关键点:
- 在获得这项技术的五年后,迪尔使用机器视觉和机器学习来识别单个植物的方法将于2021年夏天在农场进行测试。
- 目标:以每小时20英里的速度移动的农机,可以在几秒钟内决定在单个植物和杂草水平喷洒除草剂,从而减少了对化学品的广泛使用的需求。
- AI工作是与精准农业相关的众多技术项目之一,这种农业将农业带入了21世纪并改变了美国农村地区的工作性质。
如果最近政府拍卖5G宽带许可证令人惊讶 被赢了 由农业巨头 迪尔公司 而非 AT&T 或另一家电信巨头,也许不应该。 农业-从人类耕种耕种到化学工业,到最近的基因时代已经发展了数千年-进入了数字时代。 也被称为精准农业,有关农村地区生活和工作的数据收集和分析所引起的变化将加速。
迪尔公司的一个例子将于明年夏天在农田中首次亮相,它结合了机器视觉和机器学习功能,或者换句话说,更容易理解的是,考虑植物的面部识别。 早在2017年,迪尔(Deere)收购了一家名为 蓝河科技,一直在寻找一种识别单个植物和杂草的方法。 当您考虑到一个英亩的农场可以容纳成千上万的植物并且重型机器以10-20 mph的速度运行时,这并不是一件容易的事
人工智能正在全球范围内迅速渗透到各种农场。 在中国,养猪场一直在使用 面部识别以绘制和监视猪的脸。 从爱尔兰的新兴企业到像嘉吉这样的农业巨头, 牛的面部识别 奶牛场的发展。
“在这些农村环境中的农场具有很高的技术能力,精通技术,在生长期期间每天都在创建大量数据,”今年XNUMX月成为迪尔公司首席技术官的贾米·辛德曼(Jahmy Hindman)在周四的CNBC @Work Spotlight活动上说。 “所创建的信息实际上是在帮助他们提高我的生产力,可持续性和准确性。 …。 信息对于立即做出决定,最大限度地减少农民必须投入的业务以及最大程度地提高生产力至关重要。”
如果AI技术按预期工作,则将减少的主要投入是化学应用,以杀死田野杂草,除草剂。 除了可以喷洒化学剂以杀死除能生存的转基因植物外,其他所有方法都无法杀死农药,喷雾器可以针对被认为是正确目标的单个植物,这可能对诸如 拜耳 孟山都公司(Monsanto)生产化学品和转基因作物,最著名的是农达公司。
辛德曼(Hindman)将AI技术描述为训练新的神经网络模型以查看杂草并仅在作物田中喷洒杂草。 在单个工厂级别上向种植者提供更多信息是Deere的主要目标。
“考虑一下中西部地区的玉米或大豆生产……在每英亩40,000英亩的农场上,每英亩种植2,000种植物,”欣德曼说。 “我们有兴趣能够在每个工厂的整个生命周期内对其进行管理,最大程度地减少投入并最大程度地提高生产率。 …能够实时做出决定绝对是为种植者释放更多的经济价值和农业领域生产力的关键。”
农场面部识别
蓝河技术方法一直到单个农作物的水平-拍摄植物照片,以便在机器巡航时可以决定在几秒钟或更短时间内喷洒农药-可能是农场中最重要的技术据Melius Research的分析师罗伯·韦特海默(Rob Wertheimer)报道,该研究涉及迪尔。
在不同季节之间,农民在整个田地上喷洒孟山都的农达之类的除草剂,以杀死一切。 迪尔(Deere)的目的是在休耕田地开辟蓝河(Blue River),而不是完全种植农作物。 在春季和夏季,在播种之前,杂草已经在空旷的田野中生长,这对于AI而言,要确定已经种植了数千种农作物的田地的目标并不复杂,但这是证明该技术的第一步。
“您正在拍摄植物和训练算法的照片,这些植物和训练算法需要在几秒钟内以15-20 mph的速度快速做出喷涂决定,并不断反弹,而喷涂机又会不断反弹并连续进行五到十年。没有错误。 很难,” Wertheimer说。
与许多部门一样,农场技术变革的步伐比行业预期的要快得多。 Wertheimer指出,仅十年前,迪尔前首席执行官兼董事长萨姆·艾伦(Sam Allen)认为,出于安全等原因,自动拖拉机接管农场还需要很长时间。 但是随着Lidar等自动驾驶技术的快速改进以及AI的改进,Allen在几年内改变了他的观点。
