როგორ კომპიუტერული ხედვა
სწრაფად ხდება ხერხემალი
მომავალი თაობის აგრონომია

რედაქტორის შენიშვნა: VISION კონფერენცია 2022 წ იქნება გაფართოებული კვლევა, სადაც ინოვაცია სწრაფად იწვევს ცვლილებებს, მათ შორის ტენდენციებს მაღალი ღირებულების სპეციალიზებულ კულტურებში, მდგრადობისა და ნახშირბადის სეკვესტრირების პროგრამებში და მაღალტექნოლოგიური კონტროლირებადი გარემოს წარმოების სისტემების ჩათვლით. ერთი გაჩენილი თემა დღის წესრიგში არის ვიზუალური მონაცემები. ქვემოთ მოცემულია ვიზუალური სენსორები და კომპიუტერული ხედვა გადამწყვეტი მნიშვნელობა, რათა დაეხმაროს მთელ ინდუსტრიას დააკმაყოფილოს მზარდი გლობალური მოსახლეობის კვების მოთხოვნები.

კომპიუტერული ხედვამ განიცადა ნამდვილი ბუმი. დრონების, თანამგზავრებისა და თვითმფრინავების მონაცემებით შეგროვებული შეხედულებები ციდან მონაცემებს აგროვებს. მოწყობილობაზე დამონტაჟებულ სენსორებს შეუძლიათ გაზომონ ცვლილებები მცენარეთა მახასიათებლებში ან ნიადაგის პარამეტრებში ოპტიკური არეკვლის სენსორით. LiDAR სენსორებს ახლა შეუძლიათ მცენარეების სტრუქტურის 3D გაზომვა.

აგრონომების მონაცემებით დახმარების გარდა, კომპიუტერული ხედვა ასევე არის ველში ავტონომიური მანქანების ჩართვა, ტექნიკის დახმარება ადგილზე სიტუაციებზე რეაგირებაში ან თუნდაც დაბრკოლებების აღმოჩენაში. ტექნოლოგია კი საშუალებას გვაძლევს რეაგირება მოვახდინოთ ჰიპერზუსტ მდებარეობაზე მონაცემები სატელიტური სურათებიდან, რომელსაც შეუძლია სანტიმეტრის დონის დეტალების მოტანა. ჩვენს ხელთ არსებული მთელი ამ ტექნოლოგიით, საჭიროა თუ არა ადამიანის თვალის კაკლები?

მას შემდეგ, რაც ეს კამერები, სენსორები და თანამგზავრები განლაგდება მასშტაბით მინდვრებსა და სათბურებში, ისინი უზრუნველყოფენ 100% სათვალთვალო დაფარვას მთელი საათის განმავლობაში. როდესაც ეს მოხდება, დისტანციური აგრონომია და დიდწილად დისტანციური სოფლის მეურნეობა შეიძლება რეალობად იქცეს. ვინაიდან ავტონომიური მანქანები და რობოტები იღებენ როლების მზარდ რაოდენობას, დიდი სამუშაო ძალის აუცილებლობა შეიძლება აღარ იყოს საჭირო. მიუხედავად იმისა, რომ დღეს ხილისა და ბოსტნეულის უმეტესობა ხელით იკრიფება და იფუთება, S&P Global-ის ანგარიში პროგნოზირებს, რომ 2025 წლისთვის აღქმის სისტემები და კრეფის ალგორითმები საშუალებას მისცემს ავტონომიური მოსავლის ასპექტებს კონტროლირებადი გარემოსდაცვითი სოფლის მეურნეობაში (CEA).

კომპიუტერული ხედვის ეს ბუმი მხოლოდ სოფლის მეურნეობაში არ არის აქტუალური. ფაქტობრივად, როგორც თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის ყველაზე მომწიფებული სფერო, ის შემოიჭრება ეკონომიკის ყველა სექტორში. შესაძლებლობები, რომლებიც ვიზუალური შესაძლებლობების ავტომატიზაციას მოაქვს უსასრულო ბაზრის შესაძლებლობებს ყველა სექტორში. როგორც ადამიანები, ხედვა არის ჩვენი ყველაზე განვითარებული გრძნობა - ის, რომელსაც ყველაზე მეტად ვიყენებთ ჩვენს გარშემო არსებული სამყაროს აღქმისთვის. სამედიცინო ოპტიკის პროფესორი დევიდ უილიამსი განმარტავს რომ „ქერქის, ტვინის ზედაპირის 50 პროცენტზე მეტი ვიზუალური ინფორმაციის დამუშავებას ეთმობა“.

