ძირითადი პუნქტები:
- ტექნოლოგიის შეძენიდან ხუთი წლის შემდეგ, 2021 წლის ზაფხულში ფერმების ფერმებში გამოიცდება Deere- ის მეთოდი, რომელიც იყენებს მანქანულ ხედვას და მანქანაში სწავლას ინდივიდუალური მცენარეების დასადგენად.
- მიზანი: მეურნეობის მანქანები საათში 20 მილამდე სიჩქარით იღებენ გადაწყვეტილებას ინდივიდუალური მცენარეებისა და სარეველების დონეზე ჰერბიციდების შესხურების შესახებ წამებში, რაც ამცირებს ქიმიკატების ფართო გამოყენების საჭიროებას.
- AI ძალისხმევა არის მრავალი ტექნოლოგიური პროექტი, რომელიც ასოცირდება სოფლის მეურნეობის ზუსტი აღებით 21 – ე საუკუნეში და იცვლება სამუშაო ხასიათი სოფლის ამერიკაში.
თუ სიურპრიზი აღმოჩნდა, რომ ბოლოდროინდელი მთავრობის 5G ფართოზოლოვანი ლიცენზიის აუქციონის წესით მოიგო სოფლის მეურნეობის გიგანტის მიერ Deere & Co. ვიდრე AT & T ან სხვა სატელეკომუნიკაციო სტაბილური, იქნებ ეს არ უნდა იყოს. მიწათმოქმედება - რომელიც ათასობით წლის განმავლობაში განვითარდა იქიდან, რომ ადამიანი გუთნის ქიმიურ ნივთიერებამდე მიიყვანა და ახლახან კი გენეტიკურ ეპოქაში გადავიდა - ციფრულ ხანაში გადადის. ასევე მოიხსენიება, როგორც ზუსტი სოფლის მეურნეობა, დაჩქარებული იქნება ცვლილებები, რომლებიც განხორციელდა მონაცემთა შეგროვებისა და ანალიზის შედეგად, სოფლად ცხოვრებისა და მუშაობის შესახებ.
Deere– ის ერთი მაგალითი, რომელიც მომავალი წლის ზაფხულში უნდა ჩატარდეს ფერმის მინდვრებში, აერთიანებს მანქანულ ხედვას და მანქანულ სწავლებას - ან, უფრო მარტივად გასაგებად რომ ვთქვათ, ვიფიქროთ მცენარეთა სახის ამოცნობაზე. ჯერ კიდევ 2017 წელს Deere- მა შეიძინა კომპანია, სახელწოდებით ლურჯი მდინარე ტექნოლოგია, რომელიც მუშაობს ინდივიდუალური მცენარეებისა და სარეველების იდენტიფიცირების გზაზე. ეს არ არის მარტივი ამოცანა, როდესაც გაითვალისწინებთ, რომ ერთი ჰექტარი მეურნეობა შეიძლება მოიცავდეს ათასობით მცენარეს და ამ სფეროში მოძრავი მძიმე მანქანა მუშაობს 10-20 მილი / სთ სიჩქარით.
AI სწრაფად გადადის ყველა ჯიშის ფერმებში და გლობალურ საფუძველზე. ჩინეთში, ღორის ფერმები იყენებდნენ სახის ამოცნობა ღორების რუქაზე და მონიტორინგზე'სახეები. ირლანდიელი დამწყები დამწყებთათვის ისეთი გიგანტები როგორიცაა Cargill, ძროხების სახის ამოცნობა რძის ფერმებისათვის წინ მიიწევს.
