KLUCZOWE PUNKTY:
- Pięć lat po nabyciu technologii, metoda Deere wykorzystująca wizję maszynową i uczenie maszynowe do identyfikacji poszczególnych roślin zostanie przetestowana w gospodarstwach latem 2021 roku.
- Cel: maszyny rolnicze poruszające się z prędkością do 20 mil na godzinę podejmują w ciągu kilku sekund decyzje o opryskach herbicydami na poziomie pojedynczych roślin i chwastów, zmniejszając potrzebę powszechnego stosowania środków chemicznych.
- Działania AI są jednym z wielu projektów technologicznych związanych z rolnictwem precyzyjnym, przenoszących rolnictwo w XXI wiek i zmieniających charakter pracy na wiejskich obszarach Ameryki.
Zaskoczeniem jest niedawna rządowa aukcja licencji na dostęp szerokopasmowy 5G został wygrany przez rolniczego giganta Deere & Co. zamiast AT & T albo inny niezłomny operator telekomunikacyjny, może nie powinien. Rolnictwo - które przez tysiące lat ewoluowało od ciągnięcia pługów przez ludzi do przemysłu chemicznego, a ostatnio w epoce genetycznej - wkracza w erę cyfrową. Nazywane również rolnictwem precyzyjnym, zmiany zachodzące dzięki gromadzeniu i analizie danych na temat życia i pracy na obszarach wiejskich mają przyspieszyć.
Jeden z przykładów firmy Deere, która zadebiutuje na polach uprawnych latem przyszłego roku, łączy w sobie widzenie maszynowe i uczenie maszynowe - lub, mówiąc łatwiejsze do zrozumienia, pomyśl o rozpoznawaniu twarzy roślin. W 2017 roku Deere przejął firmę o nazwie Technologia Blue River, który pracował nad sposobem identyfikacji poszczególnych roślin i chwastów. Nie jest to łatwe zadanie, jeśli weźmie się pod uwagę, że jeden akr gospodarstwa może obejmować tysiące roślin, a ciężka maszyna poruszająca się po polu pracuje z prędkością 10-20 mil na godzinę
Sztuczna inteligencja szybko wkracza do wszystkich odmian gospodarstw i na skalę globalną. W Chinach używają farmy wieprzowe rozpoznawanie twarzy do mapowania i monitorowania świńtwarze. Od irlandzkiego start-upu po gigantów takich jak Cargill, rozpoznawanie twarzy krów dla gospodarstw mleczarskich postępuje.
„Farmy w tych wiejskich środowiskach mają bardzo duże możliwości technologiczne, są obeznane z technologią, tworząc istotne dane każdego dnia podczas sezonu wegetacyjnego” - powiedział Jahmy Hindman, który w lipcu zeszłego roku został dyrektorem ds. Technologii firmy Deere, przemawiając podczas czwartkowego wydarzenia CNBC @Work Spotlight. „Tworzone informacje naprawdę pomagają im być bardziej produktywnym, zrównoważonym i precyzyjnym. … Informacje są naprawdę krytyczne dla podejmowania decyzji w danej chwili, minimalizacji nakładów, jakie rolnicy muszą włożyć w biznes i maksymalizacji produktywności ”.
Jeśli technologia sztucznej inteligencji działa zgodnie z przewidywaniami, głównym nakładem, który zostałby zmniejszony, są chemiczne zastosowania do zwalczania chwastów na polach, herbicydy. Zamiast powszechnego opryskiwania chemikaliami zabijającymi wszystko oprócz roślin zmodyfikowanych genetycznie zaprojektowanych tak, aby przetrwały stosowanie, opryskiwacze mogą celować w pojedyncze rośliny uznane za właściwe cele, co może mieć poważne konsekwencje dla firm takich jak Bayera Monsanto, które wytwarza chemikalia i uprawy GMO, z których najbardziej znanym jest Roundup.
Hindman opisał technologię sztucznej inteligencji jako uczenie nowych modeli sieci neuronowych, aby widzieć chwasty i opryskiwać tylko chwasty na polach uprawnych. Uzyskanie większej ilości informacji dla hodowcy na poziomie poszczególnych roślin jest kluczowym celem firmy Deere.
