Когда французские однокашники Гийом Журден, Уго Серра и Жюль Бегери (Guillaume Jourdain, Hugo Serrat and Jules Beguerie) в 2014 году рассматривали возможность применения ИИ в сельском хозяйстве для создания стартапа, это не казалось верной ставкой.

Тогда подобные приложения ИИ только разрабатывались, и люди не верили, что это невозможно. Но фермеры, с которыми они разговаривали, мечтали об этом.

Поэтому начинающие разработчики собрали примитивную модель, чтобы показать, что графический процессор GeForce может запускать сеть идентификации сорняков с помощью камеры. А потом у них появился первый клиент-инвестор.

В 2016 году бывшие соседи по общежитию Высшей национальной школы искусств и искусств в Париже основали компанию Bilberry. Сегодня она разрабатывает распознавание сорняков на базе платформы NVIDIA Jetson edge AI для точного применения гербицидов на кукурузных и пшеничных полях, что позволяет сократить использование гербицидов на 92 процента.

Достижения в области искусственного интеллекта, а также давление на фермеров, чтобы те сократили использование гербицидов, стимулируют проект распознавания сорняков. И мы наблюдаем небывалый прирост сельскохозяйственных ИИ-компаний — FarmWiseSeeTreeSmart Ag и John Deere,принадлежащих Blue River, — на этом поле.

Farm Tech 2.0

«Ранние сельскохозяйственные технологии лишь «царапали поверхность» возможного. Применяя инфракрасное излучение, они сосредотачивались на “проблеме зеленого на коричневом”, когда гербициды наносились равномерно на растения — посевы и сорняки — до земли, уничтожая все растения, объяснил г-н Серра, технический директор компании. — Сегодня гонка идет за то, чтобы убрать “зеленое на зеленом” или просто сорняки рядом с урожаем».

“Определять различие между сорняками и посевами в реальном времени — для нас это настоящий Святой Грааль, — сказал он. — Для достижения этой цели требуется мгновенный вывод в полевых условиях с графическими процессорами NVIDIA, работающими под управлением компьютерного зрения”.

Потери урожайности кукурузы из-за неэффективной обработки сорняков могут составить от 15 до 20 процентов, по данным черники.

Заказчиками умных опрыскивателей стартапа стали компании по производству сельскохозяйственной техники Agrifac, Goldacres, Dammann и Berthoud.

Сокращение использования химических веществ

Bilberry развертывает свое распознавание сорняков NVIDIA Jetson на тракторных стрелах, которые могут охватить футбольное поле. Он работает с 16 камерами на 16 модулях Jetson TX2 и может анализировать сорняки со скоростью 17 кадров в секунду для двухсекундных брызг гербицида во время движения со скоростью 25 км в час.

Для достижения этой молниеносной производительности вывода для быстрого распознавания сорняков Bilberry использовала NVIDIA JetPack SDK для тензорной оптимизации своих алгоритмов. «Мы доводим его до предела», — сообщил г-н Серра.

Bilberry подключилась к тому, что известно как квантование веса INT8, которое позволяет более эффективно применять модели глубокого обучения, особенно полезные для компактных встроенных систем, в которых правят ограничения памяти и мощности. Это позволило им использовать 8-битные целые числа вместо чисел с плавающей запятой, а переход на целочисленную математику вместо чисел с плавающей запятой помогает уменьшить использование памяти и вычислений, а также задержку приложений.

Bilberry является членом NVIDIA Inception, виртуальной ускорительной программы, которая помогает стартапам в области ИИ и науки о данных быстрее выйти на рынок.

Победители — окружающая среда и урожайность

Умные опрыскиватели стартапа теперь могут значительно сократить использование гербицидов, точно определяя методы обработки. Это может иметь огромное значение для уменьшения стока химических веществ в подземные воды, говорят в компании. Также они улучшают урожайность растений, уменьшив повреждения культурных посевов.

“Вы должны применить правильное количество гербицидов к сорнякам — если вы примените слишком мало, сорняк продолжит расти и создавать новые семена. Bilberry может делать это со скоростью 242 АКРА в час, с нашим самым большим агрегатом», — заявил г-н Серра.

По данным Nielsen, продажи органической продукции в США в 2020 году выросли на 14 процентов — до 8,5 миллиарда долларов по сравнению с предыдущим годом.

Проблема сортировки картофеля

Bilberry недавно запустила приложение для сортировки картофеля в партнерстве с компанией Downs. Картофель традиционно обрабатывают, медленно перемещая по конвейерной ленте. Но фермерам трудно заполучить рабочую силу, а на монотонной работе трудно сосредоточиться в течение нескольких часов, что приводит к ошибкам.

«Это действительно скучно — если заниматься этим целый день, можно сойти с ума, — рассказал г-н Серра. — И работа сезонная, поэтому помощники нужны всем одновременно, и всегда возникают проблемы с привлечением достаточного количества рабочей силы”.

Это делает задачу идеальной для искусственного интеллекта. Стартап обучил свою сеть сортировки картофеля видеть среди хороших картофелин плохие клубни, зеленые клубни, резаный картофель, камни и комья грязи. И применив «Джетсон Ксавье» к этой задаче видения, платформа искусственного интеллекта может послать сигнал одной из дверей в конце конвейерной ленты, чтобы пропустить только хороший картофель.

“Мне нравится создавать программное обеспечение, которое обрабатывает что-то движущееся и действительно помогает людям”, — поделился разработчик.

Источник: https://blogs.nvidia.com/blog/2021/04/05/bilberry-weed-recognition-ai-grows-yield-for-farmers/

от AI_NEWS

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *