John Deere utilizza AI e Machine Vision per aiutare a nutrire 10 miliardi di persone
In soli 30 anni, si prevede che la popolazione umana del nostro pianeta sarà vicina a 10 miliardi.
Produrre abbastanza cibo per nutrire queste bocche affamate sarà una sfida, e le tendenze demografiche come l’urbanizzazione, in particolare nei paesi in via di sviluppo, si aggiungeranno solo a questo.
Per far fronte a questa sfida, le imprese agricole stanno puntando le loro speranze sulla tecnologia e l’idea che strumenti di analisi e dati sempre più sofisticati contribuiranno a guidare l’efficienza e a ridurre gli sprechi nell’agricoltura e nella produzione alimentare.
Ad aprire la strada è John Deere – il produttore di 180 anni di macchine agricole e industriali che ha trascorso l’ultimo decennio a trasformarsi in un’azienda di intelligenza artificiale (AI) e business basato sui dati.
All’inizio del viaggio, nel 2013, ha svelato la sua visione Farm Forward – dimostrando il concetto di “fattoria autonoma” in cui i macchinari sarebbero gestiti a distanza da un centro di controllo centrale. Ha mostrato all’agricoltore il monitoraggio dei punti dati e la gestione dei macchinari da una console a casa sua in tempo reale, mentre AI si occupa delle decisioni operative momento per momento.
Ora ha rilasciato quella che definisce la versione 2.0 di quella visione – che rappresenta i passi in avanti nell’apprendimento e nell’applicazione pratica di una tecnologia intelligente e autodidatta che è stata fatta sin dai primi giorni della trasformazione digitale.
Ho parlato con John Stone, SVP di Intelligent Solutions Group (ISG) di John Deere, su ciò che è stato appreso da quando ha iniziato questo viaggio e su come sta spingendo verso la sua ultima visione del futuro dell’agricoltura.
Stone mi dice “Ora stiamo spingendo molto nell’intelligenza artificiale, nella visione artificiale e nell’apprendimento automatico … quello che è sorprendente è il modo in cui tutta questa tecnologia è così adatta all’agricoltura.
“È molto chiaro che dobbiamo essere all’avanguardia di queste tecnologie: c’è un sacco di guadagni e redditività economica oltre a una sostenibilità che può essere sbloccata per gli agricoltori attraverso di loro”.
Ma quanto è facile vendere gli agricoltori a questa visione del futuro? Dopo tutto, il comune ritratto stereotipato di un contadino non è sempre una persona all’avanguardia della tecnologia.
“Potrebbe non essere lo stereotipo”, Stone mi dice, “ma gli agricoltori sono un gruppo incredibilmente esperto di tecnologia.
“Tutti noi sappiamo che queste nuove tecnologie sono piuttosto avvincenti e una volta che le usano, a loro piacciono molto.
“Quando diciamo loro che possono spruzzare i loro campi con l’80-90% in meno di erbicidi, sulla base dei test di Blue River … sono soldi veri in tasca. Così come meno erbicidi che vanno sulle piante che diventeranno il nostro cibo. Gli agricoltori sono uomini d’affari e sono alla ricerca di risultati di business grazie a questa tecnologia agricola di precisione. “
Blue River è la startup di apprendimento automatico basata sulla Silicon Valley acquisita da Deere nel 2017, che ha fornito la base dell’incursione del gigante multinazionale nell’intelligenza artificiale, con la sua esperienza in computer vision, in particolare, dimostrandosi un patrimonio incredibilmente prezioso.
La visione artificiale è essenzialmente la scienza che insegna ai computer a “vedere” – interpretare le immagini catturate dalle telecamere per capire cosa mostrano e consentire decisioni autonome basate su ciò che viene appreso.
La pietra dice “Il contadino è stato il” sensore “principale in una fattoria da anni – e così tanto dell’agricoltura è visiva.
“È come appare il terreno, cosa puoi dire sulla salute di una pianta da come appare? Le foglie sono belle e rigogliose o stanno diventando gialle? Ci sono bug?
“La rivoluzione in atto con un apprendimento approfondito ha aperto le porte alla risoluzione dei problemi che gli agricoltori hanno sognato di risolvere per anni … con sistemi di visione artificiale e reti neurali profonde, c’è un futuro molto eccitante in queste tecnologie nelle fattorie”.
Una delle applicazioni della tecnologia di Blue River è stata lo sviluppo dei sistemi di distribuzione di pesticidi e diserbanti di Deere’s See e Spray. Ciò implica l’utilizzo di telecamere intelligenti alimentate da computer vision, che sono in grado di distinguere tra colture sane e malsane quando i macchinari passano attraverso il campo. Mentre tradizionalmente la decisione sull’opportunità o meno di dosare una coltura con sostanze chimiche è stata fatta su base campo per campo, questo sistema consente alle raffiche mirate di sostanze chimiche di essere dirette esattamente dove sono necessarie, presso le singole piante – da qui gli 80 a Riduzione del 90% nell’uso di erbicidi propagandato sopra.
Stone è entrato nel suo ruolo con l’ISG nel 2016, poco prima dell’acquisizione di Blue River, il che significa che ha supervisionato fin dall’inizio la collaborazione tra il gigante industriale e l’AI.
“Se guardi a quanti grandi e vecchi industriali hanno acquisito con successo e unito le forze con una start-up della Silicon Valley, immagino che non siano così tanti – siamo partiti con un inizio fantastico.”
A riprova di quanto bene le due società abbiano fuso le culture e imparato l’una dall’altra, dice del personale di Blue River di 90 i cui ruoli sono stati acquisiti, solo uno si è dimesso dall’acquisizione.
“La cultura del team è brillante: alcuni dei migliori scienziati di apprendimento approfondito e di apprendimento automatico ci sono … e programmatori di software full stack … che hanno questa incredibile affinità per l’agricoltura. Vogliono praticare la loro tecnologia in un’applicazione che conta – non solo nei documenti di ricerca “.
Mentre il sistema See e Spray non è ancora pronto per l’implementazione commerciale, John Deere ha altri sistemi di apprendimento e di apprendimento delle macchine che sono già nelle mani di migliaia di agricoltori in tutto il mondo.
Uno di questi è il sistema Combine Advisor. Ancora una volta, costruito attorno alla visione del computer, questo comporta l’uso di videocamere montate su mietitrebbiatrici che monitorano le immagini video dei grani mentre vengono trasportati nell’ascensore della mietitrebbia e nel serbatoio.
Le reti neurali profonde sono utilizzate per analizzare la qualità del grano e apportare modifiche al
parametri operativi della macchina al volo se i grani vengono danneggiati. Altre fotocamere
monitorare i detriti dall’operazione di raccolta – gambi, foglie e pannocchie – mentre vengono espulsi dal retro del raccoglitore per diventare fertilizzante per i campi. Queste telecamere controllano che non vengano espulsi chicchi – con l’obiettivo di assicurare zero sprechi.
Un’altra parte cruciale della strategia di Deere di rimanere all’avanguardia di AI e agricoltura è il suo “collaboratore di start-up” di JD Labs. Ciò consente di trovarsi in prossimità di piccole e agili start-up in grado di sviluppare e sperimentare tecnologie innovative in modi che potrebbero non essere possibili per un gigante della taglia di John Deere.
“È un programma davvero interessante, che ci aiuta a continuare a rimanere coinvolti in una comunità davvero entusiasmante”, afferma Stone. “Forniamo alcune competenze di mentoring e agronomico e dominio agricolo, mentre loro hanno la possibilità di continuare a lavorare sulla loro tecnologia e perfezionarla, e vediamo cosa uscirà alla fine”.
