Poznámka redakce: The Konference VISION 2022 bude zahrnovat rozšířené zkoumání oblastí, kde inovace rychle pohání změny, včetně trendů v oblasti vysoce hodnotných speciálních plodin, programů udržitelnosti a sekvestrace uhlíku a špičkových výrobních systémů s kontrolovaným prostředím. Jedno nově se objevující téma na pořad jednání jsou vizuální data. Níže je vnitřní pohled na to, jak budou zrakové senzory a počítačové vidění zásadní pro to, aby celému odvětví pomohly splnit požadavky rostoucí celosvětové populace na potraviny.
Počítačové vidění zažilo skutečný boom. Statistiky shromážděné prostřednictvím dat z dronů, satelitů a letadel shromažďují data z oblohy. Senzory namontované na zařízení jsou schopny měřit změny charakteristik rostlin nebo parametrů půdy pomocí optického snímání odrazivosti. Senzory LiDAR jsou nyní schopny měřit strukturu rostlin ve 3D.
Kromě pomoci agronomům s daty je počítačové vidění také jádrem umožnění autonomních strojů na poli, které pomáhá strojům reagovat na situace na poli nebo dokonce detekovat překážky. Technologie nám dokonce umožňuje reagovat na velmi přesné umístění údaje ze satelitních snímků, který je schopen přinést detaily na centimetrové úrovni. Se všemi těmito technologiemi, které máme k dispozici, jsou vůbec potřeba lidské oční bulvy?
Jakmile budou tyto kamery, senzory a satelity rozmístěny ve velkém na polích a ve sklenících, poskytnou 100% dohledové pokrytí 2025 hodin denně. Když k tomu dojde, vzdálená agronomie a do značné míry vzdálené zemědělství by se mohly stát realitou. Vzhledem k tomu, že autonomní stroje a roboti přebírají stále větší počet rolí, nemusí již být potřeba velké pracovní síly. Zatímco dnes se většina ovoce a zeleniny sbírá a balí ručně, zpráva společnosti S&P Global předpovídá, že do roku XNUMX umožní systémy vnímání a sběrací algoritmy aspekty autonomní sklizně v kontrolovaném prostředí zemědělství (CEA).
Tento boom počítačového vidění se netýká pouze zemědělství. Ve skutečnosti, jako nejvyspělejší obor v moderní AI, proniká do všech sektorů ekonomiky. Příležitosti, které automatizace vizuálních schopností přináší, přináší nekonečné tržní příležitosti napříč všemi sektory. Jako lidé je zrak naším nejrozvinutějším smyslem – smyslem, který nejvíce používáme k vnímání světa kolem nás. Profesor lékařské optiky David Williams vysvětluje že "Více než 50 procent kůry, povrchu mozku, je věnováno zpracování vizuálních informací."
Není náhodou, že část lidského mozku zodpovědná za analýzu vizuálních informací je největší ze všech ostatních smyslů. Umělé neuronové sítě jsou nezbytnou součástí strojového učení a páteří moderních vizuálních technologií. Slovy profesora Williamse: "Pochopení toho, jak funguje vidění, může být klíčem k pochopení toho, jak funguje mozek jako celek."
Vizuální technologie již pohánějí vývoj v potravinářství a zemědělství, které změní způsob, jakým svět roste, vyrábí, přepravuje a spotřebovává potraviny. Počítačové vidění je pravděpodobně technologicky nejpokročilejší obor, pokud jde o AI. Toto bezprecedentní množství vizuálních dat lze využít a zpracovat pomocí strojového učení a poté je předat pěstitelům potravin nebo autonomním strojům, jako jsou zavlažovací čepy. Dokonce i po sklizni poskytuje počítačové vidění technologii, která se již používá pro klíčové klíčové úkoly, jako je proces třídění a třídění ovoce a zeleniny, úkol, který je při provádění lidmi nekonzistentní, časově náročný, variabilní a drahý.
