当法国同学 Guillaume Jourdain、Hugo Serrat 和 Jules Beguerie 在 2014 年考虑将 AI 应用于农业以组建一家初创公司时，还存在很大的技术风险。这种人工智能应用还处于早期阶段，人们说它做不到。2016 年他们创办了Bilberry。该公司今天开发了由NVIDIA Jetson 边缘 AI平台提供支持的杂草识别，用于在玉米和小麦农场精确施用除草剂，可将除草剂的使用量减少多达 92%。
在人工智能的进步和农民减少使用除草剂的压力的推动下，杂草识别开始出现在阳光下。大量 AI 农业公司——FarmWise、SeeTree、Smart Ag和 Blue River——正在耕种这一领域。
农场科技2.0
早期的农业技术只是触及了可能的表面。该公司的首席技术官塞拉特说，应用红外线，它专注于“棕色问题上的绿色问题”，其中除草剂均匀地应用于植物——农作物和杂草——而不是泥土，毁掉所有植物。
Serrat说，今天，可持续发展竞赛正在开展，以“绿色上绿色”，或者只是作物附近的杂草。“区分杂草和农作物并采取相应的实时行动——这是每个人都在为之奋斗的地方，”他说。“要实现这一点，需要在现场使用运行计算机视觉的 NVIDIA GPU 进行瞬间推理。”
根据 Bilberry 的说法，由于杂草处理不力导致的玉米产量损失可能大约 15% 到 20%。通过在农业中应用物联网和人工智能技术，定点喷洒可以减少92%的水和农药使用量。物联网和人工智能技术在改善农业生产过程方面具有巨大潜力。通过这样做，它可以带来更可持续的生产，并大幅减少农药和水的使用。
这家初创公司的智能喷雾器客户包括农业设备公司 Agrifac、Goldacres、Dammann 和 Berthoud。
使用Nvidia Jetson改进工作流程
Serrat谈到了让新的数字技术为农业产业服务的关键技巧。他说你必须尽力帮助农民，而不是阻碍他们。这意味着不要试图改变他们现有的全部工作流程，而是要切实加强他们的工作流程。如果你做得好，那么你可以为他们提供一种新的能力，让他们快速收集见解，帮助他们更好地管理作物。
Bilberry 在可跨越美国足球场（约 160 英尺）的拖拉机吊杆上部署其 NVIDIA Jetson 驱动的杂草识别。它在 16 个 Jetson TX2 模块上运行 16 个摄像头，并且可以以每秒 17 帧的速度分析杂草，以在每小时 15 英里的速度行驶时瞬间喷射除草剂。
为了实现这种快速识别杂草的超快推理性能，Bilberry 利用NVIDIA JetPack SDK对其算法进行TensorRT优化。“我们将其推向极限，”塞拉特说。
Bilberry 采用了所谓的 INT8 权重量化，它可以更有效地应用深度学习模型，这对于内存和功率限制占主导地位的紧凑型嵌入式系统特别有用。这使他们能够利用 8 位整数而不是浮点数，并且使用整数数学代替浮点有助于减少内存和计算使用以及应用程序延迟。
揭示Nvidia Jetson扮演角色的生态系统
Serrat描述了正在发展的有趣的数字生态系统。“有一些大型企业，比如通过联网设备运行大型物联网网络的企业。还有一些设备制造商，他们提供越来越多的联网设备，还有一些初创企业，他们正试图突破创新的界限。”
Serrat说，作为远程管理系统的服务提供商，你只需要快速访问数据流和分析。因此，数据处理将主要在边缘进行。您必须使用功率资源有限且仍必须实时处理数据的设备。人工智能模型还必须足够强大，能够准确地帮助根据远程传递给农民的见解做出正确的决策。如果出现问题，服务提供商必须能够迅速做出反应并控制局面。通过NVIDIA Jetson OTA软件更新，Bilberry 可以以保持嵌入式设备以最佳方式安全工作。
赢家：环境、产量
这家初创公司的智能喷雾器现在可以通过精确处理来显著减少除草剂的使用。该公司表示，这会对化学物质流入地下水产生巨大影响。“你需要在杂草上施用适量的除草剂——如果你施用得太少，杂草会继续生长并产生新的种子。使用我们最大的单位，Bilberry 可以以每小时 242 英亩的速度完成这项工作。”Serrat 说。
随着欧洲收紧影响农民的碳上限限制以及消费者接受有机食品，对农业化学品减少的关注出现了。根据尼尔森的数据，2020 年美国有机农产品销售额同比增长 14% 至 85 亿美元。
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