The Device Chronicleは、パリを拠点とする Bilberry.io の CTO である Hugo Serrat 氏に話しました。 Bilberry は、Nvidia Jetson OTA、ソフトウェア アップデート、および Computer Vision に基づくディープ ラーニングを使用して、ヨーロッパとオーストラリアの両方で、農業におけるいくつかの革新的なユースケースを実現し、米国とカナダでの成長を目指しています。
Nvidia Jetson でワークフローを改善する
最初に、ヒューゴは、新しいデジタル技術を農業業界で機能させるための鍵となるトリックについて語ります。彼は、農夫を助けようとしなければならず、彼らの邪魔をしてはならないと言います。これは、既存のワークフロー全体を変更しようとするのではなく、実際にそれらを強化しようとすることを意味します。これをうまく行えば、彼らがより良い方法で作物を管理するのに役立つ洞察をすばやく収集する新しい機能を提供できます。前進する方法を示すアーリー アダプター、イノベーター、パイオニアを見つける必要があります。 「多くの農業従事者が解決策を探しており、口コミがこの技術の採用拡大に役立っています。」
進行中の変更
IoT 業界は、主要な化学薬品プロバイダーと協力して、改善されたより持続可能なソリューションを作ろうとしています。 Hugo 氏は、「まだ完全な解決策はありませんが、農薬の使用に取って代わる多くの新しいアプローチがあります」と付け加えています。
目を引くユースケース
農業には IoT のさまざまなアプリケーションがあり、Hugo はいくつかの非常に興味深いアプリケーションを指摘しています。レーザー投射と熱湯投射で除草しています。ワイヤーを使った電気除草も採用しています。インテリジェントな昆虫捕獲器は、AI 対応カメラからのデータを使用して、より多くの昆虫を捕獲するために最適なタイミングでフェロモンを放出します。酪農では、スマート カメラを使用して群れの健康状態を監視します。自動化とロボット工学には市場の関心がありますが、サービスの提供能力が限られている広面積の作物には課題があります。 「結果として、ロボットの群れを構築するか、何らかの方法で機械を自動化する傾向があります。」気象パターンも監視および予測でき、リアルタイムで農家に送信される洞察により、さまざまな種類の気候に敏感な作業を開始するのに最適な時期を決定するのに役立ちます。作物の病気の予測に役立つモデルも開発されています。コンピュータビジョンにより、作物を裂くことなく雑草を検出して取り除くことができる機械的な除草も可能になりました。
最初に値をテストする
Hugo は、「多くのテストが必要であり、サービス プロバイダーとして、フィールドで概念実証を実行する前から、もたらす価値が十分であることを確信する必要があると述べています。 「厳しい世界です。迅速に販売し、実際の問題をシームレスな方法で解決する堅牢なシステムを提供できなければなりません。」
規模、コスト、複雑さ
スケールは別の問題であり、Hugo にとっては: これは、プロジェクトに必要なハードウェアとソフトウェアによって異なります。彼は、技術コストのコストは時間の経過とともに下がり、中小規模の農場所有者が利用できるようになると述べています。しかし、コストと複雑さは依然として機械機械に追加されており、保守的な業界では、農家が投資収益率を実現するために忍耐が必要です。多くの小規模農家は、「この技術に投資するのに適した時期はいつですか?
Nvidia Jetson が役割を果たすエコシステムを明らかにする
Hugo は、発展している興味深いデジタル エコシステムについて説明しています。 「接続された機械で大規模な IoT ネットワークを運用する大企業もいます。それから、ますます多くのコネクテッド デバイスを提供する機器メーカーと、イノベーションの限界を押し広げようとしている新興企業があります。」
接続の課題
外部環境での接続も困難な場合があります。システムをリモートで管理するサービス プロバイダーとして、データ ストリームと分析にすばやくアクセスする必要があると Hugo 氏は言います。したがって、データ処理は主にエッジで行われます。電力リソースが限られており、データをリアルタイムで処理する必要があるデバイスを使用する必要があります。また、AI モデルは、農家にリモートで伝えられる洞察に基づいて正しい決定を下すために正確であるほど堅牢である必要があります。問題が発生した場合、サービス プロバイダーは迅速に対応し、状況を制御できなければなりません。
Nvidia Jetson との価値ある仕事
ヒューゴにとって、彼と彼のビルベリーのチームが行っている仕事は、大きな可能性を秘めています。彼は、「この作業により、畑にあるものをリアルタイムで知る機会が得られ、化学薬品や水を節約し、長期的には作物の収量が増加するはずです」と述べています。 Agrifac や Downs などのメーカーの農業機械に取り付けられている彼の製品は、3 メートル離れた大きな噴霧器のブームに取り付けられたカメラのセットです。コンピューター モジュールを備えたカメラは、コンピューター ビジョンを使用して、散布雑草を検出して見つけます。カメラは Nvidia Jetson 組み込みコンピュータと連携して、雑草が検出されると噴霧器のノズルを開閉します。 Hugo は、「深層学習は組み込みデバイスのエッジで実行され、各カメラの背後にはすべての画像を処理するコンピューター モジュールがある」と説明しています。 Mender が提供するアーティファクトを使用した OTA ソフトウェア アップデートは、組み込みデバイスを最適かつ安全に動作させるために使用されます。最大の噴霧器には、幅 49 メートルのブームがあります。各カメラの背後に Nvidia Jetson モジュールがあるため、噴霧器の 16 個のデバイスを更新する必要があります。噴霧器は、時速 25 km で移動するオリンピック プールのサイズで、わずか 3 cm の雑草に衝突します。
Bilberry は、メーカーの Downs との別のユースケースで IoT と AI を使用しています。ジャガイモ用の光学選別機です。 Downs CropVision は、未洗浄のジャガイモ用の新世代の光学選別機です。ジャガイモを選別する前に、高速で定性的に選別できます (100t/h まで)。 Hugo 氏は、産業用カメラと人工知能アルゴリズムを組み合わせることで、ジャガイモの 360 度の表面全体を分析し、品質に応じて塊、石、廃棄物、良いジャガイモ、グリーン ポテト、カット ポテトに正確に分類できると説明しています。 、甘やかされたジャガイモ、ミシャッペド ジャガイモ、ひび割れたジャガイモ。
Hugoと彼の同僚が、農業でより持続可能な成果を生み出すためにデジタル技術を適用し続けることを願っています。
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