„Pomyśl o uprawie kukurydzy lub soi na Środkowym Zachodzie… 40,000 2,000 roślin na akr na farmie o powierzchni XNUMX akrów” - powiedział Hindman. „Jesteśmy zainteresowani możliwością zarządzania każdym zakładem przez cały okres jego życia, minimalizując nakłady i maksymalizując produktywność. … Możliwość podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym jest absolutnie kluczem do odblokowania ekonomicznej wartości dodanej dla plantatorów i produktywności w rolnictwie ”.
Rozpoznawanie twarzy w gospodarstwie
Podejście Blue River Technology, aż do poziomu pojedynczej rośliny uprawnej - robienie zdjęć roślin, aby podczas jazdy maszyna mogła podjąć decyzję o oprysku w ciągu kilku sekund lub krócej - jest potencjalnie najważniejszą technologią docierającą do gospodarstwa , według Roba Wertheimera, analityka z Melius Research, który zajmuje się firmą Deere.
Między sezonami rolnicy opryskują całe pola herbicydami, takimi jak Roundup Monsanto, aby zabić wszystko. Zamiarem Deere jest uruchomienie Blue River na odłogowanych polach jako pierwszego eksperymentu, a nie w pełni obsadzonych rzędach upraw. Wiosną i latem przed sadzeniem chwasty wyrosły na pustych polach i nie jest to tak skomplikowane zadanie dla sztucznej inteligencji, jak identyfikacja celów na polach, na których zasadzono już tysiące upraw, ale jest to pierwszy krok do udowodnienia technologii.
„Robisz zdjęcia roślin i trenujesz algos, które muszą podejmować decyzje dotyczące opryskiwania szybko, w ciągu kilku sekund, przy dużych prędkościach, 15-20 mph, i podskakują, a opryskiwacz podskakuje i robi to dzień po dniu przez pięć lub 10 lat bez błędów. To trudne - powiedział Wertheimer.
Podobnie jak w wielu sektorach, tempo zmian technologicznych w gospodarstwach przebiega znacznie szybciej niż przewidywała branża. Wertheimer zauważył, że zaledwie dziesięć lat temu były dyrektor generalny i prezes firmy Deere, Sam Allen, uważał, że minie dużo czasu, zanim autonomiczne ciągniki przejmą farmy, z przyczyn obejmujących kwestie bezpieczeństwa. Ale dzięki szybkim ulepszeniom technologii autonomicznej jazdy, takiej jak Lidar, a także ulepszeniom sztucznej inteligencji, Allen zmienił swój pogląd w ciągu kilku lat.
„Rolnik nie jeździ już zbyt wiele”, powiedział Stephen Volkmann, analityk Jefferies, który zajmuje się firmą Deere i porównał autonomiczne postępy w operacjach na farmie z pilotem samolotu, u którego obecnie większość lotów jest zautomatyzowana. „Rolnik musi siedzieć w kabinie i monitorować, ale pozwala samemu prowadzić ciągnikowi”.
Rozpoznawanie twarzy staje się trochę przerażające… ale nie ma powodu, by sądzić, że nie może się powieść. See-and-spray to jedna z kilku zaawansowanych technologii rolniczych, które wydają się zbliżać do punktu przegięcia.
Stephen Volkmann JEFFERIES ANALYST
Volkmann powiedział, że sztuczna inteligencja typu „patrz i spryskaj” jest „najseksowniejszą” technologią na farmie. „Myślę, że ludzie wierzą, że to prawda” - powiedział. „To jest dokładnie jak autonomiczny samochód, kamera, która rozpoznaje wiele rzeczy i trenuje je z algami AI oraz identyfikuje wiele różnych roślin”. Wyzwań, aby to zadziałało jest wiele: rośliny są nadeptywane, liście się wyginają, na polach powstają cienie, a pola są brudnymi miejscami, co oznacza, że niezawodne wykonywanie tego zadania przez cały czas jest wyzwaniem i jest to zadanie, które wymaga wysokiego poziomu sukcesu.
„Podobnie jak samodzielnie jeżdżąc, mogą to robić dzisiaj w 95% przypadków, ale to nie wystarczy. Aby nazwać to sukcesem, musisz osiągnąć 100%. Nie chcesz rozpylać niewłaściwej substancji chemicznej na niewłaściwą roślinę nawet w 5% przypadków ”- powiedział Volkmann. Ostatecznie sztuczna inteligencja ma potencjał, aby nauczyć się rozpoznawać „dobre” rośliny w porównaniu z „złymi” roślinami przy użyciu różnych czynników, a także najlepszych miejsc do sadzenia, a nie tylko kierować się na właściwe chwasty do opryskiwania.
