Clinton Anani'nin tarımda yapay zeka ile yaptığı ve YOLOv5 adresini kullanarak mahsul hastalıklarının üstesinden geldiği yolculuğu Ultralytics adresinde keşfedin. Tarım teknolojisinin geleceğini keşfedin.
Clinton Anani ile bir araya gelerek yapay zeka kullanarak mahsul hastalıklarının üstesinden nasıl geldiğini öğrendik.
Clinton bir Yazılım ve Robotik Mühendisi ve son derece tutkulu bir Derin Öğrenme Mühendisidir. Aynı zamanda, en son Robotik ve Yapay Zekadan yararlanarak Tarım sektöründeki verimsiz el emeğini ele almak için otomasyon makineleri oluşturmaya odaklanan bir AgriTech Ar-Ge girişimi olan 3Farmate Robotics Limited'in Kurucu Ortağı ve CEO'sudur.
Clinton robot yapmaya bayılıyor! Ancak makinelere olan ilgisi çok daha önce, çocukken başlamış. Bu merak sonunda onu yapay zekaya yönlendirdi. Clinton yapay zekaya yaklaşık 3 yıl önce, bu alanda neredeyse sıfır bilgiye sahipken başladı. Düzinelerce öğreticiyi takip etti ve harika şeyler inşa etti. Ancak yine de Clinton yapay zeka sektöründe kendi başına ayakta duramıyordu. Bu yüzden Makine Öğrenimi alanına derinlemesine dalmaya karar verdi. Clinton çoğunlukla Coursera ve Udacity'deki en iyi üniversitelerden ve kurumlardan dersler aldı. Clinton, özellikle Andrew Ng 'den Derin Öğrenme üzerine aldığı derslerin bugün bulunduğu noktaya gelmesinde etkili olduğunu belirtiyor.
Clinton şunları kullanıyor YOLOv5 2021'in başından beri.
1.Verimliliği ve üretimi artırmak için sektöre dijital çiftlik araçları sağlamak.
2. Toprağı işlemek ve potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için yüksek verimli bir iş gücü sağlamak.
Her iki sektör için de tarımda yapay zeka çok önemlidir. Mahsul hastalıkları her zaman çiftliklerin başına bela olmuştur ve her yıl yüzlerce dönümlük gıda mahsulünü yok etmeye devam etmektedir. Bu tahribat, mahsul hastalıklarını analiz etmenin son derece yavaş ve manuel olmasından ve çözüm önermenin ne kadar uzun sürdüğünden kaynaklanmaktadır.
Mevcut çözümler genellikle bir bitki patoloğunun çiftliği ziyaret etmesini, anketler yapmasını, bazı verileri toplamasını ve bulguları bir veya iki hafta içinde sunmasını gerektirir; bu süre içinde hastalıklar / istilalar yayılmaya devam edecektir. Süreçteki verimsizliklerin farkına varıldığında, hem mahsul hastalıklarını yerinde tespit etme hem de saniyeler içinde çözüm önerme konusunda iyileştirme için açık bir fırsat vardır. Dolayısıyla, YZ bu sorunu çözmek için en iyi aday olarak görülmüştür.
YZ modellerinin seçimi söz konusu olduğunda, aralarından seçim yapılabilecek çok sayıda seçenek vardır. Ancak, YOLOv5 Clinton'ın daha önce çalıştığı zamanlarda sürekli olarak mükemmel sonuçlar ve doğruluk verdiğinden, hem dijital araçları hem de gömülü sistemleri için düşünmesini sağladı.
İzleyin: YOLOv5 ile sağlıklı gıdalar için mahsul analizi.
Bir YOLOv5 modelini eğitmek son derece basittir ve çalışmak için çok uygundur. Model dağıtımı için web tabanlı bir dağıtımımız, bir mobil ve bir gömülü sistem dağıtımımız var.
Clinton, "Yakın gelecekte meyve ve sebzelerin kalite değerlendirmelerini gerçek zamanlı olarak yapmak isteyeceğiz ve bunun için YOLOv5 kullanılacak" diyor.
YZ'ye yeni başlayan birine, YZ için gerçekten iyi bir öğrenme yol haritası bulmasını ve bunu titizlikle takip etmesini tavsiye ederim. YZ'nin temellerini (Calculus, İstatistik ve Diferansiyel Denklemler yönünü) kaçırırsanız, YZ sistemleri ile çalışmakta ve gerçek dünyadaki bir YZ projesini idare edebilmek için gerekenleri yapmakta zorlanacaksınız. Bu yüzden ağırdan alın ve yolculuğun tadını çıkarın.
3Farmate Robotics, mahsulleri analiz etmek ve enfeksiyonları tespit etmek ve birden fazla mahsulü destekleyerek önerilerde bulunmak için yapay zeka destekli bir platform sağlar. Bu platform hafiftir ve herhangi bir cep telefonunda çalışabilir. 3Farmate Robotics ile güncel kalın Linkedin.
YOLOv5 ve Vision AI'ın sektörde nasıl bir değişim yarattığını keşfedin tarım endüstrisi.
Sizin YOLOv5 kullanım örneğinizi de öne çıkarmak istiyoruz! Öne çıkma şansı için bizi sosyal medyada @Ultralytics #YOLOvME ile etiketleyin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
