Инструмент машинного обучения на Python помогает внедрять роботов в сельское хозяйство — Роботех

Инструмент машинного обучения на Python помогает внедрять роботов в сельское хозяйство

Новые сельскохозяйственные машины на базе искусственного интеллекта, обученные на платформе PyTorch, разрабатываются, чтобы помочь фермерам производить больше продуктов с меньшими затратами ресурсов.

Blue River Technology использует платформу машинного обучения PyTorch для обучения роботизированных опрыскивателей выявлять и наносить на карту сорняки. Используя матрицу камер с высоким разрешением, система сообщает машинам, где именно распылять гербицид, уничтожая сорняки, не повреждая ценные культуры, пишет ZDNet.

Эта технология может помочь фермерам удовлетворить растущий спрос на продукты питания во всем мире, используя все меньше земельных и водных ресурсов.

PyTorch был первоначально создан Facebook AI и открыт для всеобщего использования в 2017 году.

PyTorch, частично основанный на языке программирования Python, представляет собой платформу глубокого обучения с открытым исходным кодом, созданную с целью обеспечения гибкости и модульности для исследований. Библиотека позволяет разработчикам быстро создавать, развертывать и добавлять новые модели ИИ. 

Крис Падвик, директор по компьютерному зрению и машинному обучению в Blue River Technology, сказал, что PyTorch использовался для обучения своей роботизированной системы сельского хозяйства See & Spray из-за ее гибкости и того факта, что ее было легко отлаживать.

«Эта структура дает нам возможность одновременно поддерживать рабочие процессы производственной модели и исследовательские рабочие процессы», — сказал Падвик.

Машина See & Spray от Blue River Technology сочетает в себе машинное обучение и компьютерное зрение для определения сорняков в режиме реального времени. Каждый кадр, захваченный камерой, анализируется нейронной сетью с поддержкой PyTorch, чтобы определить сорняки и посевы и сопоставить их местоположение.

«Традиционно это может оказаться сложной задачей, поскольку многие сорняки и сельскохозяйственные культуры практически неразличимы невооруженным глазом», — пояснил Падвик. Используя машинное обучение, робототехника может предложить более точный метод прополки сельскохозяйственных культур, уменьшив количество гербицидов, используемых для борьбы с сорняками, и продвигая более устойчивые методы ведения сельского хозяйства.

Для обучения своих моделей машинного обучения Blue River Technology консультировалась с агрономами и специалистами по сорнякам, чтобы гарантировать точную маркировку сорняков.

Напомним, что ученые придумали еще один способ избавляться от сорняков. Они изобрели робота, уничтожающего сорные растения током.

Add a Comment

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *