Edge AI în agricultură: o revoluție în desfășurare

Edge AI în agricultură: o revoluție în desfășurare

Sectorul agricol traversează o etapă majoră de modernizare tehnologică, pe care unii o numesc era Agriculturii 4.0 (Farming 4.0). Această revoluție agricolă este marcată de mașini autonome care transportă o serie de dispozitive de detecție și procesare. Acestea colectează și analizează date pentru a lua decizii în timp real, menite să îmbunătățească productivitatea, eficiența, sustenabilitatea și rentabilitatea.

Agricultura este modelată din ce în ce mai mult de sisteme de calcul periferice bazate pe inteligență artificială. Echipamentele agricole tradiționale, cum ar fi tractoarele, combinele de recoltat și sistemele de irigare, sunt acum dotate cu senzori și procesoare capabile să colecteze date, să le prelucreze local și să transforme rezultatele în intervenții adecvate și oportune. Sistemele bazate pe AI pot verifica dacă plantele au nevoie de mai multă apă, dacă solul conține suficienți nutrienți sau dacă plantele sau animalele sunt afectate de dăunători sau boli. Aceste sisteme nu doar că îi țin pe fermieri informați, ci pot identifica soluțiile optime cu un aport uman minim.

AI poate, de asemenea, să reducă costurile de exploatare și întreținere a utilajelor. Întreținerea predictivă folosește tehnici de învățare automată, cum ar fi detectarea anomaliilor, pentru a anticipa defecțiunile echipamentelor înainte ca acestea să apară, pe baza datelor audio și de vibrații colectate de la utilaje. Astfel, se reduc costurile de întreținere și se minimizează timpii morți.

Mai aproape de sursă

În sistemele industriale, datele colectate de la numeroși senzori sunt transmise în cloud pentru prelucrare și analiză, cu scopul de a îmbunătăți procesele decizionale și de a elabora strategii pe termen lung. Principiul este același și în agricultură, însă distanțele mari dintre terenuri și ferme fac ca încărcarea unor volume mari de date în cloud să nu fie fiabilă. Procesarea locală, facilitată de Edge AI, rezolvă această problemă. Capabilitățile AI integrate la nivel de cip permit luarea de decizii inteligente cu latență redusă, reducând astfel necesitatea transmiterii unor cantități mari de date către cloud pentru analiză.

Dispozitivele sub formă de procesoare, GPU-uri, ASIC-uri dedicate și NPU-uri – multe cu funcții AI încorporate – gestionează aceste date local. Potrivit companiei de analiză Grand View Research, piața globală a cipurilor Edge AI este estimată să atingă 120 miliarde USD până în 2030, față de 16 miliarde USD în 2023, cu o rată anuală compusă de creștere de 33,9% în acest interval.

Aplicațiile Edge AI se bazează pe module embedded de calcul care integrează aceste procesoare compatibile AI. Tria Technologies oferă o gamă largă de computere-pe-modul (COM), dezvoltate în parteneriat cu diferiți furnizori de procesoare, precum AMD, Intel, NXP, Renesas și alții. Un parteneriat notabil este cel cu Qualcomm, care permite companiei Tria să creeze o nouă generație de module de calcul în jurul procesoarelor de înaltă performanță Qualcomm Dragonwing și Snapdragon, bazate pe arhitectura ARM. Cele mai recente module Tria SMARC pot fi utilizate într-o gamă largă de aplicații dedicate sistemelor agricole inteligente, oferind viziune artificială, detecție a anomaliilor, colectare și analiză de date de la senzori, clasificare audio și multe altele.

Module de calcul embedded pentru agricultură

Plăcile de calcul embedded bazate pe AI oferă avantaje majore pentru aplicațiile agricole inteligente, datorită dimensiunilor compacte, robusteții, flexibilității și performanței ridicate. Aceste plăci pot fi integrate în tractoare și utilaje agricole, rulând local modele de învățare automată (ML) și inteligență artificială (AI). Portofoliul de plăci Tria este compatibil cu numeroase camere, fiind ușor de adaptat pentru utilizarea în roboți și drone agricole autonome. De asemenea, aceste plăci permit execuția unor aplicații AI complexe din punct de vedere computațional, precum modelele lingvistice mari (LLM) utilizate pentru procesarea limbajului natural, deschizând posibilitatea ca utilajele să poată reacționa, în viitorul apropiat, la comenzi vocale.

