概述

精确农业平台公司蜂鸟科技(Hummingbird Technologies)转向CloudFactory,以扩大新作物和新地域的模型开发。我们的团队观察无人机和卫星图像,并对不同大小和健康水平的植物进行注释。

使用的服务

  • 计算机视觉管理劳动力

阅读下面的案例研究,或者下载PDF版本的案例研究,您可以稍后参考。

工业

工业
农业

总部

总部
英国伦敦

公司规模

公司规模
11-50

6x
数据标签容量的增长

7.
支持的作物产品

2+
年合伙制

编者按:我们采访了蜂鸟技术CMO、Alexander Jevons和高级数据科学家Francois Lemarchand,进行了本问答案例研究。为了清晰起见,答案已被合并和编辑。

告诉我们一些关于蜂鸟技术的信息。

我们通过将机器学习算法应用于无人机和卫星捕获的遥感图像,提供作物分析。我们的想法是帮助我们的客户提高产量,使用最佳的投入量,更可持续地耕种。我们已经创造了70种不同的基于ML的产品,准确率达到90%以上,我们的客户通常会看到其农药效率平均提高20-30%。

蜂鸟是怎么开始的?

我们的创始人威尔·威尔斯(Will Wells)在欧洲工商管理学院攻读MBA时意识到,从生态、环境或政治角度来看,在作物上过度喷洒化学品的标准做法是不可持续的。他发现,无人机、飞机、卫星和机器人的遥感技术与人工智能相结合,可以减少化学品的使用,但也有助于提高作物产量,节省农民的资金,并真正有助于整个农业。

目标是提供农民会接受的产品,解决现实生活问题的产品。我们希望帮助农民在不损害产量和生计的情况下保护环境。我们开始在英国,然后开始提供服务在巴西,澳大利亚,乌克兰和俄罗斯。今年我们已经扩展到加拿大,我们刚刚在马拉维签署了第一份合同。

你能再解释一下你提供给农民的信息吗?

无论是决定要投下多少氮,何时或使用多少除草剂或杀真菌剂,还是作物生长的地点和速度,我们都开发了为农民提供详细信息的模型。所有这些都是作物特有的——因为没有两种作物是相同的——所有这些都是农学和人工智能主导的。农民甚至可以将申请信息发送到他们的机器,以自动调整投入。

我们的产品帮助农民减少投入,提高作物产量,有时两者兼而有之。我们的一位客户农场主告诉我们,他现在正在“挖掘潜力,而不是希望。”

所以你提到你所有的模型都是特定于作物的,为新作物或产品创建模型需要什么?

当我们考虑为我们的产品线添加新作物,或为我们已经覆盖的作物添加新产品时,我们首先与内部农学家会面,以更好地了解不同的变量(季节性、生长、疾病等)。权衡这一主题的专业知识和新作物的无人机图像,使我们能够评估新产品的可行性。我们有时可以使用类似的、现有的人工智能模型(例如,一个计算莴苣头数的模型被用来计算类似的作物)作为起点。尽管如此,为每项任务和作物建立一个专用模型以获得最佳结果是有意义的。

一旦我们决定是否要继续前进,我们就必须决定这是否需要我们田间的农学家进行真实世界的测量,或者我们是否可以利用图像注释。这就是CloudFactory团队的用武之地。使用专门的注释人员团队和深度学习技术的好处在于,随着我们知识和模型库的增加,构建模型所需的时间减少了。此外,在团队纠正AI生成的注释之前,我们现在正在使用类似的现有模型对数据进行预注释,从而显著提高生产率。

在CloudFactory的帮助下,我们对数据集的要求越来越高。我们现在可以自由地花400小时注释一个大型数据集,因为它不会占用内部资源的时间。在与CloudFactory合作之前,我们的四位数据科学家中没有一位会花六个月的时间来标记数据。这根本不可能。

弗朗索瓦·勒马尔尚
蜂鸟科技公司高级数据科学家

如何更新模型以解释气候波动或其他不规则现象?

我可以举一个例子,从我们的产品,计数和大小莴苣头在无人机图像。我们为一位客户培训了一个模型作为概念证明。我们进行了一些测试,模型在第一个赛季非常成功。然后我们又迎来了第二个季节,因为雨下得太多,农民们不得不用一种叫做羊毛的薄塑料布来保护植物。我们不得不对模型进行再培训,教它通过羊毛识别植物。整个升级过程只用了几天时间。

为了使我们的模型更加健壮,我们使用了一种称为“数据增强”的技术,该技术包括修改我们的训练数据,使其能够强制模型聚焦并学习数据的新特征。例如,我们可以应用模糊效果,或在将图像输入模型时将一小部分图像转换为灰度is将允许模型识别植物,即使我们在无人机摄像头上遇到小问题,或者如果田地里生长着不寻常的作物品种。

CloudFactory与以前的注释过程有何不同?

