PERKARA UTAMA:
- Lima tahun setelah memperoleh teknologi tersebut, kaedah Deere menggunakan visi mesin dan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti tanaman individu akan diuji di ladang pada musim panas 2021.
- Matlamatnya: Mesin pertanian yang bergerak dengan kecepatan hingga 20 batu sejam membuat keputusan penyemburan racun herba pada tahap tanaman dan rumpai individu dalam beberapa saat, mengurangkan keperluan penggunaan bahan kimia secara meluas.
- Usaha AI adalah salah satu daripada banyak projek teknologi yang berkaitan dengan pertanian yang tepat mengambil pertanian hingga abad ke-21 dan mengubah sifat pekerjaan di luar bandar Amerika.
Sekiranya mengejutkan bahawa baru-baru ini kerajaan melelong lesen jalur lebar 5G dimenangi oleh gergasi pertanian Deere & Co. daripada AT & T atau lain-lain telekomunikasi, mungkin tidak seharusnya. Pertanian - yang selama ribuan tahun berkembang dari manusia menarik bajak ke kimia dan baru-baru ini era genetiknya - memasuki era digitalnya. Juga disebut sebagai pertanian ketepatan, perubahan yang dilakukan oleh pengumpulan dan analisis data, mengenai kehidupan dan pekerjaan di daerah luar bandar, akan dipercepat.
Salah satu contoh dari Deere yang akan memulai debutnya di ladang musim panas depan menggabungkan visi mesin dan pembelajaran mesin - atau, untuk memasukkannya ke dalam kata-kata yang lebih mudah difahami, fikirkan pengenalan wajah untuk tanaman. Kembali pada tahun 2017, Deere memperoleh syarikat yang dipanggil Teknologi Blue River, yang telah berusaha untuk mengenal pasti tanaman dan rumpai individu. Itu bukan tugas yang mudah apabila anda menganggap bahawa satu hektar ladang dapat merangkumi ribuan tanaman dan mesin berat yang bergerak di ladang beroperasi pada kecepatan 10-20 mph
AI dengan cepat beralih ke semua jenis ladang dan secara global. Di China, ladang babi telah menggunakan pengecaman wajah untuk memetakan dan memantau babi'muka. Dan dari syarikat permulaan Ireland hingga gergasi agung seperti Cargill, pengecaman wajah lembu untuk ladang tenusu maju.
"Ladang di persekitaran luar bandar ini sangat mampu dari segi teknologi, berpengetahuan teknologi, menghasilkan data penting setiap hari selama musim tumbuh," kata Jahmy Hindman, yang menjadi ketua pegawai teknologi Deere pada bulan Julai lalu, berbicara pada acara CNBC @Work Spotlight pada hari Khamis. "Maklumat yang dibuat benar-benar akan membantu mereka menjadi saya lebih produktif dan lestari dan lebih tepat. …. Maklumat sangat penting untuk membuat keputusan pada masa ini, meminimumkan input yang harus dilakukan petani dalam perniagaan dan memaksimumkan produktiviti. "
Sekiranya teknologi AI berfungsi seperti yang dibayangkan, input utama yang akan dikurangi adalah aplikasi kimia untuk membunuh rumpai di ladang, racun herba. Daripada penyemburan bahan kimia yang meluas membunuh segala-galanya tetapi tanaman yang diubahsuai secara genetik yang dirancang untuk bertahan dalam penggunaannya, penyembur dapat menargetkan tanaman individu yang diakui sebagai sasaran yang tepat, yang dapat memberi implikasi besar bagi perniagaan seperti Bayer Monsanto, yang mencipta bahan kimia dan tanaman GMO, yang paling terkenal adalah Roundup.
Hindman menggambarkan teknologi AI sebagai melatih model rangkaian saraf baru untuk melihat rumpai dan hanya menyemburkan rumpai di ladang tanaman. Mendapatkan lebih banyak maklumat kepada penanam di peringkat tanaman individu adalah matlamat utama untuk Deere.
