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

Chúng tôi đã trò chuyện với Clinton Anani để tìm hiểu cách anh giải quyết vấn đề bệnh cây trồng bằng AI.

Clinton là kỹ sư phần mềm và robot, đồng thời là kỹ sư Deep Learning đầy nhiệt huyết. Anh cũng là đồng sáng lập kiêm CEO của 3Farmate Robotics Limited, một startup R&D AgriTech tập trung xây dựng máy móc tự động hóa nhằm giải quyết tình trạng lao động thủ công kém hiệu quả trong ngành nông nghiệp bằng cách ứng dụng robot và trí tuệ nhân tạo.

Clinton yêu thích chế tạo robot! Tuy nhiên, niềm đam mê máy móc của anh bắt đầu từ khi 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 chưa biết gì về lĩnh vực này. Anh đã theo học hàng chục hướng dẫn và xây dựng nhiều dự án. Tuy nhiên, Clinton vẫn chưa thể tự mình đứng vững trong ngành AI. Vì vậy, anh quyết định nghiên cứu 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 Deep Learning của Andrew Ng có ảnh hưởng đặc biệt lớn, giúp anh đạt được vị trí như hiện 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 số cho ngành nhằm nâng cao hiệu suất và sản lượng. 2. Cung cấp lực lượng lao động có hiệu suất cao để canh tác đất và khai thác tối đa tiềm năng của đất.

Đối với cả hai lĩnh vực, AI trong nông nghiệp đều rất cần thiết. Bệnh cây trồng từ lâu đã gây khó khăn cho các trang trại và tiếp tục phá hủy hàng trăm mẫu cây lương thực mỗi năm. Tình trạng thiệt hại này bắt nguồn từ quy trình phân tích bệnh cây trồng cực kỳ chậm và thủ công, cũng như thời gian kéo dài để đưa ra khuyến nghị 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 sau một hoặc hai tuần; trong thời gian đó, bệnh và dịch hại vẫn tiếp tục lây lan. Nhận thấy sự kém hiệu quả của quy trình, rõ ràng có cơ hội cải thiện: vừa xác định bệnh cây trồng ngay tại chỗ, vừa đề xuất giải pháp chỉ trong vài giây.

Vì vậy, AI được xem là một ứng viên hàng đầu để giải quyết vấn đề này. Có nhiều lựa chọn model AI khác nhau. Tuy nhiên, Ultralytics YOLOv5 liên tục mang lại cho Clinton kết quả và độ chính xác xuất sắc trong những lần làm việc trước đây, khiến anh cân nhắc sử dụng model này cho cả công cụ kỹ thuật số lẫn hệ thống nhúng của họ.

Vì sao Ultralytics YOLOv5 dễ sử dụng?#

Xem: Phân tích cây trồng để có thực phẩm an toàn bằng Ultralytics YOLOv5.

Huấn luyện model Ultralytics YOLOv5 rất đơn giản và thuận tiện khi sử dụng. Về triển khai model, chúng tôi có các phương án triển khai dựa trên web, trên thiết bị di động và trên hệ thống nhúng.

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

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

Với người mới tìm hiểu AI, tôi khuyên bạn nên tìm một lộ trình học AI thật tốt và tuân thủ chặt chẽ lộ trình đó. Nếu bỏ qua nền tảng AI (bao gồm Giải tích, Thống kê và Phương trình vi phân), bạn sẽ gặp khó khăn khi làm việc với các hệ thống AI và khi triển khai một dự án AI trong thực tế. Vì vậy, hãy tiến từng bước chậm rãi và tận hưởng hành trình.

3Farmate Robotics cung cấp nền tảng ứng dụng AI để phân tích cây trồng, phát hiện bệnh và đưa ra khuyến nghị, hỗ trợ nhiều loại cây trồng. Nền tảng này gọn nhẹ và có thể chạy trên mọi điện thoại di động. Theo dõi 3Farmate Robotics trên LinkedIn để luôn cập nhật thông tin.

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

Chúng tôi cũng muốn giới thiệu trường hợp sử dụng YOLOv5 của bạn! Gắn thẻ chúng tôi trên mạng xã hội @Ultralytics với #YOLOvME để có cơ hội được giới thiệu.