”ამ სოფლის მეურნეობებში ძალიან ტექნოლოგიური და ტექნიკური ცოდნა აქვთ, რაც მნიშვნელოვან მონაცემებს ქმნის ყოველ დღე მზარდი სეზონის განმავლობაში”, - თქვა ჯაჰიმ ჰინდმანმა, რომელიც გახდა Deere– ის ტექნოლოგიური ოფიცერი გასული წლის ივლისში, CNBC @Work Spotlight ღონისძიებაზე სიტყვით გამოსვლისას. ”შექმნილი ინფორმაცია ნამდვილად ეხმარება იმაში, რომ მე ვიყო უფრო პროდუქტიული და მდგრადი და უფრო ზუსტი. .... ამ ეტაპზე ინფორმაცია მართლაც მნიშვნელოვანია, რომ გადაწყვეტილებები მივიღოთ ამ ეტაპზე, ფერმერების მიერ ბიზნესის წარმოების მაქსიმალური შემცირება და პროდუქტიულობის მაქსიმიზაცია. ”
თუ AI ტექნოლოგია მუშაობს ისე, როგორც ეს გათვალისწინებულია, ძირითადი შენატანი, რომელიც შემცირდება, არის ქიმიური საშუალებები მინდვრებში სარეველების, ჰერბიციდების მოსაკლავად. იმის ნაცვლად, რომ ფართომასშტაბიანი სპრეი ქიმიკატების მკვლელობით, გარდა ყველაფრისა, რაც გენეტიკურად მოდიფიცირებული მცენარეები იყო გამოყენებული, რომ გადარჩეს პროგრამაში, სპრეიერებმა შეიძლება მიზანმიმართონ ცალკეული მცენარეები, რომლებიც აღიარებულია როგორც სწორი სამიზნეები, რაც შეიძლება დიდ გავლენას ახდენს ბიზნესისთვის, როგორიცაა ბაიერის მონსანტო, რომელიც ქმნის ქიმიკატებს და გმო კულტურებს, ყველაზე ცნობილია Roundup.
ჰინდმანმა აღწერს AI ტექნოლოგიას, როგორც ნერვული ქსელის ახალი მოდელების ტრენინგს სარეველების დასათვალიერებლად და მხოლოდ სარეველების შესასხურებლად მოსავლის ველებში. მცენარის ინდივიდუალურ დონეზე მწარმოებლისთვის მეტი ინფორმაციის მიღება Deere– ს მთავარი მიზანია.
”იფიქრეთ ჰინდმენმა,” შუა დასავლეთში სიმინდის ან სოიოს ოპერაციებზე იმოქმედეთ 40,000 ჰექტარზე ,2,000 XNUMX მცენარეზე ჰექტარზე. ” ”ჩვენ დაინტერესებული ვართ, რომ შევძლოთ თითოეული მცენარის ცხოვრების მთელი პერიოდის განმავლობაში მართვა, მინიმალური შემცირება და პროდუქტიულობის მაქსიმიზაცია. Decisions რეალურ დროში გადაწყვეტილების მიღების შესაძლებლობა აბსოლუტურად გადამწყვეტი მნიშვნელობა აქვს მწარმოებლებისთვის დამატებითი ეკონომიკური ღირებულების განბლოკვისა და სოფლის მეურნეობის სივრცეში პროდუქტიულობის გაზრდას. ”
ფერმის სახის ამოცნობა
Blue River Technology მიდგომა ინდივიდუალური მოსავლის დონის დონემდე - მცენარეთა სურათების გადაღება ისე, რომ სანამ მანქანა კრუიზდება, შეუძლია გადაწყვიტოს გაფრქვევა წამებში ან ნაკლებ დროში - ეს არის ყველაზე მნიშვნელოვანი ტექნოლოგია, რომელიც შემოდის ფერმაში. რობ ვერტჰაიმერის თანახმად, Melius Research– ის ანალიტიკოსი, რომელიც აშუქებს Deere– ს.
სეზონებს შორის ფერმერები მთელ მინდვრებზე ასხურებენ ჰერბიციდებს, როგორიცაა მონსანტოს Roundup, რომ ყველაფერი მოკლას. Deere– ს მიზანია ცისფერი მდინარის გაშვება ყვავის მინდვრებში, როგორც პირველი ექსპერიმენტი და არა სრულად დარგული მოსავლის მწკრივებისა. გაზაფხულზე და ზაფხულში, დარგვამდე, სარეველები ცარიელ მინდვრებში გაიზარდა და ეს არ არის ისეთი რთული ამოცანა AI- სთვის, როგორც მიზნების განსაზღვრა იმ ადგილებში, სადაც უკვე ათასობით კულტურა დარგულია, მაგრამ ეს პირველი ნაბიჯია ტექნოლოგიის დამტკიცებისკენ.
”თქვენ იღებთ სურათებს მცენარეებისა და ალგოს სავარჯიშოდ, რომლებსაც სჭირდებათ შესხურების გადაწყვეტილების მიღება სწრაფად, წამებში, ჩქარი სიჩქარით, 15-20 საათში და გარშემო ახარხარებთ, გამფრქვევი ხარობს გარშემო და აკეთებთ ამას ყოველდღიურად ხუთი ან 10 წლის განმავლობაში. შეცდომების გარეშე. ეს ძნელია ”, - თქვა ვერტჰაიმერმა.
