ANAHTAR NOKTALARI:
- Teknolojinin edinilmesinden beş yıl sonra, Deere'in bireysel bitkileri tanımlamak için yapay görme ve makine öğrenimini kullanma yöntemi 2021 yazında çiftliklerde test edilecek.
- Hedef: Saatte 20 mil hızla hareket eden çiftlik makineleri, herbisitlerin tek tek bitki ve yabani otlar düzeyinde püskürtülmesine ilişkin kararları saniyeler içinde vererek, kimyasalların yaygın kullanımına olan ihtiyacı azaltır.
- Yapay zeka çabası, hassas tarımla çiftçiliği 21. yüzyıla taşıyan ve Amerika'nın kırsal kesimindeki işin doğasını değiştiren birçok teknoloji projesinden biridir.
Yakın zamanda hükümetin 5G geniş bant lisanslarını açık artırmaya çıkarması sürpriz olursa kazanıldı tarım devi tarafından Deere & Co. ziyade AT & T ya da başka bir telekomünikasyon şirketi, belki de öyle olmamalı. Binlerce yıl boyunca insanların saban çekmesinden kimyaya ve son olarak da genetik çağına evrilen çiftçilik, dijital çağına giriyor. Hassas tarım olarak da adlandırılan kırsal alanlardaki yaşam ve çalışma verilerinin toplanması ve analizi yoluyla yapılan değişikliklerin hızlanması bekleniyor.
Deere'den önümüzdeki yaz çiftlik tarlalarında piyasaya sürülecek bir örnek, makine görüşünü ve makine öğrenimini birleştiriyor - ya da daha kolay anlaşılır kelimelerle ifade etmek gerekirse, bitkiler için yüz tanımayı düşünün. 2017 yılında Deere, adlı bir şirketi satın aldı. Blue River Teknolojisitek tek bitkileri ve yabani otları tanımlamanın bir yolu üzerinde çalışıyor. Tek bir dönümlük çiftliğin binlerce bitkiyi kapsayabileceğini ve tarlada hareket eden ağır makinelerin saatte 10-20 mil hızla çalıştığını düşündüğünüzde bu hiç de kolay bir iş değil.
Yapay zeka hızla tüm çiftlik türlerine ve küresel bazda taşınıyor. Çin'de domuz çiftlikleri kullanılıyor Domuzları haritalamak ve izlemek için yüz tanıma' yüzler. İrlandalı bir start-up'tan Cargill gibi tarım devlerine kadar, ineklerin yüz tanıması süt çiftlikleri için ilerlemektedir.
Geçtiğimiz Temmuz ayında Deere'in baş teknoloji sorumlusu olan Jahmy Hindman, Perşembe günkü CNBC @Work Spotlight etkinliğinde konuşurken, "Bu kırsal ortamlardaki çiftlikler teknolojik açıdan son derece yetenekli, teknoloji konusunda bilgili ve büyüme mevsimi boyunca her gün önemli veriler üretiyor" dedi. "Oluşturulan bilgiler gerçekten onların daha üretken, sürdürülebilir ve daha kesin olmalarına yardımcı olacak. …. Bilgi, o anda karar verme, çiftçilerin işletmeye koyması gereken girdileri en aza indirme ve üretkenliği en üst düzeye çıkarma açısından gerçekten kritik önem taşıyor."
Yapay zeka teknolojisi öngörüldüğü gibi çalışırsa azalacak birincil girdi, tarlalardaki yabani otları öldürmek için kullanılan kimyasal uygulamalar ve herbisitler olacaktır. Kimyasalların geniş çapta püskürtülmesi yerine, uygulamada hayatta kalabilecek genetiği değiştirilmiş bitkiler dışında her şeyi öldüren püskürtücüler, doğru hedefler olarak kabul edilen bireysel bitkileri hedef alabilir; bu da aşağıdaki gibi işletmeler için büyük sonuçlar doğurabilir: Bayer's Kimyasallar ve GDO'lu ürünler üreten Monsanto, en bilineni Roundup'tır.
Hindman, yapay zeka teknolojisini yabani otları görmek ve yalnızca mahsul tarlalarındaki yabani otları püskürtmek için yeni sinir ağı modellerini eğitmek olarak tanımladı. Yetiştiriciye bireysel tesis düzeyinde daha fazla bilgi sağlamak Deere için önemli bir hedeftir.