Dzisiaj hodowca kukurydzy może uzyskać średnio 170 buszli wyprodukowanych z akra, chociaż rekordowy poziom 600 buszli na akr okazał się możliwy, jeśli pogoda, chwasty i inne czynniki na polu, od światła słonecznego po owady i grzyby, gleba można przeanalizować właściwości odżywcze oraz światło słoneczne i cień, aby ostatecznie zwiększyć produktywność upraw. „Istnieje wiele danych dotyczących milionów roślin i chwastów” - powiedział Wertheimer.
Deere oferuje już technologie ExactEmerge i ExactApply, które zostały wprowadzone w ciągu ostatniej dekady i przekształciły podstawowe zadania w gospodarstwie, takie jak sadzenie i opryskiwanie nasion, w precyzyjne operacje maszyn rolniczych, a szefowie firmy Deere powiedzieli w swoich ostatnich zarobkach, że absorpcja tych technologii przez rolników przyspiesza.
„Rozpoznawanie twarzy staje się trochę przerażające… ale nie ma powodu, by sądzić, że nie może się to udać” - powiedział Volkmann. „Zobacz i opryskaj to jedna z kilku zaawansowanych technologii rolniczych, które wydają się zbliżać do punktu przegięcia” - powiedział, chociaż dodał, że na komercjalizację technologii pełnego rozpoznawania roślin jeszcze prawdopodobnie upłynie kilka lat.
Deere i 5G
Łączność na obszarach wiejskich jest powiązana z wysiłkami technologicznymi, na których Deere koncentruje się w swojej działalności i społecznościach wiejskich, w których pracują i żyją rolnicy. Podczas gdy licencje 5G, które niedawno nabyła firma, są przeznaczone na działalność produkcyjną - pozwalając jej na prowadzenie inteligentnych fabryk - Hindman powiedział, że istnieją przeciwwagi do wprowadzenia większej liczby łączy szerokopasmowych i 5G na obszary wiejskie w Ameryce.
„Podział między łącznością miejską i wiejską jest ważny dla nas i dla rolników, a także ważny w społecznościach wiejskich, w których akurat pracują z powodów daleko poza rolnictwem” - powiedział.
W przypadku rolników potrzeba więcej inwestycji, aby wspierać przepływ danych między własnym centrum przetwarzania w chmurze firmy Deere a farmami, z powodów obejmujących możliwość zdalnego monitorowania ciężkich maszyn w gospodarstwach pod kątem potrzeb konserwacji zapobiegawczej (np. Zdalna naprawa pompy wodnej zamiast konieczności podróżowania w teren), a także do zdalnej obsługi sprzętu w przyszłości. Wysiłek jest w toku dzięki partnerstwu z rządem i przedsiębiorstwami prywatnymi, powiedział dyrektor ds. Technologii Deere.
Hindman powiedział, że dzięki przepustowości 5G i redukcji opóźnień, jakie oferuje, automatyczne sterowanie maszynami na farmie ze zdalnej lokalizacji staje się możliwe. „Kiedy tak się stanie, społeczeństwo może odnieść wiele korzyści. … Jesteśmy przekonani, że wiatr nam w tym przeszkadza ”- powiedział o wsparciu rządu federalnego dla wdrażania 5G w wiejskich częściach kraju.
Hindman powiedział, że zmieniło się zatrudnianie w firmie, podobnie jak szkolenie obecnych pracowników, zgodnie z nowszymi wysiłkami, takimi jak sztuczna inteligencja rozpoznawania roślin i inne technologie. Istnieje duże zapotrzebowanie na zestawy umiejętności uczenia maszynowego i ogólnie, Hindman powiedział, że w ostatnich latach zatrudnianie firmy Deere było „znacznie bardziej uzależnione od umiejętności związanych z oprogramowaniem”, podczas gdy jednocześnie zwiększano umiejętności obecnych pracowników, aby sprostać potrzebom najnowszej technologii.
musisz być Zalogowany aby dodać komentarz.