როგორც ბევრ სექტორში, მეურნეობებში ტექნოლოგიის ცვლილების ტემპი გაცილებით სწრაფად ხდება, ვიდრე ინდუსტრია იყო მოსალოდნელი. ვერტჰაიმერმა აღნიშნა, რომ მხოლოდ ათიოდე წლის წინ, Deere– ის ყოფილმა გენერალურმა დირექტორმა და თავმჯდომარემ სემ ალენმა მიიჩნია, რომ დიდი ხანი იქნებოდა ავტონომიური ტრაქტორების მიერ ფერმების ხელში ჩაგდება, უსაფრთხოების ჩათვლით. მაგრამ Lidar– ის მსგავსად თვითმმართველობის მართვის ტექნოლოგიაში სწრაფი გაუმჯობესებებით, ასევე AI– ს გაუმჯობესებებით, ალენმა შეხედულება შეცვალა რამდენიმე წლის განმავლობაში.
”ფერმერი ბევრს აღარ მართავს”, - თქვა სტივენ ვოლკმანმა, ჯეფრისის ანალიტიკოსმა, რომელიც აშუქებს Deere– ს და შეადარა თვითმფრინავის მფრინავის ავტონომიური მიღწევები თვითმფრინავის მფრინავს, სადაც დღეს ფრენის დიდი ნაწილი ავტომატიზირებულია. ”ფერმერმა უნდა იჯდეს კაბინაში და დააკვირდეს, მაგრამ ტრაქტორს საშუალება მისცეს თავად მართოს”.
სახის ამოცნობიერება ცოტათი საშინელი ხდება ... მაგრამ არ არსებობს საფუძველი ვიფიქროთ, რომ ეს წარმატებული ვერ იქნება. See-and-spray არის რამდენიმე მოწინავე მეურნეობის ტექნოლოგია, რომელიც, როგორც ჩანს, უფრო ახლოს მიდის inflection წერტილამდე.
სტივენ ვოლკმანი JEFFERIES ANALYST
ფოლკმანის თქმით, დანახვა და შესხურება AI არის "ყველაზე სექსუალური" ტექნოლოგია, რომელიც მოდის ფერმაში. ”ვფიქრობ, ხალხს სჯერა, რომ ეს რეალურია”, - თქვა მან. ”ეს ზუსტად ჰგავს ავტონომიურ მანქანას, კამერას, რომელსაც შეუძლია შეცვალოს უამრავი ნივთიერება და გაწვრთნას იგი AI ალგოებით და გამოავლინოს უამრავი სხვადასხვა მცენარე.” მისი მუშაობის გამოწვევები უამრავია: მცენარეები ფეხს ადგამენ და ფოთლები იკეტება, მინდვრებში ჩრდილები იქმნება, მინდვრები კი ბინძური ადგილებია, რაც ნიშნავს, რომ ამ ამოცანის მუდმივად შესრულება გამოწვევაა და ამოცანაა წარმატების მაღალ დონეს მოითხოვს.
”ისევე, როგორც თვითმართვა, მათ შეუძლიათ ამის გაკეთება დროის 95% -ით, მაგრამ ეს არ არის საკმარისი. თქვენ უნდა მიაღწიოთ 100% -ს, რომ მას წარმატება უწოდოთ. თქვენ არ გსურთ არასწორი ქიმიკატის არასწორი მცენარის შესხურება დროის 5% -ითაც კი, ”- თქვა ვოლკმანმა. საბოლოო ჯამში, არსებობს AI- ს პოტენციალი, რომ ისწავლოს "კარგი" მცენარეების ცნობა "ცუდი" მცენარეთა გამოყენებით, სხვადასხვა ფაქტორების გამოყენებით, ასევე დარგვის საუკეთესო ადგილებზე, ვიდრე სწორად შეასრულოს სარეველები.
დღეს სიმინდის ფერმერმა შეიძლება მიიღო საშუალოდ 170 ბუჩლი, რომელიც წარმოებულია ჰექტარზე, თუმცა დამტკიცებულია, რომ რეკორდული დონის 600 ბუჩლი ჰექტარზე, თუ ამინდი და სარეველები და სხვა ფაქტორებია, მზის სხივებიდან მწერები და სოკოები, ნიადაგი საკვები ნივთიერებების მახასიათებლებისა და მზის სხივებისა და ჩრდილების ანალიზი შეიძლება საბოლოოდ უფრო მეტი მოსავლიანობის შესაქმნელად. ”უამრავი მონაცემია მილიონობით მცენარესა და სარეველში”, - თქვა ვერტჰაიმერმა.
