По данным BI Intelligence Research, к 2025 году расходы на ИИ и машинное обучение в сельскохозяйственных технологиях на базе ИИ увеличатся в три раза и достигнут 15,3 млрд долларов.
PwC заявляет, что к 2025 году стоимость системы сельскохозяйственного мониторинга с поддержкой Интернета вещей и быстро развивающихся технологий в сельском хозяйстве достигнет 4,5 миллиардов долларов.
Сельское хозяйство является одним из важнейших столпов, играющих значительную роль в экономическом росте. Автоматизация сельского хозяйства является новой темой во всем мире. По мере увеличения спроса на продовольствие и сельскохозяйственные товары параллельно будут расти и технологии, облегчающие жизнь фермерам.
ИИ в сельском хозяйстве помогает экономить избыточное использование воды, управлять гербицидами, пестицидами, анализировать плодородие почвы, повышать эффективность использования рабочей силы в сельском хозяйстве и, в конечном итоге, улучшать качество урожая.
Дроны пригодятся для опрыскивания и наблюдения за посевами, а благодаря технологии Computer Vision и точной аннотации данных они могут революционизировать весь процесс в ближайшем будущем.
Как сельское хозяйство может извлечь выгоду из искусственного интеллекта?
В сельском хозяйстве у человека есть несколько ограниченных по времени процессов, которые нужно отслеживать и преуспевать. Отслеживание акров сельскохозяйственных угодий и регулярный мониторинг здоровья сельскохозяйственных культур может быть сложной задачей.
Внешние факторы, такие как погода, сезонный солнечный свет, миграция животных и птиц, удобрения, циклы посадки и орошения, влияют на урожайность. Все эти точки данных оказываются идеальной проблемой для машинного обучения.
Данных в изобилии, и успех цикла урожая кажется идеальной проблемой для искусственного интеллекта, чтобы решить и помочь фермерам получить максимальный урожай и урожай безупречного качества с каждого квадратного фута.
Применение искусственного интеллекта в маркетинге
- Мониторинг и надзор за посевами и почвой
- Интеллектуальная робототехника в сельском хозяйстве
- Прогнозирование цен и спроса на сельскохозяйственные культуры
Мониторинг и наблюдение за посевами и почвой
Оценка здоровья сельскохозяйственных культур и почвы является важной задачей и является ключом к успешному фермерскому хозяйству и сельскохозяйственной экономике. Дроны и технология спутниковой съемки обеспечивают круглосуточную помощь в наблюдении за посевами.
Фермеры часто хотят понять, где почва деградирует, и что лучше, чем технологии на базе ИИ, чтобы понять то же самое. Изображения с дронов дают очень ценные модели в этой области и широко используются фермерами по всему миру.
Эта технология помогает фермерам понять, сколько пестицидов или удобрений нужно использовать для выращивания сельскохозяйственных культур, тем самым снижая затраты и воздействие на окружающую среду.
Компании, использующие компьютерное зрение и методы глубокого обучения для идентификации и диагностики сельскохозяйственных культур
PEAT — машинное зрение для дефектов почвы
Министерство сельского хозяйства США подсчитало, что ежегодный ущерб от эрозии почвы составляет 44 миллиарда долларов.
У берлинского сельскохозяйственного стартапа PEAT есть эффективное решение для снижения воздействия этой проблемы. Используя приложение для глубокого обучения под названием Plantix, они успешно выявляют дефекты и недостаток питательных веществ в почве.
Их приложение выявляет дефекты, анализируя изображения, загруженные фермерами с помощью камеры смартфона. Затем приложение предлагает фермерам простые и эффективные решения для восстановления питательных веществ в почве. Посмотрите это видео:
Аннотации данных для оптимальной идентификации культур и дефектов почвы
Как мы знаем, модели машинного обучения как компьютерного зрения, так и глубокого обучения наиболее эффективны, когда они подпитываются огромными высококачественными данными.
Обучение обнаружению объектов для моделей имеет решающее значение, изображения, снятые с помощью дронов, собираются и аннотируются, что создает богатый набор обучающих данных, которые можно использовать для создания высокоэффективных моделей машинного обучения.
Без точных и интеллектуальных аннотаций данных ни одна модель не может обеспечить высокую точность прогнозов.
Ручное аннотирование данных — сложная задача — знаете почему?
Интеллектуальная робототехника в сельском хозяйстве
Борьба с сорняками
Для фермера ценен каждый квадратный километр земли, основное внимание уделяется выращиванию урожая, который продается. Распространенной проблемой, с которой сталкивается каждый фермер, является усиленный рост сорняков.
Согласно исследованию, 250 видов сорняков стали устойчивыми к гербицидам. Американское общество сорняков провело исследование воздействия неконтролируемых сорняков и подсчитало, что фермеры ежегодно несут убытки примерно в 43 миллиарда долларов из-за сорняков.
Технология Blue River для борьбы с сорняками
Защита сельскохозяйственных культур от сорняков является важной задачей, поэтому компания Blue River Technology разработала робота See and Spray. Этот робот оснащен технологией компьютерного зрения и точно использует спреи от сорняков на растениях. Посмотри:
Компания утверждает, что избавилась от 80% химикатов, обычно распыляемых на сельскохозяйственные культуры, и сократила расходы на гербициды на 90%.