"Fikirkan tentang operasi jagung atau soya di Midwest ... 40,000 tanaman per ekar di ladang seluas 2,000 ekar," kata Hindman. “Kami berminat untuk dapat mengurus setiap tanaman selama hidupnya, meminimumkan input dan memaksimumkan produktiviti. … Mampu membuat keputusan dalam waktu nyata adalah kunci untuk membuka nilai ekonomi tambahan bagi penanam dan produktiviti di ruang pertanian. ”
Pengecaman wajah ladang
Pendekatan Teknologi Sungai Biru, hingga ke peringkat tanaman tanaman masing-masing - mengambil gambar tanaman sehingga semasa mesin meluncur, ia dapat membuat keputusan untuk menyembur dalam beberapa saat, atau kurang - berpotensi menjadi teknologi terpenting yang datang ke ladang , menurut Rob Wertheimer, seorang penganalisis dengan Melius Research yang merangkumi Deere.
Antara musim, para petani menyemburkan racun herba seperti Monsanto's Roundup di seluruh ladang untuk membunuh semuanya. Hasrat Deere adalah untuk melancarkan Sungai Biru di ladang fallow sebagai percubaan pertama, dan bukannya menanam baris tanaman sepenuhnya. Pada musim bunga dan musim panas, sebelum menanam, rumpai telah tumbuh di ladang kosong dan tugas yang tidak terlalu rumit untuk AI seperti mengenal pasti sasaran di ladang di mana sudah ada ribuan tanaman yang ditanam, tetapi ini adalah langkah pertama untuk membuktikan teknologi tersebut.
"Anda mengambil gambar tanaman dan melatih algo yang perlu membuat keputusan penyemprotan dengan cepat, dalam beberapa saat, dengan kelajuan cepat, 15-20 mph, dan memantul, penyembur melambung dan melakukannya dari hari ke hari selama lima atau 10 tahun tanpa kesalahan. Itu sukar, ”kata Wertheimer.
Seperti di banyak sektor, laju perubahan teknologi di ladang terjadi jauh lebih cepat daripada yang diharapkan industri. Wertheimer menyatakan bahawa hanya satu dekad yang lalu, mantan CEO dan ketua Deere, Sam Allen berpendapat bahawa akan lama sebelum traktor autonomi mengambil alih ladang, dengan alasan termasuk masalah keselamatan. Tetapi dengan peningkatan pesat dalam teknologi memandu sendiri seperti Lidar, dan juga peningkatan AI, Allen mengubah pandangannya dalam jangka masa beberapa tahun.
"Petani tidak banyak memandu lagi," kata Stephen Volkmann, seorang penganalisis Jefferies yang merangkumi Deere dan membandingkan kemajuan autonomi dalam operasi ladang dengan juruterbang pesawat, di mana hari ini sebahagian besar penerbangan adalah automatik. "Petani perlu duduk di dalam teksi dan memantau, tetapi membiarkan traktor itu bergerak sendiri."
Pengecaman wajah menjadi sedikit menakutkan ... tetapi tidak ada alasan untuk menganggapnya tidak berjaya. See-and-spray adalah salah satu dari beberapa teknologi pertanian maju yang nampaknya bergerak mendekati titik perubahan.
Stephen Volkmann JEFFERIES ANALYST
Volkmann mengatakan AI lihat-dan-semburkan adalah teknologi "paling seksi" yang datang ke ladang. "Saya rasa orang percaya itu nyata," katanya. "Ini persis seperti kereta autonomi, kamera yang dapat mengenali banyak barang dan melatihnya dengan AI algo dan mengenal pasti banyak kilang yang berbeza." Tantangan untuk membuatnya bekerja sangat banyak: tanaman dipijak dan daun dibengkokkan dan ada bayang-bayang yang dibuat di ladang, dan ladang adalah tempat yang kotor, yang bermaksud dengan pasti melaksanakan tugas ini sepanjang masa adalah suatu tantangan, dan itu adalah tugas yang memerlukan tahap kejayaan yang tinggi.
“Sama seperti memandu sendiri, mereka dapat melakukannya 95% dari masa ini, tetapi itu tidak cukup baik. Anda perlu mencapai 100% untuk menyebutnya kejayaan. Anda tidak mahu menyemburkan bahan kimia yang salah pada kilang yang salah walaupun 5% masa, ”kata Volkmann. Pada akhirnya, ada potensi bagi AI untuk belajar mengenali tanaman "baik" berbanding tanaman "buruk" dengan menggunakan berbagai faktor, dan juga lokasi terbaik untuk menanam, daripada hanya menargetkan rumpai yang tepat untuk penyemburan.