Deere უკვე გთავაზობთ ExactEmerge და ExactApply ტექნოლოგიას, რომელიც ბოლო ათწლეულის განმავლობაში იქნა დანერგილი და გადააქციეს ძირითადი მეურნეობის ამოცანები, როგორიცაა თესლის დარგვა და შესხურება ზუსტი სოფლის მეურნეობის მანქანების მუშაობად. Deere- ის ხელმძღვანელებმა თქვეს, რომ ფერმერების მიერ ამ ტექნოლოგიების მიღება ჩქარდება.
”სახის ცნობა ცოტა საშინელი ხდება ... მაგრამ არანაირი საფუძველი არ არსებობს ვიფიქროთ, რომ ეს წარმატებული ვერ იქნება”, - თქვა ვოლკმანმა. ”იხილეთ და სპრეი არის რამდენიმე მოწინავე მეურნეობის ტექნოლოგია, რომელიც, როგორც ჩანს, უახლოვდება მოქნევის წერტილს”, - თქვა მან, თუმცა დასძინა, რომ მცენარეთა ამომცნობი ტექნოლოგიის კომერციალიზაციისთვის ჯერ კიდევ რამდენიმე წელია საჭირო.
Deere და 5G
სოფლის კავშირი დაკავშირებულია ამ ტექნოლოგიურ ძალისხმევასთან, რომელზეც Deere ორიენტირებულია თავისი საქმიანობისთვის და სოფლის თემებისთვის, სადაც მუშაობენ და ცხოვრობენ მისი ფერმერები. მიუხედავად იმისა, რომ 5G ლიცენზიებმა, რომლებმაც კომპანიამ ცოტა ხნის წინ შეიძინა, მისი წარმოების ოპერაციებია - ჭკვიანი ქარხნების ფუნქციონირების საშუალება, ჰინდმანმა თქვა, რომ არსებობს სოფლის ამერიკაში უფრო ფართოზოლოვანი და 5G შემოტანა.
”ურბანული და სოფლის კავშირის დაყოფა მნიშვნელოვანია ჩვენთვის, ფერმერებისთვის და ასევე მნიშვნელოვანია სოფლად, სადაც ისინი მუშაობენ სოფლის მეურნეობის ფარგლებს გარეთ მიზეზების გამო,” - თქვა მან.
ფერმერებისთვის მეტი ინვესტიციაა საჭირო, რათა ხელი შეეწყოს მონაცემთა ნაკადებს Deere- ს ღრუბლოვანი ცენტრისა და ფერმერებს შორის, მიზეზების ჩათვლით მძიმე ტექნიკის დისტანციური მონიტორინგი ფერმერულ მეურნეობებში პროფილაქტიკური ტექნიკური საჭიროებისათვის (მაგ. წყლის ტუმბოს რემონტი დისტანციურად, ვიდრე ვინმეს მოგზაურობა ამ სფეროში), აგრეთვე მომავალში აღჭურვილობის დისტანციური მუშაობისთვის. ძალისხმევა ხორციელდება სამთავრობო და კერძო საწარმოებთან პარტნიორობის გზით, თქვა Deere CTO– მ.
ჰინდმანის თქმით, 5G სიჩქარესთან და მის შეყოვნების შემცირებასთან ერთად, იგი ავტომატურად აკონტროლებს მანქანებს ფერმაში დისტანციური მდებარეობიდან. ”უამრავი სარგებელი მოაქვს საზოგადოებას, როდესაც ეს მოხდება. … ჩვენ დარწმუნებულნი ვართ, რომ ამის გამო ჩვენი ქარი ზურგზე დგას, ”- თქვა მან ქვეყნის სოფლის რეგიონებში 5G შემოტანის ფედერალური მთავრობის მხარდაჭერის შესახებ.
ჰინდმანის თქმით, შეიცვალა კომპანიაში დაქირავება, ასევე მიმდინარე თანამშრომლების ტრენინგი, რაც უფრო ახალი ძალისხმევის შესაბამისად ხდებოდა, როგორიცაა მცენარეთა აღიარება AI და სხვა ტექნოლოგიები. მანქანათმშენებლობის უნარების ნაკრებები დიდი მოთხოვნილებაა და ზოგადად, ჰინდმანის თქმით, ბოლო წლებში Deere- ის დაქირავება ”მნიშვნელოვნად უფრო ინდექსირებულია პროგრამული უნარებში”, ხოლო არსებული თანამშრომლების პარალელური კვალიფიკაცია მოხდა უახლესი ტექნოლოგიის საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად.
თქვენ უნდა იყოს შესული დატოვე კომენტარი.