杰富瑞(Jefferies)分析师斯蒂芬·沃尔克曼(Stephen Volkmann)说:“农夫不再开车了。”他采访了迪尔,并将农场运营中的自动驾驶进展与飞机驾驶员进行了比较,如今飞机的大部分飞行都是自动化的。 “农夫需要坐在驾驶室和显示器上,但要让拖拉机自行驱动。”
面部识别有点令人恐惧……但是没有理由认为它不能成功。 透视喷雾是数种似乎已接近拐点的先进农业技术之一。
斯蒂芬·沃尔克曼(Stephen Volkmann)JEFFERIES ANALYST
Volkmann说,即喷即用AI是进入农场的“最性感”技术。 他说:“我认为人们相信这是真实的。” “这就像自动驾驶汽车一样,它是一种照相机,可以识别很多东西,并通过AI算法对其进行训练,并可以识别很多不同的植物。” 使其运作面临许多挑战:踩踏植物,弯曲叶子,在田野中创建阴影,田野是肮脏的地方,这意味着始终可靠地执行此任务是一项挑战,这是一项艰巨的任务需要高水平的成功。
“就像自动驾驶一样,今天他们可以95%的时间做到这一点,但这还不够。 您需要达到100%才能称其成功。 您甚至不想在5%的时间将错误的化学药品喷洒到错误的植物上,” Volkmann说。 最终,人工智能有可能学会使用多种因素来识别“好”植物与“坏”植物,以及最佳种植位置,而不仅仅是针对合适的杂草进行喷洒。
如今,尽管天气,杂草和其他因素(从阳光到昆虫和真菌,土壤)的耕地和杂草以及其他因素被证明,每英亩玉米农民平均可以从一英亩土地上获得170蒲式耳的创纪录水平营养成分以及阳光和阴影可以进行分析,从而最终提高农作物的生产力。 沃特海默说:“数百万种植物和杂草中有大量数据。”
迪尔(Deere)已经提供了ExactEmerge和ExactApply技术,这些技术在过去十年中已被引入,并且已将诸如种子种植和喷洒等核心农业任务转变为精密农业机械操作,迪尔(Deere)高管在最近的盈利电话中表示, 农民对这些技术的吸收正在加速.
沃尔克曼说:“面部识别有点令人恐惧……但是没有理由认为它不能成功。” 他说:“透视喷雾技术是似乎已接近拐点的几种先进农业技术之一,”他补充说,将完整的植物识别技术商业化可能还有几年的时间。
迪尔和5G
农村连接与Deere专注于其运营以及农民工作和生活的农村社区的技术努力紧密相关。 该公司最近获得的5G许可证是用于其制造业务的-允许其运营智能工厂-但欣德曼说,在向美国农村地区带来更多宽带和5G方面存在顺风。
他说:“城乡连通性对我们和农民来说是重要的一环,在农村社区中也很重要,因为这些原因他们碰巧工作的原因远远超出了农业范围。”
对于农民而言,需要更多的投资来支持Deere自己的云计算中心和农场之间的数据流,原因包括能够远程监视农场上的重型机械以进行预防性维护需求(例如,对水泵进行远程修理,而不必亲自去修理)进入现场),以及将来用于设备的远程操作。 迪尔首席技术官说,这项工作是通过与政府和私营企业建立伙伴关系进行的。
Hindman表示,凭借5G带宽及其所提供的延迟减少,从远程位置自动控制场中的计算机成为可能。 发生这种情况时,社会将会获得很多好处。 他说:“我们有信心逆风而行。”他谈到联邦政府对在美国农村地区推出5G的支持。
Hindman表示,随着工厂识别AI和其他技术等新的努力,该公司的雇用发生了变化,并对现有员工进行了培训。 机器学习技能集的需求很高,总体而言,Hindman说,近年来,Deere的招聘“显着提高了对软件技能的适应性”,而现有员工的技能也在不断提高,以满足最新技术的需求。
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