Maschinelles Lernen in der Landwirtschaft: 100 % Einsparungen bei Pestiziden und Humanressourcen

Hochpräzise Laser-Unkrautbeseitigung und selektive Pflanzenversorgung

Die ML-Farmsysteme nutzen modernste Technologie, um die Landwirtschaft zu revolutionieren. Während der Datenerfassungsphase sammelt die integrierte Videokamera Bilder von Pflanzen und Unkraut, während sich der Agrarroboter über das Feld bewegt. Die gesammelten Daten werden dann von Landwirtschaftsspezialisten für die anschließende Objekterkennung und -segmentierung markiert.

Das neuronale Netzwerk zur durchgängigen Segmentierung von Pflanzen und Unkraut sorgt für eine genaue semantische Segmentierung der Szene und unterscheidet zwischen Pflanzen, Unkraut und Gras. Das System sendet Signale an mehrere Lasermodule, die gleichzeitig arbeiten, so dass die autonomen Unkrautbekämpfungsgeräte über 100.000 Unkräuter pro Stunde automatisch und chemiefrei vernichten können. Die hohe Genauigkeit des Lasersystems ist auf ultrapräzise Detektoren zurückzuführen, deren fein abgestimmte Laserparameter eine Bestimmung der Reichweite von bis zu 2 mm ermöglichen.

Das System arbeitet auch mit selektiver Versorgung, bei der jede Pflanze auf dem Feld einzeln behandelt wird. Die Computer-Vision-Technologie analysiert den aktuellen Zustand jeder Pflanze und berücksichtigt dabei Faktoren wie Wachstumsstadium, Gesundheitszustand und Nährstoffbedarf. Auf der Grundlage dieser Informationen bestimmt das System die am besten geeignete Behandlung für jede Pflanze und wählt die richtigen Futterportionen für die Anwendung aus. Dies führt zu einer Verringerung der Ressourcen und zu einem kosteneffizienteren Ansatz bei der Pflanzenfütterung.

Die ML-Farmsysteme sind so konzipiert, dass sie flexibel sind und sich an verschiedene Arten von Pflanzen anpassen lassen. Das neuronale Netz kann aus neuen Datensätzen lernen und neu lernen, um die KI-Maschine für die Identifizierung und Behandlung verschiedener Pflanzenarten zu trainieren. Dies beinhaltet das Sammeln und Beschriften von Bildern der neuen Pflanzen, die Datenerweiterung und die Verfeinerung der neuen Daten, so dass das System seine Wissensbasis und Fähigkeiten kontinuierlich erweitern kann.

Insgesamt ist das von Innowise entwickelte ML-Farmsystem ein hervorragendes Beispiel für die Vorteile des maschinellen Lernens im Agrarsektor, das kostengünstige und effiziente Lösungen für die Bewirtschaftung und Behandlung von Nutzpflanzen ermöglicht.