YOLOv5 Ultralytics 에서 농작물 질병을 극복하는 클린턴 아나니의 농업 분야 AI 활용 여정을 확인하세요. 농업 기술의 미래를 살펴보세요.
클린턴 아나니를 만나 AI를 활용해 농작물 질병 문제를 극복한 방법을 들어보았습니다.
클린턴은 소프트웨어 및 로봇공학 엔지니어이자 딥러닝에 대한 열정이 넘치는 엔지니어입니다. 또한 최첨단 로봇공학 및 인공지능을 활용하여 농업 분야의 비효율적인 수작업을 해결하기 위한 자동화 기계 제작에 주력하는 농업 기술 R&D 스타트업인 3Farmate Robotics Limited의 공동 설립자이자 CEO이기도 합니다.
클린턴은 로봇 만들기를 좋아합니다! 하지만 기계에 대한 그의 관심은 훨씬 이전인 어렸을 때부터 시작되었습니다. 이러한 호기심은 결국 그를 AI로 이끌었습니다. 클린턴은 약 3년 전 이 분야에 대한 지식이 거의 전무한 상태에서 AI를 시작했습니다. 그는 수십 개의 튜토리얼을 따라가며 놀라운 것들을 만들었습니다. 하지만 여전히 클린턴은 AI 분야에서 홀로 설 수 없었습니다. 그래서 그는 머신러닝을 깊이 파고들기로 결심했습니다. 클린턴은 주로 코세라와 유다시티에서 유명 대학과 기관의 강의를 수강했습니다. 클린턴은 특히 앤드류 응의 딥 러닝 강좌가 지금의 자리에 오르는 데 큰 영향을 미쳤다고 말했습니다.
클린턴은 2021년부터 YOLOv5 을 사용하고 있습니다.
1.해당부문에 디지털 농장 도구를 제공하여 효율성과 처리량을 개선합니다.
2. 땅을 경작하고 잠재력을 극대화할 수 있는 고효율 작업 노동력을 제공합니다.↪CF_200D↩
두 분야 모두에서 농업의 AI는 필수적입니다. 농작물 질병은 항상 농장을 괴롭혀 왔으며, 매년 수백 에이커의 식량 작물을 파괴하고 있습니다. 이러한 피해는 농작물 질병 분석이 매우 느리고 수작업으로 이루어지며 솔루션을 추천하는 데 시간이 오래 걸리기 때문입니다.
기존 솔루션은 일반적으로 식물 병리학자가 농장을 방문하여 설문조사를 하고 데이터를 수집한 후 1~2주 내에 결과를 제시해야 하는데, 이 기간 동안 질병/감염병이 계속 확산될 수 있습니다. 이러한 프로세스의 비효율성을 인식하고 그 자리에서 바로 농작물 질병을 파악하고 단 몇 초 만에 해결책을 제시할 수 있다면 분명 개선의 기회가 있을 것입니다. 따라서 AI는 이 문제를 해결할 수 있는 가장 유력한 후보로 꼽혔습니다.
AI 모델 선택과 관련해서는 선택할 수 있는 옵션이 많습니다. 하지만 클린턴은 YOLOv5 을 사용했을 때 지속적으로 뛰어난 결과와 정확성을 보여줬기 때문에 디지털 도구와 임베디드 시스템 모두에 이 모델을 고려하게 되었습니다.
보기: 건강한 식품을 위한 작물 분석 YOLOv5.
YOLOv5 모델을 훈련하는 것은 매우 간단하고 작업하기에 매우 편리합니다. 모델 배포의 경우 웹 기반 배포, 모바일 및 임베디드 시스템 배포가 있습니다.
클린턴은 "조만간 과일과 채소의 품질 평가를 실시간으로 수행할 예정이며, 이를 위해 YOLOv5 을 사용할 계획입니다."라고 말합니다.
AI를 처음 접하는 사람이라면 AI에 대한 좋은 학습 로드맵을 찾아서 꼼꼼하게 따라가는 것을 추천합니다. AI의 기초(미적분, 통계, 미분방정식 등)를 놓치면 AI 시스템과 실제 AI 프로젝트를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 그러니 천천히 즐기면서 학습하세요.
3Farmate Robotics는 작물을 분석하고 감염을 감지하며 여러 작물을 지원하는 AI 기반 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 가볍고 모든 휴대폰에서 실행할 수 있습니다. 3Farmate Robotics에 대한 최신 정보를 확인하세요. 링크드인.
YOLOv5 및 비전 AI가 농업 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 알아보세요. 농업 산업.
여러분의 YOLOv5 사용 사례도 주목받고 싶습니다! 소셜 미디어(Ultralytics )에 #YOLOvME를 태그하여 소개될 수 있는 기회를 놓치지 마세요.
