PyTorch framework’ünde eğitilmiş yeni yapay zeka destekli araçlar robot çiftçiliğinde, çiftçilerin daha az kaynak kullanarak daha fazla gıda üretmesine yardımcı olmak için geliştiriliyor.
Blue River Technology, yabani otları tarlada hareket ederken tanımlayıp haritalandırmak üzere robotik mahsul püskürtücülerini Pytorch framework’ü kullanarak eğitiyor. Sistem, yüksek çözünürlüklü bir kamera kullanarak makinelere tam olarak nereye herbisit püskürtülmesi gerektiğini bildirir ve yabani otları öldürerek değerli ekinlerin zarar görmesini engeller.
Bu teknoloji, çiftçilerin dünya çapında artan gıda talebini giderek daha az toprak ve su kaynağıyla karşılamasına yardımcı olabilir.
PyTorch Nedir?
PyTorch, 2018 yılında Facebook tarafından geliştirilen yapay zeka kütüphanesi ve daha sonra Microsoft tarafından satın alındı. Kısmen Python programlama diliyle desteklenen PyTorch, araştırma için esnek ve modüler olacak şekilde oluşturulmuş açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Bu kütüphane, geliştiricilerin yapay zeka modelleri oluşturmasına ve bu modelleri ürüne dönüştürmesine olanak sağlar.
Blue River Technology’de bilgisayarla görü ve makine öğrenimi direktörü olan Chris Padwick, PyTorch’un esnekliği ve hata ayıklamanın kolay olması nedeniyle See & Spray robotik tarım sistemini eğitmek için kullanıldığını söyledi. Padwick, “Yeni ekip üyeleri hızlı şekilde adapte olabilir. Bu framework, üretim modeli iş akışlarını destekleme ve bu iş akışlarını eş zamanlı olarak araştırma yeteneği sağlıyor.” dedi.
Blue River Techology’nin See & Spray makinesi, yabani otları gerçek zamanlı olarak tanımlamak için makine öğrenimini ve bilgisayarla görüyü birleştirir. Kamera tarafından yakalanan her kare, yabani otları belirlemek ve konumlarını haritalamak için PyTorch özellikli bir sinir ağı tarafından analiz edilir.
Padwick, pek çok yabani ot ve mahsulün çıplak gözle ayırt edilemeyecek kadar küçük olmasının işleri biraz zorlaştırdığını dile getirdi. Robot teknolojisi, makine öğreniminden yararlanarak ekinleri ayıklamak için daha hassas bir yöntem sunabilir, yabani otları kontrol etmek için kullanılan herbisit miktarını azaltabilir ve daha sürdürülebilir tarım uygulamalarını teşvik edebilir.
Blue River Technology, makine öğrenimi modellerini eğitmek için ve yabani otların doğru şekilde etiketlendiğinden emin olmak için tarım uzmanlarına ve yabani ot bilim adamlarına danıştı. Şirket, modellerin performansını artırmak amacıyla “Weights & Biases” platformunu kullanarak düzenli testler yapmayı planlıyor. Bu da eğitim sırasında PyTorch modellerinin görselleştirilmesini oldukça kolaylaştırıyor.
Patrick, “Günün sonunda, robot çiftçiliğinde kullanılacak olan bu yapay zeka destekli araçlar için en doğru ve en hızlı modelleri oluşturmamız gerekiyor. PyTorch, hızlı bir şekilde yineleme yapmamızı, ardından modellerimizi üretmemizi ve sahada konuşlandırmamızı sağlıyor.” ifadelerini kullandı.