Урожайные роботы
Компания Harvest CROO Robotics разработала робота, который поможет фермерам собирать и упаковывать урожай. Наем рабочих для выполнения этой задачи является дорогостоящим делом, но получение качественной рабочей силы также является сложной задачей.
Нехватка рабочей силы привела к значительной потере доходов фермерами в таких регионах, как Калифорния и Аризона. Harvest CROO утверждает, что их робот может собрать 8 акров урожая за один день и заменить 30 рабочих. Проверьте это:
Методы поиска данных для моделей компьютерного зрения для обучения роботов
Автоматический сбор урожая роботами можно разделить на две важные задачи:
- Обнаружение урожайных культур
- Движение манипулятора робота в положение обнаруженной культуры и ее уборка без повреждения урожая
Для обнаружения собираемых культур используются методы компьютерного зрения. Данные фиксируются цветными, спектральными или тепловизионными камерами, которые широко используются машинами для понимания разницы между собираемыми и неурожайными культурами.
Когда робот использует тепловизионную камеру, методы аннотирования данных идентифицируют собираемую культуру на основе разницы температур между культурой и фоном. При использовании цветной камеры аннотация происходит на основе разницы в красном, зеленом и синем (RGB) цветах для сегментации урожая.
Прогнозирование цен и спроса на сельскохозяйственные культуры
Прогнозирование цен призвано быть полезным для фермеров, политиков и агробизнеса. Недавнее новшество в методологии моделирования искусственной нейронной сети (ИНС) было продемонстрировано с использованием ежемесячных рядов оптовых цен на различные культуры.
Точность методов прогнозирования цен на урожай важна, поскольку она позволяет специалистам по планированию цепочки поставок и государственным органам предпринимать соответствующие действия путем оценки рыночных факторов, таких как спрос и предложение.
Факторы и точки данных, учитываемые моделями машинного обучения для точного прогнозирования цен:
- Историческая цена и количество урожая, поступающего на рынок
- Исторические данные о погоде, влияющие на урожайность и транспортировку
- Характеристики, связанные с качеством данных, собранные в результате прошлого статистического анализа
Используя эти точки данных, модели машинного обучения могут определять достойные цены на свою продукцию. Правительство также может ввести MEP (минимальную экспортную цену), чтобы экспортеры были вынуждены продавать на месте, тем самым снижая цены на урожай. Это также помогает фермерам узнать оптимальную стоимость своего урожая и определить правильное время для продажи, чтобы получить максимальную отдачу от инвестиций.
Аннотации данных в сельском хозяйстве
Аннотация к изображению используется в сельском хозяйстве:
- Мониторинг здоровья сельскохозяйственных культур
- Геозондирование полей
- Управление живыми запасами
- Оптимизация качества урожая
- Анализ качества почвы и импровизация
Аннотации к изображениям — это метод маркировки данных, используемый для того, чтобы различные объекты были распознаваемы машинами. Но данные находятся в больших объемах, и поэтому аннотирование вручную не рекомендуется.
Проблемы с разметкой данных вручную:
- Управление и поддержание качества маркировки данных
- Управление персоналом
- Отслеживание понесенных расходов
- Соблюдение требований конфиденциальности данных
- Задача по обеспечению безопасности данных
Labellerr — самая быстрая и умная платформа для аннотирования данных
Labellerr предоставляет вам простое, многофункциональное и доступное решение для аннотирования данных.
Почему стоит выбрать Labellerr?
- Масштабируемая маркировка данных является важной задачей для организации, поскольку создание меток для больших наборов данных вручную часто является слишком медленным и дорогостоящим процессом. Labellerr решает эту проблему с помощью своей гибкой платформы аннотирования данных на основе машинного обучения.
- Качество работы и производительность труда трудно отследить в случае краудсорсинга и внештатных сервисов маркировки данных. Следовательно, теперь на торговой площадке Labellerr вы можете выбирать из тщательно отобранных и пользующихся наибольшим доверием поставщиков для выполнения задач по маркировке данных.
- Возможности домена и контекста, специфичные для задач, ограничены работниками на краудсорсинговых платформах, подрядчиками и фрилансерами.
Итак, если вы хотите, чтобы ваша задача аннотирования данных была автоматизирована и безошибочна, выберите Labellerr.
Преимущества платформы аннотирования данных Labellerr:
- Этикетка данных с 10-кратной скоростью с использованием функции Labellerr «Автоматическая маркировка»
- Отслеживайте качество работы и производительность сотрудников с помощью персонализированной панели управления.
- Избавьтесь от хлопот, связанных с просмотром каждого набора данных, вместо этого просматривайте только те, которые имеют низкие оценки достоверности.
Вышеупомянутое по-прежнему является лишь ориентировочным списком, главным преимуществом использования автоматизированного способа маркировки набора данных является душевное спокойствие и доверие. Идея здесь проста — пусть машина сделает всю работу за вас, чтобы вы могли сосредоточиться на своих клиентах!
Если вы хотите попробовать мощную встроенную платформу аннотирования данных с машинным обучением — Labellerr, тогда просто нажмите здесь и исследуйте.
