Độc quyền: John Deere tiến gần đến nông nghiệp tự động hoàn toàn với sự sở hữu mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

John Deere thông báo về việc sở hữu một gói thuật toán tiên tiến từ công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo Light.

Đối với những người tự hỏi khi nào các phương tiện không người lái sẽ thực sự bắt đầu để tạo ra dấu ấn trên xã hội, câu trả lời là: hôm nay.

Phía trước: Không, bạn sẽ không thấy những chiếc máy cày màu xanh tự cuốn trên đường phố thành phố bất cứ lúc nào sớm. Nhưng lịch trình cho nông nghiệp tự động hoàn toàn đang được đẩy nhanh. Việc mua sắm hôm nay hoàn toàn liên quan đến nhu cầu của John Deere về tốc độ - và độ chính xác, nhưng trước hết hãy nói về sự phát triển nhanh chóng.

Tôi đã nói chuyện với Jorge Heraud, Phó Chủ tịch Tự động hóa và Tự động của John Deere, và Willy Pell, Phó Chủ tịch Tự động hóa và Dự án mới tại Blue River Technology (một công ty con của John Deere).

Họ giải thích rằng sự sở hữu này không chỉ giúp đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo của công ty, mà còn cho phép thiết bị di chuyển nhanh hơn, an toàn mà không cần sự can thiệp của con người.

Bối cảnh: Light, công ty mà Deere đang hợp tác để mua tài sản, là một đại diện quan trọng trong lĩnh vực phương tiện tự động. Nó sử dụng phương pháp thị giác máy tính để lái xe tự động, cho phép hệ thống trí tuệ nhân tạo điều khiển phương tiện 'nhìn thấy' thế giới giống như cách các hệ thống sinh học làm.

Đơn giản, các thuật toán của Light sẽ cho phép thiết bị của Deere sử dụng camera tiêu chuẩn ngành công nghiệp (đọc là: hệ thống thị giác thông thường ngoại trừ kệ) để đạt được sự nhận thức về độ sâu gần như không giới hạn.

Điều này tương tự như cách Tesla thực hiện đối với hệ thống 'Tự động Hoàn toàn' (FSD) của mình.

Chúng tôi đã chỉ trích các phương pháp chỉ sử dụng thị giác ở đây trước đây tại Neural, nhưng điều này khác biệt. Phương tiện di chuyển của hành khách phải đi qua các đường phố đông đúc, nơi bất kỳ sự nhầm lẫn nhỏ nào cũng có thể dẫn đến mất mạng người.

Trên một trang trại, mức cược khác biệt nhiều. Máy cày và các thiết bị nông nghiệp khác cần có khả năng nhận diện mùa màng và các chướng ngại vật để cuối cùng đạt được mục tiêu tối ưu hóa sản lượng thực phẩm.

Giải pháp hiện tại tiêu chuẩn ngành công nghiệp cho tự động hóa (thường) liên quan đến việc sử dụng kết hợp giữa LiDAR và thị giác máy tính. Điều này cho phép nhà phát triển đạt được độ phân giải và độ sâu cần thiết để, ví dụ, giáo dục một hệ thống trí tuệ nhân tạo 'nhìn thấy' một người đi bộ qua đường trong một trận bão tuyết.

Nhưng điều đó không nhất thiết phải là cách tốt nhất trong lĩnh vực nông nghiệp. Ví dụ, các phương tiện của Deere thường cần có khả năng nhìn thấy cỏ dại cá nhân trong thời gian thực khi phương tiện đang di chuyển qua địa hình gồ ghề.

Một chút sâu sắc hơn: LiDAR rất đắt và thực sự không cho phép độ chân thực gần cần thiết cho các hoạt động nông nghiệp. Rất tốt khi có thể nhìn thấy người đi bộ qua đường từ hàng trăm yard xa, nhưng nó không hữu ích cho việc gieo hạt giống cá nhân, tiêu diệt cỏ dại cá nhân, hoặc cảnh báo những vấn đề cụ thể của nông trại.

Các phương tiện tự động của Deere phải giống như công nhân robot hơn là chỉ là phương tiện vận chuyển đơn thuần. Và, để làm được điều đó, họ cần tập trung vào cảm nhận ở tốc độ và độ phân giải phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Như Pell nói với tôi:

Cảm biến hoàn hảo là một chiếc camera mang lại độ sâu chất lượng tương đương với LiDAR.

Thật không may, camera thường cần đứng im để xử lý ánh sáng một cách chính xác để đo độ sâu. Các hệ thống hiện đại vượt qua điều này thông qua việc sử dụng thuật toán ổn định hình ảnh.

Nhưng điều quan trọng là phải tìm ra cách bù đắp cho cách bạn nắm chặt điện thoại khi bạn đang tạo kiểu cho một bức tự sướng hoặc dạy mô hình trí tuệ nhân tạo nhận diện biển báo stop.

Đó là một vấn đề hoàn toàn khác để giữ cho một chiếc camera hướng về đúng hướng khi khung thép của nó xoay và rung từ sức mạnh của hàng nghìn kilogram của máy móc nhảy múa trên địa hình không đồng đều.

Và đó chỉ là phần nhỏ của tảng băng. Công nghệ của Light sẽ cho phép Deere bù đắp cho tất cả những vấn đề này bằng cách sử dụng camera tiêu chuẩn ngành công nghiệp. Điều này có nghĩa là công ty có thể giữ chi phí phần cứng thấp bằng cách áp dụng các thuật toán tiên tiến cho các thiết bị mà có thể đã có.

Điều quan trọng là: Heraud cho biết công ty dự kiến sự sở hữu này sẽ bắt đầu mang lại lợi nhuận cho khách hàng của Deere trong vài tháng tới. Anh ấy nói rằng công ty cuối cùng có ý định đạt được tốc độ cao hơn với các hệ thống tự động hóa hiện tại và bao gồm thêm nhiều phương tiện hơn.

Mục tiêu cuối cùng là tự động hóa và tối ưu hóa công việc nông nghiệp để nông dân có thể dành thời gian cho quản lý ở mức cao hơn và các hoạt động đặc biệt của con người.

Đánh giá nhanh: Deere đã tạo ra một làn sóng lớn trong lĩnh vực tự động hóa. Chưa đầy một tháng trước, chúng tôi nói rằng đang dần trở thành một trong những công ty trí tuệ nhân tạo quan trọng nhất trên hành tinh. Nhưng sự sở hữu này làm cho chúng ta có mọi lý do để cập nhật đánh giá đó - hiện nay nó đang nhanh chóng trở thành công ty trí tuệ nhân tạo đáng theo dõi.

Mọi người cần phải ăn. Và, mặc dù có thị hiếu chung của công chúng rằng trí tuệ nhân tạo sẽ làm mất việc làm cho người, nhưng có một thiếu hụt lao động liên tục trong thế giới nông nghiệp - máy móc có thể giúp đỡ.

Khó tưởng tượng một ứng dụng tốt hơn cho tự động hóa ngoài việc tối ưu hóa khả năng của loài người tự nuôi dưỡng chính mình. Và, cũng thú vị, khó tưởng tượng một bảo đảm thử nghiệm tốt hơn và an toàn hơn cho tự động hóa và tự động hóa hơn là không gian rộng lớn của một mảnh đất nông nghiệp khổng lồ.

Nếu không có gì khác, sự sở hữu này là dấu hiệu tiếp theo của John Deere trở thành một công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu trong ngành công nghiệp công nghệ nông nghiệp.