შემთხვევითი არ არის, რომ ადამიანის ტვინის ის ნაწილი, რომელიც პასუხისმგებელია ვიზუალური ინფორმაციის ანალიზზე, ყველაზე დიდია სხვა გრძნობებისგან. ხელოვნური ნერვული ქსელები მანქანური სწავლების განუყოფელი ნაწილია და თანამედროვე ვიზუალური ტექნოლოგიების ხერხემალი. პროფესორ უილიამსის სიტყვებით, „მხედველობის მუშაობის გაგება შეიძლება იყოს გასაღები იმის გასაგებად, თუ როგორ მუშაობს ტვინი მთლიანობაში“.

ვიზუალური ტექნოლოგიები უკვე აძლიერებს განვითარებას საკვებსა და სოფლის მეურნეობაში, რაც შეცვლის სამყაროს ზრდის, წარმოების, ტრანსპორტირებისა და საკვების მოხმარების გზას. კომპიუტერული ხედვა, სავარაუდოდ, ტექნოლოგიურად ყველაზე მოწინავე სფეროა, როდესაც საქმე AI-ს ეხება. ვიზუალური მონაცემების ეს უპრეცედენტო სიმდიდრე შეიძლება გამოიყენოს და დამუშავდეს მანქანური სწავლის გზით და შემდეგ მიეწოდოს საკვების მწარმოებლებს ან ავტონომიურ მანქანებს, როგორიცაა სარწყავი საყრდენები. მოსავლის აღების შემდეგაც კი, კომპიუტერული ხედვა უზრუნველყოფს ტექნოლოგიას, რომელიც უკვე გამოიყენება ძირითადი გადამწყვეტი ამოცანებისთვის, როგორიცაა პროცესი ხილისა და ბოსტნეულის დახარისხება და დახარისხება, ამოცანა, რომელიც ადამიანის მიერ შესრულებულია არათანმიმდევრული, შრომატევადი, ცვალებადი და ძვირი.

ამ ტექნოლოგიის გავლენა უზარმაზარია. ვიზუალური სენსორები და კომპიუტერული ხედვა გადამწყვეტი იქნება, რათა დაეხმაროს მთელ ინდუსტრიას დააკმაყოფილოს მზარდი გლობალური მოსახლეობის კვების მოთხოვნები. მსოფლიო ბანკის მონაცემებით ვარაუდობენ, რომ 2025 წლისთვის სურსათისა და სოფლის მეურნეობის სექტორების უმეტესობა დიდ გავლენას მოახდენს ვიზუალური ტექნოლოგიების მიღებაზე, როგორიცაა გამოსახულების ამოცნობა, კამერები, რობოტიკა და მრავალი სხვა. გასაკვირი არ არის, რომ კომპიუტერული ხედვა და AI ტექნოლოგიები სიახლის გულშია პერსპექტიული ტექნიკური სტარტაპების ტალღა ბევრ ვერტიკალში, მათ შორის საცალო ვაჭრობა, მშენებლობა, დაზღვევა, უსაფრთხოება და სოფლის მეურნეობა.

არსებული პროცესების გაუმჯობესება, როგორც ამოსავალი წერტილი რევოლუციის დასაწყებად

მწარმოებლებისთვის ხელმისაწვდომია ვიზუალური ტექნოლოგიების სიმრავლე. ეს მოიცავს ნებისმიერ მოწყობილობას ან ხელსაწყოს, რომელიც იჭერს, აანალიზებს, ფილტრავს, აჩვენებს ან ავრცელებს ვიზუალურ მონაცემებს. ეს სისტემები შექმნილია იმისათვის, რომ გამოიყენოს კომპიუტერული ხედვა, მანქანათმცოდნეობა ან ხელოვნური ინტელექტი ყველა ვიზუალური მონაცემის გასაგებად, ან ქმედითი ინფორმაციის მიწოდებისთვის ან მათზე დამოუკიდებლად მოქმედებისთვის.