Hari ini, seorang penternak jagung rata-rata memperoleh 170 gantang yang dihasilkan dari satu ekar, walaupun tingkat catatan 600 gantang per ekar terbukti mungkin, jika cuaca dan rumpai dan faktor lain di ladang, dari sinar matahari hingga serangga dan jamur, tanah ciri nutrien dan cahaya matahari dan bayangan, dapat dianalisis untuk akhirnya menghasilkan produktiviti tanaman yang lebih besar. "Ada banyak data dalam berjuta-juta tanaman dan rumpai," kata Wertheimer.
Deere sudah menawarkan teknologi ExactEmerge dan ExactApply yang diperkenalkan selama satu dekad yang lalu dan telah menjadikan tugas-tugas utama ladang seperti penanaman benih dan penyemburan menjadi operasi mesin pertanian yang tepat, dan para eksekutif Deere mengatakan pada penghasilan terbaharu memanggil bahawa penggunaan teknologi ini oleh petani semakin meningkat.
"Pengecaman wajah menjadi sedikit menakutkan ... tetapi tidak ada alasan untuk menganggapnya tidak berjaya," kata Volkmann. "Lihat-dan-semburan adalah salah satu dari beberapa teknologi pertanian maju yang sepertinya bergerak mendekati titik perubahan," katanya, walaupun dia menambahkan masih ada beberapa tahun lagi untuk teknologi pengenalan tanaman sepenuhnya dikomersialkan.
Deere dan 5G
Kesalinghubungan luar bandar berkaitan dengan usaha teknologi ini yang menjadi tumpuan Deere untuk operasinya dan masyarakat luar bandar di mana petani bekerja dan tinggal. Walaupun lesen 5G yang diperoleh syarikat baru-baru ini adalah untuk operasi pembuatannya - membolehkannya mengoperasikan kilang pintar - Hindman mengatakan ada jalan masuk untuk membawa lebih banyak jalur lebar dan 5G ke luar bandar Amerika.
"Jurang antara perhubungan bandar dan luar bandar adalah penting bagi kami, dan petani, dan juga penting dalam komuniti luar bandar di mana mereka kebetulan bekerja dengan alasan yang jauh di luar bidang pertanian," katanya.
Bagi petani, lebih banyak pelaburan diperlukan untuk menyokong aliran data antara pusat pengkomputeran awan Deere sendiri dan ladang, dengan alasan termasuk kemampuan untuk memantau jarak jauh mesin berat di ladang untuk keperluan penyelenggaraan pencegahan (contohnya pam air sedang diperbaiki dari jauh daripada seseorang yang terpaksa melakukan perjalanan keluar ke lapangan), dan juga untuk operasi peralatan yang jauh di masa depan. Usaha ini sedang dilakukan melalui kerjasama dengan syarikat kerajaan dan swasta, kata Deere CTO.
Hindman mengatakan dengan lebar jalur 5G dan pengurangan latensi yang ditawarkannya, secara automatik mengendalikan mesin di ladang dari lokasi terpencil menjadi kemungkinan. "Ada banyak manfaat yang datang kepada masyarakat ketika itu terjadi. ... Kami yakin angin berada di belakang kami, "katanya mengenai sokongan kerajaan persekutuan untuk pelancaran 5G di kawasan luar bandar di negara ini.
Hindman mengatakan pengambilan pekerja di syarikat telah berubah, begitu juga dengan melatih pekerja semasa, sejajar dengan usaha yang lebih baru seperti pengiktirafan kilang AI dan teknologi lain. Set kemahiran pembelajaran mesin sangat diminati, dan secara umum, Hindman mengatakan dalam beberapa tahun terakhir pengambilan pekerja Deere "secara signifikan lebih banyak diindeks ke kemahiran perisian," sementara terdapat peningkatan pekerja yang ada untuk memenuhi keperluan teknologi terkini.
Anda mesti log masuk untuk menghantar komen.