AVAINKOHDAT:
- Viisi vuotta tekniikan hankinnan jälkeen Deeren tapaa käyttää konenäköä ja koneoppimista yksittäisten kasvien tunnistamiseksi testataan maatiloilla kesällä 2021.
- Tavoite: Jopa 20 mailia tunnissa liikkuvat maatalouskoneet tekevät päätöksen rikkakasvien torjunnasta yksittäisten kasvien ja rikkaruohojen tasolla sekunneissa, mikä vähentää kemikaalien laajamittaisen tarpeen tarvetta.
- Tekoälyponnistus on yksi monista teknologiaprojekteista, jotka liittyvät tarkkaan maatalouteen, joka vie maatalouden 21-luvulle ja muuttaa työn luonnetta Amerikan maaseudulla.
Jos tulee yllätyksenä, että äskettäin julkinen 5G-laajakaistalupien huutokauppa voitettiin maatalousjätti Deere & Co. sen sijaan, AT & T: tai jokin muu televiestinnän vakaaja, ehkä sen ei pitäisi. Maanviljely - joka on kehittynyt tuhansien vuosien aikana ihmisistä, jotka vetävät aurat kemialliseen ja viimeisimpään geneettiseen aikakauteensa - on tulossa digitaaliseen aikakauteen. Tarkkuusmaataloudeksi kutsutaan myös maaseudun elämää ja työtä koskevien tietojen keräämisen ja analysoinnin aikaansaamien muutosten nopeutuvan.
Yksi Deeren esimerkki, joka on ensi kesänä ensiesiintymässä maatilalla, yhdistää konenäön ja koneoppimisen - tai sanottuna helpommin ymmärrettäväksi, ajattele kasvien kasvojentunnistusta. Vuonna 2017 Deere osti yrityksen nimeltä Blue River -teknologia, joka on pyrkinyt tunnistamaan yksittäiset kasvit ja rikkaruohot. Se ei ole helppo tehtävä, kun otetaan huomioon, että yksi hehtaarin maatila voi käsittää tuhansia kasveja ja pellon läpi liikkuva raskas kone toimii nopeudella 10-20 mph
Tekoäly on nopeasti siirtymässä kaikkiin maatiloihin ja maailmanlaajuisesti. Kiinassa sianlihatilat ovat käyttäneet kasvojen tunnistus sikojen kartoittamiseen ja seurantaankasvot. Irlantilaisista startup-yrityksistä Cargillin kaltaisiin jättiläisiin lehmien kasvojen tunnistus maitotiloille etenee.
"Maaseudut näissä maaseutuympäristöissä ovat erittäin teknisesti kykeneviä, teknisesti taitavia ja tuottavat merkittävää tietoa joka päivä kasvukauden aikana", kertoi Jahmy Hindman, josta tuli Deeren teknologiajohtaja viime heinäkuussa puhuessaan torstaina CNBC @Work Spotlight -tapahtumassa. ”Luodun tiedon avulla autetaan heitä olemaan tuottavampia, kestävämpiä ja tarkempia. …. Tiedot ovat todella tärkeitä päätöksenteolle tällä hetkellä, minimoimalla viljelijöiden panokset liiketoimintaan ja maksimoimalla tuottavuus. "
Jos tekoälytekniikka toimii suunnitellulla tavalla, ensisijainen panos, joka vähenisi, on kemialliset sovellukset rikkaruohojen tappamiseen pelloilla, rikkakasvien torjunta-aineet. Sen sijaan, että levitettäisiin laajasti kemikaaleja, jotka tappavat kaiken paitsi muuntogeeniset kasvit, jotka on suunniteltu selviytymään sovelluksesta, sumuttimet voivat kohdistaa yksittäisiin kasveihin, jotka on tunnistettu oikeiksi kohteiksi, mikä voi vaikuttaa merkittävästi yrityksiin, kuten Bayer Monsanto, joka luo kemikaaleja ja muuntogeenisiä organismeja, tunnetuin on Roundup.
Hindman kuvaili tekoälytekniikkaa uusien hermoverkkomallien kouluttamiseksi näkemään rikkaruohoja ja ruiskuttamaan vain rikkaruohoja peltoalueilla. Lisätietojen saaminen viljelijälle yksittäisten laitosten tasolla on Deeren keskeinen tavoite.
