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YOLOvME: Detección de enfermedades de los cultivos y mejora de la eficacia en la agricultura

Descubre el viaje de Clinton Anani con la IA en la agricultura, superando las enfermedades de los cultivos mediante YOLOv5 en Ultralytics. Explora el futuro de la tecnología agrícola.

Nos sentamos con Clinton Anani para averiguar cómo superó los problemas de enfermedades de los cultivos utilizando la IA.

Clinton es Ingeniero de Software y Robótica, y un apasionado del Aprendizaje Profundo. También es cofundador y consejero delegado de 3Farmate Robotics Limited, una startup de I+D de AgriTech que se centra en la construcción de maquinaria de automatización para hacer frente al ineficiente trabajo manual en el sector agrícola, aprovechando la Robótica y la Inteligencia Artificial de vanguardia.

¡A Clinton le encanta construir robots! Pero su interés por las máquinas empezó mucho antes, cuando era niño. Esta curiosidad le llevó finalmente a la IA. Clinton empezó con la IA hace unos 3 años, con un conocimiento casi nulo del campo. Siguió docenas de tutoriales y construyó cosas increíbles. Pero aún así, Clinton no era capaz de valerse por sí mismo en el sector de la IA. Así que decidió sumergirse a fondo en el Aprendizaje Automático. Clinton tomó principalmente cursos de las mejores universidades e instituciones en Coursera y Udacity. Clinton declaró que los cursos que tomó de Andrew Ng sobre Aprendizaje Profundo fueron especialmente influyentes para ayudarle a llegar a donde está hoy.

Clinton ha estado utilizando YOLOv5 desde principios de 2021.

3Farmate Robotics aborda dos problemas de la industria alimentaria:

‍1.Proporcionar herramientas agrícolas digitales al sector para mejorar la eficiencia y el rendimiento.

2. Proporcionar una mano de obra altamente eficiente para labrar la tierra y maximizar supotencial.‍

Agricultura Detección con YOLOv5

Para ambos sectores, la IA en la agricultura es esencial. Las enfermedades de los cultivos siempre han asolado las explotaciones agrícolas, y siguen destruyendo cientos de hectáreas de cultivos alimentarios cada año. Esta destrucción se debe a la naturaleza extremadamente lenta y manual del análisis de las enfermedades de los cultivos y al tiempo que se tarda en recomendar soluciones.

Las soluciones existentes suelen requerir que un fitopatólogo vaya a visitar la granja, haga encuestas, recopile algunos datos y presente las conclusiones en una o dos semanas, dentro de las cuales las enfermedades/infestaciones seguirán propagándose. Reconociendo las ineficiencias del proceso, existe una clara oportunidad de mejora: tanto para identificar las enfermedades de los cultivos en el acto como para recomendar soluciones en cuestión de segundos. Por ello, la IA se reveló como una de las mejores opciones para resolver este problema.

A la hora de elegir modelos de IA, hay montones de opciones entre las que elegir. Sin embargo, YOLOv5 dio continuamente a Clinton excelentes resultados y precisión cuando trabajó anteriormente con ella, lo que le hizo considerarla tanto para sus herramientas digitales, como para sus sistemas integrados.

¿Por qué fue fácil trabajar con YOLOv5 ?

Observa: Análisis de cultivos para alimentos saludables con YOLOv5.

Entrenar un modelo YOLOv5 es super sencillo y muy cómodo de trabajar. Para el despliegue del modelo, tenemos un despliegue basado en la web, uno móvil y otro en un sistema integrado.

"En un futuro próximo, intentaremos realizar evaluaciones de calidad de frutas y verduras en tiempo real, y para ello se utilizará YOLOv5 ", dice Clinton.

¿Qué consejo le darías a alguien que está empezando con la IA?

A alguien nuevo en la IA, le recomendaría encontrar una buena hoja de ruta para el aprendizaje de la IA y seguirla meticulosamente. Si te pierdes los fundamentos de la IA (el aspecto del Cálculo, la Estadística y las Ecuaciones Diferenciales), te resultará difícil trabajar con sistemas de IA y lo que se necesita para poder manejar un proyecto de IA en el mundo real. Así que tómatelo con calma y disfruta del viaje.

3Farmate Robotics proporciona una plataforma basada en IA para analizar cultivos y detectar infecciones y hacer recomendaciones con soporte para múltiples cultivos. Esta plataforma es ligera y puede funcionar en cualquier teléfono móvil. Mantente informado sobre 3Farmate Robotics en Linkedin.

Descubre cómo YOLOv5 y Vision AI están cambiando en la industria agrícola.

También queremos destacar tu caso de uso de YOLOv5 . Etiquétanos en las redes sociales @Ultralytics con #YOLOvME para tener la oportunidad de aparecer.

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