حصريًا: ينغلق John Deere على الزراعة المستقلة تمامًا من خلال الاستحواذ الأخير على الذكاء الاصطناعي
تعمل بعض المركبات ذاتية القيادة بجهد أكبر من غيرها
أعلن John Deere عن استحواذها على حزمة خوارزمية متطورة من شركة Light للذكاء الاصطناعي.
لأولئك منكم الذين يتساءلون متى ستبدأ المركبات ذاتية القيادة حقًا في ترك بصماتها على المجتمع، فإن الإجابة هي: اليوم.
في المقدمة: لا، لن ترى جرارات خضراء تتدحرج في شوارع المدينة في أي وقت قريب. لكن الجدول الزمني للزراعة المستقلة بالكامل يتم تسريعها بشكل كبير.
يدور شراء اليوم حول حاجة John Deere للسرعة – والدقة، ولكن لنتحدث أولاً عن التطور السريع.
لقد تحدثت مع Jorge Heraud، نائب رئيس John Deere للأتمتة والاستقلالية، وWilly Pell، VP Autonomy and New Ventures في Blue River Technology (إحدى شركات John Deere).
أوضحوا أن هذا الاستحواذ لن يؤدي فقط إلى تسريع تطوير ونشر تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بالشركة، ولكنه سيسمح أيضًا للمعدات بالتحرك حرفياً بشكل أسرع، بأمان، دون تدخل بشري.
الخلفية: Light، الشركة التي تشارك Deere معها لشراء الأصول، هي لاعب رئيسي في مجال المركبات المستقلة.
يستخدم نهج رؤية الكمبيوتر للقيادة الذاتية الذي يسمح لنظام الذكاء الاصطناعي بالتحكم في السيارة “لرؤية” العالم بشكل مشابه للطريقة التي تعمل بها الأنظمة البيولوجية.
في جوهرها، ستسمح خوارزميات Light لمعدات Deere باستخدام كاميرات متوافقة مع معايير الصناعة (اقرأ: أنظمة الرؤية القديمة العادية الجاهزة) لتحقيق إدراك عمق لا مثيل له تقريبًا.
هذا مشابه للنهج الذي تتبعه تسلا لنظام “القيادة الذاتية الكاملة” (FSD).
لقد انتقدنا مقاربات الرؤية فقط في الماضي هنا في Neural، لكن هذا مختلف. يتعين على سيارات الركاب السفر في طرق مزدحمة حيث يمكن أن يؤدي الخطأ البسيط إلى خسائر في الأرواح.
تختلف المخاطر كثيرًا في المزرعة. يجب أن تكون الجرارات والمعدات الزراعية الأخرى قادرة على تحديد المحاصيل والعوائق من أجل تحقيق هدف تحسين إنتاج الغذاء في نهاية المطاف.
يتضمن الحل الحالي المتوافق مع معايير الصناعة للاستقلالية (عادةً) استخدام مزيج من LiDAR ورؤية الكمبيوتر.
يتيح ذلك للمطورين تحقيق الدقة والعمق اللازمين، على سبيل المثال، لتعليم نظام ذكاء اصطناعي “رؤية” أحد المشاة يسير عبر الشارع في عاصفة ثلجية.
لكن هذا ليس بالضرورة أفضل طريقة للقيام بالأشياء في المجال الزراعي. غالبًا ما تحتاج مركبات Deere، على سبيل المثال، إلى أن تكون قادرة على رؤية الحشائش الفردية في الوقت الفعلي أثناء تحرك السيارة عبر التضاريس الوعرة.
أعمق قليلاً: يعتبر LiDAR مكلفًا ولا يسمح حقًا بالإخلاص عن قرب الضروري للعمليات الزراعية.
من الجيد أن تكون قادرًا على رؤية أشخاص يسيرون عبر شارع من مئات الياردات، لكن هذا ليس مفيدًا جدًا في زراعة البذور الفردية، أو قتل الأعشاب الضارة، أو تنبيه المزارعين إلى مشاكل خاصة بحقولهم.
يجب أن تكون مركبات Deere ذاتية القيادة أشبه بالعمال الآليين أكثر من كونها مجرد سفن نقل. ولهذا، فهم بحاجة إلى التركيز على الاستشعار بسرعات ودقة تناسب احتياجات العميل.
كما قال لي “بيل”:
المستشعر المثالي هو الكاميرا التي تمنحك عمقًا بجودة LiDAR.
لسوء الحظ، تحتاج الكاميرات عادةً إلى أن تكون بلا حراك من أجل معالجة الضوء بشكل صحيح من أجل العمق. تتغلب الأنظمة الحديثة على هذا من خلال استخدام خوارزميات تثبيت الصورة.
لكن من الأمور المهمة أن تكتشف كيفية تعويض قبضتك المهتزة عندما تتظاهر لالتقاط صورة ذاتية أو تعلم نموذجًا للذكاء الاصطناعي للتعرف على علامات التوقف.
إنها مشكلة مختلفة تمامًا أن تُبقي الكاميرا موجهة في الاتجاه الصحيح حيث يلتف حاملها الصلب ويهتز من قوة آلاف الكيلوغرامات من الآلات التي تتقافز على التضاريس غير المستوية.
وهذا مجرد غيض من فيض. ستسمح تقنية Light لـ Deere بالتعويض عن كل هذه المشكلات باستخدام كاميرات متوافقة مع معايير الصناعة.
هذا يعني أن الشركة يمكنها الحفاظ على انخفاض تكاليف الأجهزة من خلال تطبيق خوارزميات متطورة لتجهيزها بالفعل.
المضي قدمًا: أخبر هيرود Neural أن الشركة تتوقع أن تبدأ عملية الاستحواذ في دفع أرباح لعملاء Deere في غضون الأشهر القليلة المقبلة.
يقول إن الشركة تعتزم في النهاية تحقيق سرعات أعلى من خلال أنظمة الحكم الذاتي الحالية وتضمين المزيد من المركبات.
الهدف النهائي هو أتمتة العمل الزراعي بالكامل وتحسينه بحيث يمكن للمزارعين قضاء وقتهم في الإدارة العليا وغيرها من المساعي البشرية الفريدة.
نظرة سريعة: لقد حقق Deere بالفعل نجاحًا كبيرًا في الاستقلالية والأتمتة.
قبل أقل من شهر قلنا إنها أصبحت ببطء واحدة من أهم شركات الذكاء الاصطناعي على هذا الكوكب. لكن هذا الاستحواذ يعطينا كل الأسباب لتحديث هذا التقييم – سرعان ما أصبحت شركة الذكاء الاصطناعي التي يجب مراقبتها.
يحتاج الجميع لتناول الطعام. وعلى الرغم من تصور عامة الناس أن الذكاء الاصطناعي سيخرج الناس من العمل، إلا أن هناك نقصًا مستمرًا في العمالة في عالم الزراعة – يمكن للآلات أن تساعد.
من الصعب التفكير في حالة استخدام أفضل للاستقلالية بدلاً من تحسين قدرة البشرية على إطعام نفسها.
بنفس القدر من الإثارة، من الصعب أيضًا التفكير في أرضية اختبار أفضل وأكثر أمانًا للأتمتة والاستقلالية من المساحات الواسعة المفتوحة لقطعة أرض زراعية عملاقة.
إذا لم يكن هناك شيء آخر، فإن هذا الاستحواذ يشير إلى ظهور John Deer الإضافي كشركة ذكاء اصطناعي في طليعة صناعة التكنولوجيا الزراعية.
المصدر: thenextweb
شاهد ايضا:
