Khám phá hành trình của Clinton Anani với AI trong nông nghiệp, khắc phục bệnh cây trồng bằng cách sử dụng YOLOv5 tại Ultralytics. Khám phá tương lai của công nghệ nông nghiệp.
Chúng tôi đã ngồi lại với Clinton Anani để tìm hiểu cách ông vượt qua các vấn đề về bệnh cây trồng bằng cách sử dụng AI.
Clinton là một Kỹ sư Phần mềm và Robot, và là một Kỹ sư Học sâu rất đam mê. Ông cũng là đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của 3Farmate Robotics Limited, một công ty khởi nghiệp R&D AgriTech tập trung vào việc xây dựng máy móc tự động hóa để giải quyết lao động thủ công không hiệu quả trong lĩnh vực Nông nghiệp, bằng cách tận dụng Robot và Trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
Clinton thích chế tạo robot! Nhưng, sự quan tâm của anh ấy đối với máy móc bắt đầu sớm hơn nhiều, khi anh ấy còn là một đứa trẻ. Sự tò mò này cuối cùng đã dẫn anh đến với AI. Clinton bắt đầu với AI khoảng 3 năm trước, gần như không có kiến thức về lĩnh vực này. Anh ấy đã làm theo hàng tá hướng dẫn và xây dựng những thứ tuyệt vời. Tuy nhiên, Clinton vẫn không thể tự mình đứng vững trong lĩnh vực AI. Vì vậy, anh quyết định đi sâu vào Machine Learning. Clinton chủ yếu tham gia các khóa học từ các trường đại học và tổ chức hàng đầu trên Coursera và Udacity. Clinton nói rằng các khóa học mà ông đã tham gia từ Andrew Ng về Deep Learning đặc biệt có ảnh hưởng trong việc giúp ông đạt được vị trí ngày hôm nay.
Clinton đã và đang sử dụng YOLOv5 kể từ đầu năm 2021.
1. Cung cấp các công cụ nông nghiệp kỹ thuật số cho ngành để nâng cao hiệu quả và thông lượng.
2. Cung cấp một lực lượng lao động hiệu quả cao để cày xới đất và phát huy tối đa tiềm năng của nó.
Đối với cả hai lĩnh vực, AI trong nông nghiệp là điều cần thiết. Bệnh cây trồng luôn gây khó khăn cho các trang trại và tiếp tục phá hủy hàng trăm mẫu cây lương thực mỗi năm. Sự phá hủy này là do tính chất cực kỳ chậm và thủ công của việc phân tích bệnh cây trồng và mất bao lâu để đề xuất các giải pháp.
Các giải pháp hiện tại thường yêu cầu một nhà nghiên cứu bệnh học thực vật đến thăm trang trại, khảo sát, thu thập một số dữ liệu và trình bày kết quả trong một hoặc hai tuần, trong đó các bệnh / sự phá hoại sẽ tiếp tục lây lan. Nhận ra sự thiếu hiệu quả của quy trình, có một cơ hội rõ ràng để cải thiện: cả trong việc xác định bệnh cây trồng ngay tại chỗ và đề xuất các giải pháp chỉ trong vài giây. Vì vậy, AI đã được tìm thấy là một ứng cử viên hàng đầu để giải quyết vấn đề này.
Khi nói đến việc lựa chọn các mô hình AI, có vô số tùy chọn để lựa chọn. Tuy nhiên YOLOv5 liên tục cho Clinton kết quả và độ chính xác tuyệt vời khi ông làm việc với nó trước đây, khiến ông cân nhắc nó cho cả các công cụ kỹ thuật số của họ, cũng như các hệ thống nhúng của họ.
Xem: Phân tích cây trồng cho thực phẩm lành mạnh với YOLOv5.
Đào tạo một YOLOv5 Mô hình là siêu đơn giản và rất thuận tiện để làm việc với. Để triển khai mô hình, chúng tôi có triển khai dựa trên web, triển khai di động và triển khai hệ thống nhúng.
"Trong tương lai gần, chúng tôi sẽ tìm cách thực hiện đánh giá chất lượng trái cây và rau quả trong thời gian thực, và vì điều này, YOLOv5 sẽ được sử dụng", bà Clinton nói.
Đối với một người mới làm quen với AI, tôi khuyên bạn nên tìm một lộ trình học tập thực sự tốt cho AI và làm theo nó một cách tỉ mỉ. Nếu bạn bỏ lỡ nền tảng của AI (khía cạnh Giải tích, Thống kê và Phương trình vi phân của nó), bạn sẽ gặp khó khăn khi làm việc với các hệ thống AI và những gì cần thiết để có thể xử lý một dự án AI trong thế giới thực. Vì vậy, hãy từ từ, và tận hưởng chuyến đi.
3Farmate Robotics cung cấp một nền tảng hỗ trợ AI để phân tích cây trồng và phát hiện nhiễm trùng và đưa ra các khuyến nghị với sự hỗ trợ cho nhiều loại cây trồng. Nền tảng này nhẹ và có thể chạy trên mọi điện thoại di động. Luôn cập nhật với 3Farmate Robotics trên Linkedin.
Khám phá cách thức YOLOv5 và Vision AI đang thay đổi trong ngành nông nghiệp.
Chúng tôi muốn làm nổi bật của bạn YOLOv5 Trường hợp sử dụng là tốt! Gắn thẻ chúng tôi trên phương tiện truyền thông xã hội @Ultralytics với #YOLOvME để có cơ hội được giới thiệu.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