"Ajattele maissi- tai soijatoimintoja Keskilännessä ... 40,000 2,000 kasveja hehtaarin kohdalla XNUMX hehtaarin suuruisella tilalla", Hindman sanoi. ”Olemme kiinnostuneita siitä, että voimme hallita kutakin laitosta sen elinkaaren aikana minimoimalla panokset ja maksimoimalla tuottavuuden. … Kyky tehdä päätöksiä reaaliajassa on ehdottoman avain kasvattajien taloudellisen lisäarvon ja tuottavuuden saavuttamiseksi maataloudessa. "
Maatilan kasvojentunnistus
Blue River -tekniikan lähestymistapa yksittäisen viljelykasvien tasolle - kasvien kuvaaminen siten, että koneen risteilyn aikana se voi tehdä päätöksen ruiskuttaa muutamassa sekunnissa tai vähemmän - on mahdollisesti tärkein maatilalle tuleva tekniikka , kertoo Deeriä kattava Melius Researchin analyytikko Rob Wertheimer.
Kauden välillä maanviljelijät suihkuttavat rikkakasvien torjunta-aineita, kuten Monsanton Roundupia, kokonaisiin pelloihin tappamaan kaiken. Deeren tarkoituksena on käynnistää Blue River kesantopelloilla ensimmäisenä kokeiluna kokonaan istutettujen viljarivien sijaan. Keväällä ja kesällä, ennen istutusta, rikkaruohot ovat kasvaneet tyhjillä pelloilla, mikä ei ole AI: lle yhtä monimutkainen tehtävä kuin kohteiden tunnistaminen pelloille, joille on jo istutettu tuhansia satoja, mutta se on ensimmäinen askel tekniikan todistamiseksi.
"Otat kuvia kasveista ja harjoittelualgoista, joiden on tehtävä ruiskutuspäätökset nopeasti, sekunneissa, suurilla nopeuksilla, 15-20 mph, ja pomppii ympäriinsä, ruiskutin pomppii ja tekee sitä päivästä toiseen viiden tai kymmenen vuoden ajan ilman virheitä. Se on vaikeaa ”, Wertheimer sanoi.
Kuten monilla aloilla, tekniikan muutosnopeus maatiloilla tapahtuu paljon nopeammin kuin teollisuus ennakoi. Wertheimer totesi, että vasta vuosikymmen sitten Deeren entinen toimitusjohtaja ja puheenjohtaja Sam Allen ajatteli, että autonomisten traktoreiden siirtyminen maatiloille kestää kauan, turvallisuuteen liittyvistä syistä. Mutta itseohjautuvan tekniikan, kuten Lidarin, nopean parantamisen sekä tekoälyparannusten ansiosta Allen muutti näkemystään muutaman vuoden kuluessa.
"Maanviljelijä ei enää aja paljon", sanoi Jefferies-analyytikko Stephen Volkmann, joka kertoo Deerestä ja verrasi maatilan toimintojen autonomista kehitystä lentokoneen ohjaajaan, jossa nykyään suuri osa lennosta on automatisoitu. "Viljelijän on istuttava ohjaamossa ja valvottava, mutta sen on annettava traktorin ajaa itse."
Kasvojentunnistus on tulossa hieman pelottavaksi ... mutta ei ole syytä ajatella, että se ei voi onnistua. See-and-spray on yksi monista edistyneistä viljelytekniikoista, jotka näyttävät siirtyvän lähemmäksi taivutuspistettä.
Stephen Volkmann JEFFERIES-ANALYYTORI
Volkmann sanoi, että näkemisen ja suihkuttamisen tekoäly on "seksikkäin" tekniikka, joka tulee tilalle. "Luulen, että ihmiset uskovat sen olevan totta", hän sanoi. "Tämä on täsmälleen kuin autonominen auto, kamera, joka tunnistaa paljon tavaraa ja kouluttaa sitä tekoälyalgoreilla ja tunnistaa paljon erilaisia kasveja." Haasteet sen tekemiselle ovat lukuisat: kasvit astuvat päälle ja lehdet taipuvat ja pelloille muodostuu varjoja, ja pellot ovat likaisia paikkoja, mikä tarkoittaa, että tämän tehtävän suorittaminen luotettavasti koko ajan on haaste, ja se on tehtävä, joka vaatii suurta menestystä.
"Aivan kuten itse ajaminen, he voivat tehdä sen 95% ajasta tänään, mutta se ei ole tarpeeksi hyvä. Sinun on päästävä 100 prosenttiin, jotta voit kutsua sitä menestykseksi. Et halua ruiskuttaa väärää kemikaalia väärään laitokseen edes 5% ajasta ”, Volkmann sanoi. Loppujen lopuksi tekoälyllä on mahdollisuus oppia tunnistamaan "hyvät" kasvit "huonojen" kasvien kanssa useilla tekijöillä sekä parhailla istutuspaikoilla sen sijaan, että kohdistavat vain oikeat rikkaruohot ruiskutettaviksi.