ბოლო ანგარიში LDV Capital-ისგან ვიზუალური ტექნოლოგიების შესახებ ხაზს უსვამს მომავლის რამდენიმე მთავარ ტენდენციას, რომელიც მომდინარეობს საკვების მწარმოებლებს შორის ვიზუალური ტექნოლოგიების მიღებით მომდევნო ხუთი წლის განმავლობაში. მათში ყველაზე საინტერესო ის არის, რომ ისინი ძირითადად ხაზს უსვამენ არსებული ტექნოლოგიების გაუმჯობესებასა და მიღებას. ეს არ იქნება რევოლუცია, არამედ პროგრესული ევოლუცია, რადგან ვიზუალური ტექნოლოგიები მეინსტრიმ გახდება. მაგალითად, მოხსენება მიუთითებს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებზე, რომლებიც შთანთქავენ დრონის, თვითმფრინავის და სატელიტის სურათებს გაზრდილი გარჩევადობით და უფრო დიდი სპექტრული დიაპაზონით, რაც შემდგომში საშუალებას აძლევს დისტანციურ აგრონომიას. გარდა ამისა, დამუშავების სიჩქარის მატებასთან ერთად, მოწყობილობაზე დამონტაჟებული ზონდირება საშუალებას მისცემს მცენარეთა დონეზე გადაწყვეტილებების მიღებას, როგორიცაა სარეველების ზუსტი შესხურება და თესლის განთავსება.

შესაძლებელია თუ არა ყველა არსებული პროცესის ავტომატიზირება და მართვა დისტანციურად?

ამდენი „თვალის“ მონიტორინგისა და მცენარის 24/7 შეფასებით და ვიზუალური ტექნოლოგიებით, რომლებიც ფართოდ მოიცავს მთელ მინდვრებს ან სათბურებს, შეიძლება თუ არა ფერმერობისა და აგრონომიის მართვა დისტანციურად უახლოეს მომავალში? ჩვენი მომხმარებლების გამოცდილებიდან ვიცი, რომ ბევრ მწარმოებელს უკვე სჭირდება გაცილებით ნაკლები მოგზაურობები მინდორში, მანქანების მიერ გადაღებული და მათთვის მიწოდებული ინფორმაციის ან სურათების წყალობით. უფრო მეტიც, მათი უნარი, გაუმკლავდნენ ისეთ პრობლემებს, როგორიცაა მავნებლები, უფრო მიზანმიმართული და ზუსტია. რუტინული შემოწმების ნაცვლად, ამ მოწყობილობებს შეუძლიათ აკონტროლონ თავიანთი მოსავლის 100%, დროის 100%.

მიუხედავად იმისა, რომ კომპიუტერული ხედვა არის მნიშვნელოვანი მიღწევა, რომელიც ხელახლა განსაზღვრავს საკვების ზრდისა და დამუშავების გზას, ეს არ არის ყველაფერი დასასრული. საჭიროა სხვა დამატებითი ტექნოლოგიები, რომლებიც საშუალებას მოგვცემს დავინახოთ ფოთლის ქვეშ და ნიადაგის ქვეშ, რაც ასევე მნიშვნელოვანია სრული სურათის მისაღებად. მაგალითად, მიკრობიომის მონიტორინგი და ანალიზი სპეციალური სენსორების მეშვეობით, რომლებიც ზომავენ მიკროორგანიზმების სიმრავლეს, მრავალფეროვნებას და კოლონიზაციას მცენარეთა ზედა და მიწისქვეშა ორგანოებში.

მთელი ამ მონაცემების შეგროვება, ინტეგრირება და გაგება იქნება მთავარი გამოწვევა მზარდი ტექნოლოგიური წყობის ძალის გამოსაყენებლად, რომელზედაც საკვების მწარმოებლები დაეყრდნობიან. სურსათის მწარმოებლები ყოველთვის ეყრდნობოდნენ ასობით სიგნალს დარგიდან, მაგრამ ეს განვითარებადი ხელსაწყოები და პლატფორმები ნიშნავს, რომ მათ დასჭირდებათ მზარდი რაოდენობის წყაროებიდან მიღებული შეხედულებების ორკესტრირება. საბოლოო მიზანი არის ერთიანი სისტემის შექმნა, რომელიც მოაქვს სრულ, მკაფიო სურათს, რომელიც საჭიროა უკეთესი მაღალი დონის აგრონომიული გადაწყვეტილებების მისაღებად.

სიახლე/მომავალი