我们的主要挑战之一是标记我们捕获的所有数据,并理解所有数据,以便我们能够构建模型。如前所述,它是高度领域特定的知识。我们一直在内部做这项工作,但它非常非常耗时。问题是,如果没有农学家、研究土壤和作物管理的专家,我们如何教注释者如何做到这一点。我们发现,您需要迭代并进行持续的通信交换,这是我们可以与CloudFactory团队一起完成的。

在CloudFactory的帮助下,我们对数据集的要求越来越高。我们现在可以自由地花400小时注释一个大型数据集,因为它不会占用内部资源的时间。在与CloudFactory合作之前,我们的四位数据科学家中没有一位会花六个月的时间来标记数据。这根本不可能。我们现在有10名研发团队成员,我们的目标是让每个团队成员都直接与CloudFactory团队联系起来,使整个过程更加顺利。由于我们是一家不断成长的初创公司,这也极大地帮助我们能够随着新项目的到来而逐渐增加工作时间。

你能给我们介绍一下你和我们一起完成的一个具体项目吗?

迄今为止,我们与CloudFactory合作完成的最大项目是前面提到的莴苣植物大小调整项目。该产品有助于农场管理人员确定作物表现最佳的地区,以便在喷洒化学品时优化收获并限制浪费。CloudFactory团队查看了高分辨率的无人机图像,并标记了所有不同大小的莴苣头,这样我们的模型基本上可以不知疲倦地永远重复这个任务。最初启动这个项目花费了大量时间,因为团队必须熟悉农作物的无人机图像,但这是我们所期望的,因为这不是你每天都能看到的!

当你看到一个拥有数万株植物的区域的图像时,作为一名注释员很难保持积极性,我们试图随着项目的进行逐步增加标记任务的难度,这样Cloudfactory团队就可以开始做出自己的主观决定。例如,很高兴看到研究小组询问一些植物是否健康,而这些植物实际上已经死亡。这些问题以及我们与Cloudfactory之间的反馈循环确保了相同的错误不会在数据集中反复出现,因为我们正在实时管理和指导边缘案例。数据集一进入高级阶段,我就开始处理数据以构建模型的原型,并能够与团队分享他们为创建模型做出的贡献以及这将如何影响世界。

准确的标签对人工智能和机器学习有多重要?

在我们的具体案例中,我们的人工智能模型直接向农业决策者提供信息。因此,重要的是信息是可靠的,因为你没有第二次机会。如果农民信任你,他们需要确保作物在采取我们产品的建议措施后仍能保持同样的表现,因为产量损失可能会对他们的财务健康造成严重后果。这还可能在区域范围内产生更为显著的影响。出于这个原因,农业界在调查新技术时持谨慎态度是可以理解的。

贴标签的问题是,农田里对农学家的需求太大,无法帮助我们。第二个最好的解决方案是,在我们教注释员之前,我们咨询他们并一起绘制需求列表。然后建议注释者在标记过程中标记所有疑问,以便数据科学家或农学家可以帮助做出决定。虽然我们不能完全排除标记过程中的人为错误,但人工智能技术允许我们从数据中概括出主要规则,这意味着所有一次性错误都将被忽略。不管这种错误容忍度如何,重要的是要有可能的最佳注释,以避免重复错误发生并影响模型。

你认为人工智能将如何发展来帮助农业?

我认为农业界很快就会对人工智能和基于人工智能的遥感产品的潜力感到更加舒适和了解。我们经常被问到的圣杯是症状前疾病检测。这是难以置信的困难,如果不是不可能的话,在目前这样做。但我们肯定看到,随着更先进的技术、更大的改进和更高的准确性,这种情况正在发生。您可以在85-90%的时间里保持正确,但我们的客户将在98%和99%的时间里保持正确。这肯定会发生。

我们已经在多个产品上建立了最先进的技术,我们非常有信心在未来几年内,蜂鸟和CloudFactory开发的产品将被视为行业标准。然后,在我看来,如果你不使用它们,你会被视为落后于时代。如果你在2020年初使用的行业惯例仍然是标准,那么到2023年你将无法生存。

您提到,症状前疾病检测是您的客户想要的。当你想到人工智能的未来应用时,你最兴奋的事情是什么?

虽然蜂鸟正在为无人机和卫星图像开发尖端产品,但我们的许多竞争对手已经放弃了无人机。这就是为什么我们的一些无人机产品是独一无二的,我们期待着未来无人机变得更加普及和自动化。无人机可以提供真实世界中一个像素代表一毫米的航空图像,这对于卫星来说是不可能的。你可以让农民在下午发射他们的无人机,然后在第二天早上使用蜂鸟产生的数据以可变速率喷洒。

此外,在这一点上,这几乎像是科幻小说,但使用无人机的激光雷达数据将非常令人兴奋。自动驾驶汽车通常使用激光雷达来估计与物体的距离,而我们主要使用光学图像。在这一点上,它是非常昂贵的,并且不具有商业可扩展性,但您可以想象绘制一块田地的地图,例如,在您的麦田中获得准确的作物高度。我们也会听到很多关于下一代热门智能手机摄像头升级的消息,我们知道无人机和卫星传感器同样令人兴奋。传感器的改进方式将不会被认为是传统的。我们拥有英国唯一的无人驾驶飞机高光谱摄像机,该摄像机可以以非常高的分辨率记录非可见信息(如红外)。这已经为研究早期疾病检测和测量作物健康的新方法的新研究项目打开了大门。

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