Vliv této technologie je obrovský. Vizuální senzory a počítačové vidění budou zásadní pro to, aby celému odvětví pomohly splnit požadavky rostoucí celosvětové populace na potraviny. Údaje Světové banky naznačují, že do roku 2025 bude většina potravinářského a zemědělského sektoru hluboce ovlivněna přijetím vizuálních technologií, jako je rozpoznávání obrazu, kamery, robotika a mnoho dalších. Není žádným překvapením, že počítačové vidění a technologie AI jsou jádrem nového vlna nadějných technologických startupů v mnoha vertikálách včetně maloobchodu, stavebnictví, pojišťovnictví, bezpečnosti a zemědělství.
Zlepšení stávajících procesů jako výchozí bod pro zahájení revoluce
Pěstitelům potravin je k dispozici nepřeberné množství vizuálních technologií. To zahrnuje jakékoli zařízení nebo nástroj, který zachycuje, analyzuje, filtruje, zobrazuje nebo distribuuje vizuální data. Tyto systémy jsou navrženy tak, aby využívaly počítačové vidění, strojové učení nebo umělou inteligenci k tomu, aby dávaly smysl všem vizuálním datům a poskytovaly buď užitečné poznatky, nebo na ně autonomně jednaly.
Nedávná zpráva od LDV Capital on Visual Technologies zdůrazňuje některé klíčové trendy do budoucna, které budou pramenit z přijetí vizuálních technologií mezi pěstitele potravin v průběhu příštích pěti let. Nejzajímavější na nich je, že většinou kladou důraz na zlepšení a přijetí stávajících technologií. Nebude to revoluce, ale progresivní evoluce, protože vizuální technologie se stanou mainstreamem. Zpráva například poukazuje na algoritmy strojového učení, které pořizují snímky z dronů, letadel a satelitů se zvýšeným rozlišením a větším spektrálním rozsahem, což dále umožňuje vzdálenou agronomii. S rostoucí rychlostí zpracování umožní snímání namontované na zařízení rozhodnutí na úrovni závodu, jako je přesné postřikování plevele a umístění semen.
Lze každý existující proces automatizovat a řídit vzdáleně?
S tolika „oči“ sledováním a hodnocením rostlin 24 hodin denně 7 dní v týdnu a vizuálními technologiemi, které rozsáhle pokrývají celá pole nebo skleníky, lze v blízké budoucnosti řídit zemědělství a agronomii na dálku? Ze zkušenosti s našimi zákazníky vím, že spousta pěstitelů potravin už musí absolvovat mnohem méně cest do terénu díky postřehům nebo snímkům pořízeným stroji a dodaných jim. A co víc, jejich schopnost řešit problémy, jako jsou škůdci, je cílenější a přesnější. Namísto rutinních namátkových kontrol jsou tato zařízení schopna monitorovat 100 % jejich plodin, 100 % času.
Počítačové vidění je sice zásadním průlomem, který předefinuje způsob, jakým se potraviny pěstují a zpracovávají, ale není to všechno. Jsou zapotřebí další doplňkové technologie, které nám umožní vidět pod listy a pod půdu, které jsou stejně důležité pro získání úplného obrazu. Například monitorování a analýza mikrobiomu prostřednictvím vyhrazených senzorů, které měří množství, diverzitu a kolonizaci mikroorganismů v nadzemních a podzemních rostlinných orgánech.
Sběr, integrace a pochopení všech těchto dat bude klíčovou výzvou pro využití síly rostoucího technologického balíku, na který budou pěstitelé potravin spoléhat. Pěstitelé potravin se vždy spoléhali na stovky signálů z terénu, ale tyto vznikající nástroje a platformy znamenají, že budou muset zorganizovat poznatky z rostoucího počtu zdrojů. Konečným cílem je vytvořit jednotný systém, který přináší úplný a jasný obraz potřebný k lepším agronomickým rozhodnutím na vysoké úrovni.