Hindman, "Ortabatı'daki mısır veya soya operasyonlarını düşünün... 40,000 dönümlük bir çiftlikte dönüm başına 2,000 bitki" dedi. “Girdileri en aza indirip verimliliği en üst düzeye çıkararak her tesisi kullanım ömrü boyunca yönetebilmekle ilgileniyoruz. … Gerçek zamanlı kararlar alabilmek, yetiştiriciler için katma ekonomik değerin ve tarım alanında üretkenliğin kilidini açmanın anahtarıdır.”
Çiftlik yüz tanıma
Blue River Teknolojisi yaklaşımı, bireysel mahsul bitkisi düzeyine kadar inerek - bir makinenin hareket halindeyken saniyeler veya daha kısa sürede püskürtme kararını verebilmesi için bitkilerin fotoğraflarını çekmek - potansiyel olarak çiftliğe gelen en önemli teknolojidir Melius Research'te Deere'ı araştıran analist Rob Wertheimer'a göre.
Çiftçiler mevsimler arasında her şeyi öldürmek için Monsanto'nun Roundup'ı gibi herbisitleri tüm tarlalara püskürtüyorlar. Deere'ın niyeti, tamamen ekili ürün sıraları yerine ilk deney olarak Blue River'ı nadasa bırakılan tarlalarda başlatmaktır. İlkbahar ve yaz aylarında, ekimden önce yabani otlar boş tarlalarda büyümüştür ve bu, yapay zeka için halihazırda binlerce ürünün ekildiği tarlalarda hedefleri belirlemek kadar karmaşık bir iş değildir, ancak teknolojiyi kanıtlamanın ilk adımıdır.
"Püskürtme kararlarını saniyeler içinde, yüksek hızlarda, saatte 15-20 mil hızla vermesi gereken bitkilerin fotoğraflarını çekiyorsunuz ve algoritmaları eğitiyorsunuz ve püskürtücünün etrafta zıplayıp bunu beş veya 10 yıl boyunca her gün yapması gerekiyor. hiçbir hata olmadan. Bu zor," dedi Wertheimer.
Pek çok sektörde olduğu gibi çiftliklerde de teknoloji değişim hızı sektörün tahmin ettiğinden çok daha hızlı gerçekleşiyor. Wertheimer, yalnızca on yıl önce, eski Deere CEO'su ve başkanı Sam Allen'ın, güvenlik sorunları da dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle otonom traktörlerin çiftlikleri ele geçirmesinin uzun zaman alacağını düşündüğünü belirtti. Ancak Lidar gibi otonom teknolojilerdeki hızlı gelişmelerin yanı sıra yapay zeka iyileştirmeleriyle Allen birkaç yıl içinde fikrini değiştirdi.
Deere'yi inceleyen ve çiftlik operasyonlarındaki otonom ilerlemeleri, günümüzde uçuşun büyük kısmının otomatikleştirildiği uçak pilotlarına benzeten Jefferies analisti Stephen Volkmann, "Çiftçi artık pek araba kullanmıyor" dedi. "Çiftçinin kabinde oturup izlemesi gerekiyor ama traktörün kendi kendine gitmesine izin veriyor."
Yüz tanıma biraz korkutucu olmaya başladı… ama başarılı olamayacağını düşünmek için hiçbir neden yok. Gör ve püskürt, bir dönüm noktasına yaklaşıyor gibi görünen birçok gelişmiş tarım teknolojisinden biridir.
Stephen Volkmann JEFFERIES ANALİSTİ
Volkmann, gör-ve-püskürt yapay zekasının çiftliğe gelen "en seksi" teknoloji olduğunu söyledi. "İnsanların bunun gerçek olduğuna inandığını düşünüyorum" dedi. "Bu tıpkı otonom bir arabaya benziyor; pek çok şeyi tanıyabilen, onu yapay zeka algoritmalarıyla eğitebilen ve birçok farklı bitkiyi tanımlayabilen bir kamera." Bunu çalıştırmanın zorlukları çoktur: bitkilerin üzerine basılır ve yapraklar bükülür ve tarlalarda gölgeler oluşur ve tarlalar kirli yerlerdir, bu da bu görevi her zaman güvenilir bir şekilde yerine getirmenin zor olduğu ve üzerinde çalışılması gereken bir görev olduğu anlamına gelir. yüksek düzeyde başarı gerektirir.
