Hauptpunkte:
- Fünf Jahre nach dem Erwerb der Technologie wird Deeres Methode zur Verwendung von Bildverarbeitung und maschinellem Lernen zur Identifizierung einzelner Pflanzen im Sommer 2021 auf landwirtschaftlichen Betrieben getestet.
- Das Ziel: Landwirtschaftliche Maschinen, die sich mit einer Geschwindigkeit von bis zu 20 km / h bewegen, treffen in Sekundenschnelle Entscheidungen über das Versprühen von Herbiziden auf der Ebene einzelner Pflanzen und Unkräuter, wodurch der Bedarf an einem breiten Einsatz von Chemikalien verringert wird.
- Die KI-Bemühungen sind eines von vielen Technologieprojekten im Zusammenhang mit der Präzisionslandwirtschaft, die die Landwirtschaft ins 21. Jahrhundert führen und die Art der Arbeit im ländlichen Amerika verändern.
Wenn es eine Überraschung ist, dass kürzlich eine staatliche Auktion von 5G-Breitbandlizenzen durchgeführt wurde war gewonnen von landwirtschaftlichen Riesen Deere & Co. statt AT & T oder eine andere Telekommunikationsfirma, vielleicht sollte es nicht. Die Landwirtschaft - die sich über Jahrtausende von Menschen entwickelt hat, die Pflüge zu Chemikalien ziehen, und zuletzt zu ihrer genetischen Ära - tritt in ihr digitales Zeitalter ein. Auch als Präzisionslandwirtschaft bezeichnet, werden sich die Veränderungen, die durch die Erhebung und Analyse von Daten über Leben und Arbeiten in ländlichen Gebieten hervorgerufen werden, beschleunigen.
Ein Beispiel von Deere, das im nächsten Sommer auf den Feldern auf dem Bauernhof debütieren soll, kombiniert Bildverarbeitung und maschinelles Lernen - oder, um es leichter zu verstehen, die Gesichtserkennung für Pflanzen. Bereits im Jahr 2017 erwarb Deere eine Firma namens Blue River-Technologie, die daran gearbeitet hat, einzelne Pflanzen und Unkräuter zu identifizieren. Das ist keine leichte Aufgabe, wenn man bedenkt, dass ein Hektar Farm Tausende von Pflanzen umfassen kann und die schwere Maschine, die sich durch das Feld bewegt, mit einer Geschwindigkeit von 10 bis 20 Meilen pro Stunde arbeitet
KI bewegt sich schnell in alle Arten von Farmen und auf globaler Basis. In China haben Schweinefarmen verwendet Gesichtserkennung zur Kartierung und Überwachung von Schweinen'Gesichter. Und von einem irischen Start-up bis zu Ag-Giganten wie Cargill: Gesichtserkennung von Kühen für Milchviehbetriebe schreitet voran.
„Farmen in diesen ländlichen Umgebungen sind sehr technologisch fähig, technisch versiert und erstellen während der Vegetationsperiode jeden Tag wichtige Daten“, sagte Jahmy Hindman, der im vergangenen Juli Chief Technology Officer von Deere wurde, auf der CNBC @ Work Spotlight-Veranstaltung am Donnerstag. „Die Informationen, die erstellt werden, helfen mir wirklich, produktiver, nachhaltiger und präziser zu werden. …. Informationen sind sehr wichtig, um Entscheidungen im Moment zu treffen, den Input der Landwirte zu minimieren und die Produktivität zu maximieren. “
Wenn die KI-Technologie wie vorgesehen funktioniert, sind chemische Anwendungen zur Abtötung von Unkräutern auf den Feldern und Herbiziden der wichtigste Input, der reduziert werden würde. Anstatt in großem Umfang Chemikalien zu sprühen, die alles andere als gentechnisch veränderte Pflanzen töten, um die Anwendung zu überstehen, könnten Sprühgeräte auf einzelne Pflanzen abzielen, die als die richtigen Ziele anerkannt wurden, was erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen wie haben könnte Bayer Monsanto, das Chemikalien und GVO-Pflanzen herstellt, das bekannteste ist Roundup.
Hindman beschrieb die KI-Technologie als Training neuer neuronaler Netzwerkmodelle, um Unkraut zu erkennen und nur Unkraut auf Getreidefeldern zu sprühen. Für Deere ist es ein wichtiges Ziel, dem Erzeuger auf der Ebene der einzelnen Anlagen mehr Informationen zukommen zu lassen.
