đứng vững trong lĩnh vực AI. Vì thế, anh quyết định nghiên cứu chuyên sâu về Machine Learning. Clinton chủ yếu tham gia các khóa học của những trường đại học và tổ chức hàng đầu trên Coursera và Udacity. Clinton cho biết các khóa học về Deep Learning của Andrew Ng có ảnh hưởng đặc biệt lớn, 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 số cho lĩnh vực này nhằm nâng cao hiệu quả và năng suất. 2. Cung cấp lực lượng lao động có hiệu suất cao để canh tác đất đai và phát huy tối đa tiềm năng của đất.

Đối với cả hai lĩnh vực, AI trong nông nghiệp là yếu tố thiết yếu. Bệnh cây trồng từ lâu đã hoành hành tại các trang trại và tiếp tục phá hủy hàng trăm mẫu cây lương thực mỗi năm. Sự tàn phá này bắt nguồn từ quy trình phân tích bệnh cây trồng cực kỳ chậm và thủ công, cũng như thời gian cần thiết để đưa ra các 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 khoảng thời gian đó, bệnh và tình trạng nhiễm bệnh vẫn tiếp tục lan rộng. Nhận thấy sự kém hiệu quả của quy trình, rõ ràng có cơ hội để cải thiện: vừa xác định bệnh cây trồng ngay tại hiện trường, vừa đề xuất giải pháp chỉ trong vài giây.

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

Vì sao Ultralytics YOLOv5 dễ làm việc cùng?#

Xem: Phân tích cây trồng khỏe mạnh bằng Ultralytics YOLOv5.

Việc training model Ultralytics YOLOv5 rất đơn giản và thuận tiện. Đối với model deployment, chúng tôi có triển khai trên nền tảng web, triển khai trên thiết bị di động và triển khai trên hệ thống nhúng.

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

Bạn có lời khuyên nào dành cho người mới bắt đầu với AI?#

Đối với người mới làm quen với AI, tôi khuyên bạn nên tìm một lộ trình học AI thực sự tốt và tuân thủ lộ trình đó một cách nghiêm túc. Nếu bỏ qua những 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 cũng như hiểu được những gì cần thiết để có thể triển khai một dự án AI trong thế giới thực. Vì vậy, hãy tiến từng bước chậm rãi và tận hưởng hành trình.

_3Farmate Robotics cung cấp một nền tảng ứng dụng AI để phân tích cây trồng, phát hiện nhiễm bệnh và đưa ra khuyến nghị, với khả năng hỗ trợ nhiều loại cây trồng. Nền tảng này 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 Ultralytics YOLOv5 và AI thị giác đang thay đổi ngành nông nghiệp.

Chúng tôi cũng muốn giới thiệu use case YOLOv5 của bạn! Gắn thẻ @Ultralytics trên mạng xã hội cùng hashtag #YOLOvME để có cơ hội được giới thiệu.