PyTorch помогает во внедрении машинного обучения в новое поколение сельскохозяйственной техники. Для фермеров сорняк представляет угрозу здоровью урожая. С увеличением численности населения спрос на продовольствие растет, при этом земельные и водные ресурсы остаются ограниченными.
Компания Blue River Technology разработали роботизированные машины по обработке сорняка See & Spray. See & Spray использует машинное обучения для распознавания сорняка в реальном времени. Затем машина распыляет раствор на сорняк, оставляя урожай нетронутым. Это позволяет фермерам эффективнее справляться с сорняками.
Пока машина See & Spray двигается по полю, она собирает изображения сорняков и урожая с помощью нескольких камер высокого разрешения. Каждый кадр, который делает камера, анализирует нейросеть. Модель классифицирует растение и локализует его на кадре. Когда сорняк был распознан и локализован, робот распыляет вещество против сорняков на ту часть грядки, на которой был распознан сорняк. Процесс распознавания и распыление занимает миллисекунды. Этот подход сокращает количество гербицидов, используемых для контроля сорняка, что приводит к сокращению затрат фермеров.
Проблема распознавания сорняка является сложной, потому как визуально он часто схож с растениями на грядке. Для мониторинга и оценки моделей разработчики используют платформу Weights & Biases.