"Denken Sie an Mais oder Soja im Mittleren Westen ... 40,000 Pflanzen pro Morgen auf einer Farm, die 2,000 Morgen groß ist", sagte Hindman. „Wir sind daran interessiert, jede Anlage im Laufe ihrer Lebensdauer verwalten zu können, den Aufwand zu minimieren und die Produktivität zu maximieren. … Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können, ist der Schlüssel zur Erschließung eines wirtschaftlichen Mehrwerts für die Erzeuger und der Produktivität in der Landwirtschaft. “
Farm Gesichtserkennung
Der Ansatz der Blue River-Technologie bis hin zur Ebene der einzelnen Kulturpflanzen - das Fotografieren von Pflanzen, damit eine Maschine während der Fahrt die Entscheidung treffen kann, innerhalb von Sekunden oder weniger zu sprühen - ist möglicherweise die wichtigste Technologie, die auf die Farm kommt , so Rob Wertheimer, Analyst bei Melius Research, der sich mit Deere befasst.
Zwischen den Jahreszeiten sprühen die Bauern Herbizide wie Monsantos Roundup auf ganze Felder, um alles abzutöten. Deeres Absicht ist es, Blue River als erstes Experiment auf Brachflächen zu starten, anstatt vollständig gepflanzte Erntereihen. Im Frühjahr und Sommer, vor dem Pflanzen, sind Unkräuter auf leeren Feldern gewachsen. Dies ist für die KI keine so komplexe Aufgabe wie die Identifizierung von Zielen auf Feldern, auf denen bereits Tausende von Pflanzen gepflanzt sind. Dies ist jedoch der erste Schritt zum Nachweis der Technologie.
„Sie fotografieren Pflanzen und Trainingsalgen, die Sprühentscheidungen schnell, in Sekundenschnelle, bei hohen Geschwindigkeiten von 15 bis 20 Meilen pro Stunde treffen müssen, und springen herum, wobei das Spritzgerät fünf oder zehn Jahre lang Tag für Tag herumspringt ohne Fehler. Das ist schwer “, sagte Wertheimer.
Wie in vielen Sektoren erfolgt das Tempo des technologischen Wandels in landwirtschaftlichen Betrieben viel schneller als von der Branche erwartet. Wertheimer merkte an, dass der frühere CEO und Vorsitzende von Deere, Sam Allen, erst vor einem Jahrzehnt dachte, es würde lange dauern, bis autonome Traktoren aus Sicherheitsgründen landwirtschaftliche Betriebe übernahmen. Aber mit schnellen Verbesserungen in der selbstfahrenden Technologie wie Lidar sowie KI-Verbesserungen änderte Allen seine Sichtweise innerhalb weniger Jahre.
"Der Landwirt fährt nicht mehr viel", sagte Stephen Volkmann, ein Jefferies-Analyst, der Deere abdeckt und autonome Fortschritte im landwirtschaftlichen Betrieb mit einem Flugzeugpiloten vergleicht, bei dem heute ein Großteil des Fluges automatisiert ist. "Der Landwirt muss in der Kabine sitzen und überwachen, lässt aber den Traktor selbst fahren."
Die Gesichtserkennung wird ein wenig beängstigend… aber es gibt keinen Grund zu der Annahme, dass sie nicht erfolgreich sein kann. See-and-Spray ist eine von mehreren fortschrittlichen Anbautechnologien, die sich einem Wendepunkt zu nähern scheinen.
Stephen Volkmann JEFFERIES ANALYST
Volkmann sagte, die See-and-Spray-KI sei die „sexieste“ Technologie, die auf die Farm kommt. "Ich denke, die Leute glauben, dass es echt ist", sagte er. "Dies ist genau wie ein autonomes Auto, eine Kamera, die viele Dinge erkennen und mit KI-Algen trainieren und viele verschiedene Pflanzen identifizieren kann." Die Herausforderungen, um es zum Laufen zu bringen, sind zahlreich: Pflanzen werden betreten und Blätter werden gebogen und es entstehen Schatten auf Feldern und Felder sind schmutzige Orte, was bedeutet, dass es eine Herausforderung ist, diese Aufgabe immer zuverlässig auszuführen, und es ist eine Aufgabe, die erfordert ein hohes Maß an Erfolg.
