UltralyticsでYOLOv5を使って作物の病気を克服したクリントン・アナニの農業におけるAIとの旅をご覧ください。農業技術の未来を探る。
クリントン・アナニがAIを使ってどのように農作物の病害問題を克服したのか、話を聞いた。
クリントンはソフトウェアとロボティクスのエンジニアであり、ディープラーニングに非常に熱心なエンジニアでもある。また、3Farmate Robotics Limitedの共同設立者兼CEOでもある。3Farmate Roboticsは、最先端のロボット工学と人工知能を活用し、農業分野における非効率な手作業に対処するための自動化機械の構築に注力しているアグリテック研究開発スタートアップである。
クリントンはロボットを作るのが大好きだ！しかし、彼が機械に興味を持ち始めたのは、もっと前の子供の頃だ。この好奇心がやがて彼をAIへと導いた。クリントンがAIを始めたのは約3年前で、その分野の知識はほとんどゼロに近かった。彼は何十ものチュートリアルを追いかけ、素晴らしいものを作った。しかし、それでもクリントンはAI分野で独り立ちすることができなかった。そこで彼は、機械学習を深く学ぶことにした。クリントンは主に、CourseraやUdacityで一流大学や教育機関のコースを受講した。クリントンは、アンドリュー・ングから受講したディープラーニングに関するコースは、彼が今日の地位を築く上で特に影響力があったと述べている。
クリントンは2021年の初めからYOLOv5を使用している。
1.効率と処理能力を向上させるため、デジタル農業ツールをこのセクターに提供する。
2. 土地を耕し、その潜在能力を最大限に引き出すため、高効率の労働力を提供する。
どちらの分野にとっても、農業におけるAIは不可欠である。作物病害は常に農場を悩ませており、毎年何百エーカーもの食用作物を破壊し続けている。この破壊は、作物病害の分析に非常に時間がかかり、手作業であることと、解決策を提案するのに時間がかかることに起因している。
既存の解決策では、一般的に植物病理学者が農場を訪問し、調査を行い、いくつかのデータを収集し、1～2週間で調査結果を提示する必要があるが、その間に病害／蔓延は拡大し続ける。このようなプロセスの非効率性を認識すると、作物の病害をその場で特定し、数秒で解決策を提案するという、明らかな改善の機会がある。そこで、AIがこの問題を解決する最有力候補であることが判明した。
AIモデルの選択に関しては、多くの選択肢から選ぶことができる。しかし、YOLOv5は、クリントンが以前使用した際に優れた結果と精度を提供し続けたため、クリントンはYOLOv5を同社のデジタル・ツールと組み込みシステムの両方に使用することを検討した。
見る：YOLOv5で健康食品のための作物分析。
YOLOv5モデルのトレーニングは非常に簡単で、作業も非常に便利です。モデルのデプロイメントには、ウェブベースのデプロイメント、モバイルのデプロイメント、組み込みシステムのデプロイメントがある。
「近い将来、私たちは果物や野菜の品質評価をリアルタイムで行おうと考えており、そのためにYOLOv5が使われるでしょう」とクリントンは言う。
AIを初めて学ぶ人には、AIのための本当に良い学習ロードマップを見つけ、それに忠実に従うことをお勧めする。AIの基礎（微積分学、統計学、微分方程式の側面）を見逃してしまうと、AIシステムを使って仕事をするのが難しくなり、現実世界のAIプロジェクトに対応できるようになるには何が必要なのかわからなくなってしまう。ですから、ゆっくりと、そして楽しんでください。
3Farmate Roboticsは、作物を分析し、感染症を検出し、複数の作物に対応した推奨を行うためのAI搭載プラットフォームを提供する。このプラットフォームは軽量で、どの携帯電話でも動作する。3Farmate Roboticsの最新情報はこちら リンクトイン.
YOLOv5とビジョンAIが農業界を変える 農業.
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