“Tıpkı kendi kendine sürüş gibi, bugün bunu %95 oranında yapabiliyorlar, ancak bu yeterince iyi değil. Buna başarı demek için %100'e ulaşmanız gerekir. %5'te bile yanlış kimyasalı yanlış bitkiye püskürtmek istemezsiniz," dedi Volkmann. Sonuçta yapay zekanın, yalnızca ilaçlama için doğru yabani otları hedeflemek yerine, çeşitli faktörlerin yanı sıra ekim için en iyi yerleri kullanarak "iyi" bitkilere karşı "kötü" bitkileri tanımayı öğrenme potansiyeli vardır.
Bugün bir mısır çiftçisi dönüm başına ortalama 170 kile üretebilir, ancak hava, yabani otlar ve güneş ışığından böceklere, mantarlara, toprağa kadar tarladaki diğer faktörler dikkate alındığında dönüm başına 600 kile gibi rekor bir düzeyin mümkün olduğu kanıtlanmıştır. besin özellikleri ve güneş ışığı ve gölge, sonuçta daha fazla mahsul verimliliği yaratmak için analiz edilebilir. Wertheimer, "Milyonlarca bitki ve yabani otta çok fazla veri var" dedi.
Deere, geçtiğimiz on yılda tanıtılan ve tohum ekimi ve ilaçlama gibi temel çiftlik görevlerini hassas tarım makinesi operasyonlarına dönüştüren ExactEmerge ve ExactApply teknolojilerini zaten sunuyor ve Deere yöneticileri, en son kazançlarında şunları söylüyor: Bu teknolojilerin çiftçiler tarafından benimsenmesi hızlanıyor.
Volkmann, "Yüz tanıma biraz korkutucu olmaya başladı... ancak başarılı olamayacağını düşünmek için hiçbir neden yok" dedi. "Gör ve püskürt, bir dönüm noktasına yaklaşan birçok gelişmiş tarım teknolojisinden biri" dedi ancak tam bitki tanıma teknolojisinin ticarileştirilmesinin hâlâ birkaç yıl sürebileceğini de ekledi.
Deere ve 5G
Kırsal bağlantı, Deere'nin operasyonları için odaklandığı bu teknoloji çabalarına ve çiftçilerinin çalıştığı ve yaşadığı kırsal topluluklara bağlıdır. Şirketin yakın zamanda edindiği 5G lisansları, akıllı fabrikalar işletmesine olanak tanıyan üretim operasyonlarına yönelik olsa da Hindman, Amerika'nın kırsal kesimlerine daha fazla geniş bant ve 5G getirme konusunda rüzgarların olduğunu söyledi.
"Kentsel ve kırsal bağlantı arasındaki ayrım bizim için ve çiftçiler için önemli bir ayrımdır ve aynı zamanda tarımın kapsamı dışında kalan nedenlerden dolayı çalıştıkları kırsal topluluklar için de önemlidir" dedi.
Çiftçiler için, önleyici bakım ihtiyaçları için çiftliklerdeki ağır makinelerin uzaktan izlenebilmesi (örneğin birinin seyahat etmek zorunda kalması yerine bir su pompasının uzaktan onarılması) dahil olmak üzere, Deere'in kendi bulut bilişim merkezi ile çiftlikler arasındaki veri akışını desteklemek için daha fazla yatırıma ihtiyaç vardır. sahaya çıkmanın yanı sıra gelecekte ekipmanın uzaktan çalıştırılması için de kullanılabilir. Deere CTO'su, bu çabanın hükümet ve özel şirketlerle ortaklıklar yoluyla sürdüğünü söyledi.
Hindman, 5G bant genişliği ve sunduğu gecikme azalması sayesinde çiftlikteki makinelerin uzak bir yerden otomatik olarak kontrol edilmesinin mümkün hale geldiğini söyledi. “Bu gerçekleştiğinde topluma pek çok fayda geliyor. … Bu konuda rüzgârın arkamızda olacağından eminiz” dedi ülkenin kırsal kesimlerinde 5G'nin yaygınlaştırılması için federal hükümet desteği hakkında.
Hindman, fabrika tanıma yapay zekası ve diğer teknolojiler gibi yeni çabalara paralel olarak şirketteki işe alımların ve mevcut çalışanların eğitiminin değiştiğini söyledi. Makine öğrenimi becerilerine yüksek talep var ve genel olarak Hindman, Deere'in son yıllarda işe alımlarının "önemli ölçüde daha fazla yazılım becerilerine endeksli" olduğunu ve aynı zamanda mevcut çalışanların en son teknolojinin ihtiyaçlarını karşılamak için becerilerinin artırıldığını söyledi.
Olmalısın giriş Yorum yazmak için.