يهدف المشروع إلى تطوير مجموعة بيانات تدريبية لنموذج التعلّم الآلي قادر على التمييز بين الأعشاب الضارة والأنواع الزراعية الأخرى وتحديد نقطة (نقاط) النمو وفقًا لنوع الأعشاب. يمكن دمج النموذج في جهاز إبادة الأعشاب بالليزر.
أي المشكلات التي تسعى إلى حلها؟
نحن نعالج مشكلة زراعية دائمة: إدارة الأعشاب الضارة. لقد تسببت الأعشاب الضارة دائمًا في خسائر كبيرة في إنتاجية حقول المحاصيل، وكانت مبيدات الأعشاب هي الحل الأول الذي يلجأ إليه معظم المزارعين منذ فترة. في LUXEED، نعمل على تطوير روبوت مستقل لإزالة الأعشاب الضارة، حيث يمكنه القضاء على الأعشاب الضارة في بعض حقول المحاصيل باستخدام طريقة حرارية محلية لها تأثير ضئيل على البيئة أو ليس لها أي تأثير على الإطلاق.
ما هو الحل؟ ما هو الفريد في ذلك؟
نقوم بحرق الأعشاب الضارة باستخدام شعاع الليزر لحرق أجزاء معينة من النباتات وقتلها. تعتمد تقنيتنا على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتمكّن من القيام بذلك. يعد هذا النوع من التكنولوجيا جديدًا نسبيًا على مستوى العالم، وله دخول واحد إلى السوق في العالم كله حتى الآن.
كيف ستستخدم البيانات المصنفة لمساعدتك في حل المشكلة؟
ستسمح البيانات الموضحة للروبوت بالتعرف الصحيح على المحصول من النباتات الأخرى، بالإضافة إلى تحديد المرغوب منها في الأعشاب الضارة.
ما هو التحدي الرئيسي في جمع وتصنيف مجموعة البيانات الصحيحة وكيف يمكنك حلها؟
يعد جمع مجموعة البيانات مهمة تستغرق وقتًا طويلاً ومتكررة، ويجب القيام بها في ظل الكثير من الظروف المختلفة للحصول على نموذج قوي. يتطلب التصنيف المزيد من الجهد لأنه عملية متكررة تتطلب مستوى معينًا من الخبرة والاهتمام بالتفاصيل.