„Genau wie Selbstfahrer können sie es heute 95% der Zeit tun, aber das ist nicht gut genug. Sie müssen 100% erreichen, um es als Erfolg zu bezeichnen. Sie wollen nicht einmal in 5% der Fälle die falsche Chemikalie auf die falsche Pflanze sprühen “, sagte Volkmann. Letztendlich besteht für die KI das Potenzial, zu lernen, „gute“ Pflanzen gegenüber „schlechten“ Pflanzen anhand einer Vielzahl von Faktoren sowie der besten Pflanzorte zu erkennen, anstatt nur auf die richtigen Unkräuter zum Sprühen abzuzielen.
Heutzutage kann ein Maisbauer durchschnittlich 170 Scheffel pro Morgen produzieren, obwohl sich ein Rekordniveau von 600 Scheffel pro Morgen als möglich erwiesen hat, wenn Wetter und Unkraut und andere Faktoren auf dem Feld, von Sonnenlicht über Insekten und Pilze bis hin zum Boden Nährstoffeigenschaften sowie Sonnenlicht und Schatten können analysiert werden, um letztendlich eine höhere Ernteproduktivität zu erzielen. "Es gibt viele Daten in Millionen von Pflanzen und Unkräutern", sagte Wertheimer.
Deere bietet bereits die ExactEmerge- und ExactApply-Technologie an, die in den letzten zehn Jahren eingeführt wurden und die Kernaufgaben der Landwirtschaft wie das Pflanzen und Sprühen von Saatgut in präzise landwirtschaftliche Maschinenbetriebe verwandelt haben Die Akzeptanz dieser Technologien durch die Landwirte nimmt zu.
"Die Gesichtserkennung wird ein wenig beängstigend ... aber es gibt keinen Grund zu der Annahme, dass sie nicht erfolgreich sein kann", sagte Volkmann. "See-and-Spray ist eine von mehreren fortschrittlichen Anbautechnologien, die sich einem Wendepunkt zu nähern scheinen", sagte er, obwohl es noch einige Jahre dauern wird, bis die vollständige Pflanzenerkennungstechnologie kommerzialisiert wird.
Deere und 5G
Die ländliche Konnektivität ist mit diesen technologischen Anstrengungen verbunden, auf die sich Deere für seine Aktivitäten und die ländlichen Gemeinden konzentriert, in denen seine Landwirte arbeiten und leben. Während die 5G-Lizenzen, die das Unternehmen kürzlich erworben hat, für seine Produktionsbetriebe bestimmt sind und es ihm ermöglichen, intelligente Fabriken zu betreiben, sagte Hindman, dass es Rückenwind gibt, mehr Breitband und 5G in das ländliche Amerika zu bringen.
"Die Kluft zwischen städtischer und ländlicher Konnektivität ist für uns und die Landwirte wichtig und auch für ländliche Gemeinden, in denen sie aus Gründen arbeiten, die weit außerhalb des Bereichs der Landwirtschaft liegen", sagte er.
Für Landwirte sind mehr Investitionen erforderlich, um den Datenfluss zwischen dem Deere-eigenen Cloud-Computing-Center und den Farmen zu unterstützen, unter anderem aus Gründen der Möglichkeit, schwere Maschinen in Farmen aus der Ferne auf vorbeugende Wartungsarbeiten zu überwachen (z. B. wenn eine Wasserpumpe aus der Ferne repariert wird und nicht jemand reisen muss auf dem Feld) sowie für die Fernsteuerung von Geräten in der Zukunft. Die Bemühungen werden durch Partnerschaften mit staatlichen und privaten Unternehmen unternommen, sagte der CTO von Deere.
Hindman sagte, mit 5G Bandbreite und der damit verbundenen Latenzreduzierung werde die automatische Steuerung von Maschinen auf der Farm von einem entfernten Standort aus möglich. „Es gibt eine ganze Reihe von Vorteilen für die Gesellschaft, wenn dies geschieht. … Wir sind zuversichtlich, dass die Winde uns im Rücken stehen “, sagte er über die Unterstützung der Bundesregierung für 5G-Rollouts in ländlichen Teilen des Landes.
Hindman sagte, die Einstellung im Unternehmen sowie die Schulung der derzeitigen Mitarbeiter hätten sich im Einklang mit neueren Bemühungen wie der KI zur Erkennung von Pflanzen und anderen Technologien geändert. Fähigkeiten zum maschinellen Lernen sind sehr gefragt, und laut Hindman wurde Deeres Einstellung in den letzten Jahren "wesentlich stärker an Software-Fähigkeiten orientiert", während gleichzeitig vorhandene Mitarbeiter geschult wurden, um den Anforderungen der neuesten Technologie gerecht zu werden.
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