Nykyään maissinviljelijä voi saada keskimäärin 170 hehtaarista tuotettua puskuria, vaikka ennätystaso 600 hehtaaria hehtaaria kohden on osoittautunut mahdolliseksi, jos sää ja rikkaruohot ja muut kentän tekijät, auringonvalosta hyönteisiin ja sieniin, maaperään ravinteiden ominaisuudet sekä auringonvalo ja varjo voidaan analysoida lopulta paremman sadon tuottavuuden lisäämiseksi. "On paljon tietoa miljoonista kasveista ja rikkaruohoista", Wertheimer sanoi.
Deere tarjoaa jo viimeisen vuosikymmenen aikana käyttöön otettuja ExactEmerge- ja ExactApply-tekniikoita, jotka ovat muuttaneet maatilan keskeiset tehtävät, kuten siementen istutus ja ruiskuttaminen, tarkkuuskoneiden toimintaan. viljelijöiden näiden tekniikoiden käyttöönotto nopeutuu.
"Kasvojentunnistus on tulossa hieman pelottavaksi ... mutta ei ole syytä ajatella, että se ei voi onnistua", Volkmann sanoi. "See-and-spray on yksi monista edistyneistä viljelytekniikoista, jotka näyttävät siirtyvän lähemmäksi taivutuspistettä", hän sanoi, vaikka lisäsi, että on vielä todennäköistä, että muutaman vuoden kuluttua täydellisen kasvintunnistusteknologian kaupallistaminen on mahdollista.
Deere ja 5G
Maaseudun liitettävyys on sidottu näihin teknologiaponnisteluihin, joihin Deere on keskittynyt toiminnassaan ja maaseutuyhteisöissä, joissa maanviljelijät työskentelevät ja asuvat. Vaikka yrityksen äskettäin hankkimat 5G-lisenssit koskevat sen tuotantotoimintaa - antaen sille mahdollisuuden käyttää älykkäitä tehtaita - Hindman sanoi, että laajakaistan ja 5G: n lisäämiselle Amerikan maaseudulle on vastatuuletta.
"Kaupunki- ja maaseutuyhteyksien välinen kuilu on tärkeä meille ja maanviljelijöille, ja tärkeä myös maaseutuyhteisöissä, joissa he sattuu työskentelemään syistä, jotka ovat kaukana maatalouden piiristä", hän sanoi.
Viljelijöille tarvitaan enemmän investointeja Dieren oman pilvipalvelukeskuksen ja maatilojen välisen tiedonsiirron tukemiseen esimerkiksi syystä, mukaan lukien mahdollisuus valvoa tilojen raskaita koneita etukäteen ennaltaehkäisevien huoltotarpeiden vuoksi (esim. Vesipumppu korjataan etänä eikä jonkun tarvitse matkustaa kentälle) sekä laitteiden etäkäyttöön tulevaisuudessa. Ponnisteluja tehdään kumppanuuksien avulla valtion ja yksityisten yritysten kanssa, Deere CTO kertoi.
Hindman sanoi, että 5G-kaistanleveydellä ja sen tarjoamalla viiveen vähentämisellä tilan koneiden automaattinen ohjaaminen etäisyydestä tulee mahdolliseksi. "On olemassa joukko etuja, jotka tulevat yhteiskuntaan, kun näin tapahtuu. … Olemme vakuuttuneita siitä, että tuulet ovat tässä selässä ”, hän kertoi liittohallituksen tuesta 5G-käyttöönotolle maan maaseutualueilla.
Hindman sanoi, että yrityksen palkkaaminen ja nykyisten työntekijöiden koulutus on muuttunut uudempien ponnistelujen, kuten tehtaan tekoälyn ja muun tekniikan, mukaisesti. Koneoppimisen taitojoukot ovat erittäin kysyttyjä, ja yleensä Hindman sanoi, että viime vuosina Deeren palkkaaminen on "merkittävästi indeksoitu ohjelmistotaitoihin", kun taas nykyisiä työntekijöitä on samanaikaisesti täydennetty vastaamaan uusimman tekniikan tarpeita.
Sinun täytyy olla kirjautunut sisään kommentoidaksesi.