Hardware-ul plăcilor embedded este proiectat pentru procesare paralelă, cu scopul de a accelera execuția modelelor precum rețelele neurale convoluționale (CNN). Procesoarele specializate pot efectua aceste sarcini cu viteză mare și consum redus de energie, permițând funcționarea cu baterii sau surse solare. Plăcile Tria cu consum redus și capabilități AI integrate au fost deja utilizate în aplicații de detecție a anomaliilor, care combină date audio și de la accelerometru pentru a prezice scurgerile de apă în sistemele de irigații.

Proiecte de viziune artificială și ML

În prezent, comunitatea agricolă testează mai multe proiecte care folosesc viziune artificială și ML pentru a detecta bolile plantelor și ale animalelor. Un astfel de sistem identifică boala de care suferă plantele pe baza fotografiilor frunzelor. O rețea neurală convoluțională (CNN) este antrenată pe un set de imagini existente pentru a recunoaște boala, obținând o precizie de peste 96%. Astfel, boala este detectată rapid, iar intervențiile pot fi aplicate înainte de propagare.

Viziunea artificială este prezentă și în proiectele de pulverizare agricolă, care utilizează roboți și drone pentru udarea plantelor și aplicarea selectivă a erbicidelor. Acești roboți funcționează fie autonom, navigând prin câmp cu ajutorul senzorilor, fie sunt operați manual prin aplicații. Unul dintre avantajele mașinilor agricole autonome este că, fiind fără șofer, pot fi mai mici și mai ușoare, reducând tasarea solului. Acest lucru contribuie la menținerea unui sol mai sănătos, care necesită mai puține lucrări de cultivare. Folosind viziune artificială, aceste sisteme pot localiza precis buruienile și aplica erbicid doar acolo unde este necesar, reducând semnificativ cantitatea utilizată. Solurile mai puțin tasate și reducerea aplicării de erbicide contribuie la economii importante, alimente mai nutritive și un mediu mai sănătos.

Edge AI activată de Tria

Tria se mândrește cu numeroasele avantaje oferite partenerilor și clienților săi. Compania proiectează plăcile în funcție de cerințele aplicațiilor definite de parteneri, adaptându-le la capabilitățile și specificațiile echipamentelor acestora. În plus, parteneriatul Tria cu compania-mamă, Avnet, asigură disponibilitatea produselor pe un ciclu de viață de până la 15 ani, astfel încât soluțiile implementate să nu devină învechite (obsolete) pe durata acestui interval.

Tria dezvoltă și integrează plăci și dispozitive în sisteme personalizate, în numele clienților, eliminând barierele tehnice și etapele lungi de dezvoltare pe care inginerii le parcurg de obicei în lansarea de noi produse – cu atât mai mult acum, când AI a devenit o componentă esențială în aceste soluții.

Gamă largă de sisteme pe modul (SOM)

Alegerea unui procesor pentru o aplicație bazată pe AI poate fi o provocare. Tria oferă o gamă largă de sisteme pe modul (SOM), construite în jurul procesoarelor cu capabilități AI, precum și plăci de bază compatibile, dezvoltate conform unor standarde industriale consacrate, cum ar fi SMARC. În plus, compania oferă proiecte de referință care includ exemple de cod pentru aplicații de învățare automată, permițând clienților să își demareze rapid proiectele AI de ultimă generație.

Această abordare sporește capacitatea clienților de a răspunde rapid la noile cerințe, fără a trece prin etape de dezvoltare complexe, consumatoare de timp și costisitoare – maximizând astfel șansele de succes ale produselor lor.

Autor:
Monica Houston,
Manager of AI & ML

Tria

Glosar de termeni