Carbon Robotics, công ty chuyên chế tạo thiết bị nông nghiệp tự động kết hợp thị giác máy tính, AI và robot, đã ra mắt Large Plant Model (LPM) – mô hình AI huấn luyện trên hơn 150 triệu ảnh thực vật. Mô hình này cung cấp khả năng phân loại và nhắm mục tiêu cho máy LaserWeeder, giúp nông dân nhận diện cỏ dại trông gần giống cây trồng và điều chỉnh hành vi của máy theo từng loại cây, ruộng mà không cần huấn luyện lại.

Large Plant Model hoạt động như thế nào?

Trước khi có LPM, Carbon Robotics sử dụng phương pháp phát hiện đối tượng tiêu chuẩn: huấn luyện mô hình để xác định cây trồng hoặc cỏ dại thuộc một trong bốn loại do công ty định nghĩa. Tuy nhiên, khái niệm “cây trồng” khác nhau giữa các nông dân và cánh đồng, đòi hỏi một họ mô hình riêng cho từng loại cây. LPM giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép nông dân dễ dàng nhóm và định nghĩa hành vi trên từng loài ngay lập tức mà không cần huấn luyện lại. Điều này giúp máy có thể bắt đầu làm cỏ trên hầu hết các loại cây trồng mới chỉ trong vài phút.

Lợi thế kỹ thuật: Mô hình tùy chỉnh thay vì dùng sẵn

Kỹ sư học sâu Shosei Anegawa, người tham gia phát triển mô hình, cho biết các mô hình có sẵn như “You Only Look Once” (YOLO) hay “Distillation With No Labels” không hoạt động tốt hoặc thiếu các tính năng cần thiết cho bài toán nông nghiệp. Do đó, nhóm phải xây dựng mô hình tùy chỉnh có khả năng phát hiện vật thể rất nhỏ, phân biệt các lớp gần giống nhau và chạy theo thời gian thực để đạt hiệu quả làm cỏ tối đa. Cách tiếp cận này cũng áp dụng cho các bộ phận khác của máy như theo dõi và nhắm mục tiêu.

Tác động thực tế và quy trình phát triển

Anegawa nhấn mạnh vòng lặp giữa ý tưởng và tác động thực tế trên đồng ruộng rất ngắn. Các kỹ sư thường xuyên thử nghiệm để giải quyết vấn đề cụ thể của khách hàng, và khi thành công, những cải tiến nhanh chóng được đưa lên máy. “Đi phía sau máy và nhìn thấy mô hình hoặc tính năng bạn thiết kế hoạt động để diệt cỏ là cảm giác tôi không bao giờ thấy chán,” Anegawa nói. Ngoài ra, công ty còn sử dụng các mô hình học sâu khác cho cảm biến trong bộ kit máy kéo tự động, giúp máy móc di chuyển an toàn và hiệu quả trên đồng.

Quản lý dữ liệu độc đáo: Công cụ gắn nhãn nội bộ

Khác với môi trường nghiên cứu nơi tập dữ liệu thường cố định, Carbon Robotics sở hữu các công cụ gắn nhãn nội bộ, cho phép nhóm nhanh chóng bổ sung hoặc thay đổi chiến lược gắn nhãn. Điều này mở ra chiều hướng giải quyết vấn đề mới: họ có thể đưa dữ liệu cụ thể vào mô hình hoặc thay đổi hành vi của mô hình tương đối nhanh để giải quyết một vấn đề cụ thể.

Theo Built In

Ảnh: Magda Ehlers / Pexels