Semuanya dimulai dengan dua insinyur perangkat lunak dan seorang petani tomat dalam perjalanan darat di Pantai Barat.
Mengunjungi pertanian untuk mensurvei kebutuhan mereka, ketiganya membuat rencana di kebun apel: membangun sistem AI visi 3D yang sangat mudah beradaptasi untuk mengotomatiskan tugas lapangan.
Verdant, yang berbasis di San Francisco Bay Area, sedang mengembangkan AI yang menjanjikan bantuan pertanian serbaguna dalam bentuk alat traktor untuk menyiangi, memupuk, dan menyemprot.
Pendiri Lawrence Ibarria, Gabe Sibley, dan Curtis Garner — dua insinyur dari Cruise Automation dan seorang manajer pertanian tomat — memanfaatkan platform NVIDIA Jetson edge AI dan NVIDIA Metropolis SDK seperti TAO Toolkit dan DeepStream untuk bagian otomatisasi pertanian yang ambisius ini.
Startup, yang didirikan pada tahun 2018, digunakan secara komersial di perkebunan wortel dan dalam uji coba di perkebunan apel, bawang putih, brokoli, dan selada di California Central Valley dan Imperial Valley, serta di Oregon.
Rencana hijau untuk membantu pertanian organik dengan menurunkan biaya produksi bagi petani sambil meningkatkan hasil dan memberikan dukungan tenaga kerja. Ini mempekerjakan operator traktor, yang dilatih untuk mengelola peralatan yang digerakkan oleh AI. Model robot-as-service perusahaan, atau RaaS, memungkinkan petani untuk melihat metrik peningkatan hasil dan pengurangan biaya bahan kimia, dan membayar per acre untuk hasil.
“Kami ingin melakukan sesuatu yang berarti untuk membantu lingkungan,” kata Ibarria, chief operating officer Verdant. “Dan itu tidak hanya mengurangi biaya bagi petani, tetapi juga meningkatkan hasil panen mereka.”
Perusahaan baru-baru ini mendapatkan lebih dari $46 juta dalam pendanaan seri A.
Acara baru-baru ini di Verdant merekrut Frank Dellaert sebagai chief technology officer-nya, yang dikenal karena menggunakan model grafis untuk memecahkan pemetaan skala besar dan tantangan rekonstruksi 4D. Sebagai staf pengajar di Georgia Institute of Technology, Dellaert telah memimpin pekerjaan di Skydio, Facebook Reality Labs, dan Google AI saat cuti dari universitas riset.
“Salah satu hal yang membuat saya terkesan saat bergabung dengan Verdant adalah bagaimana mereka mengukur performa secara real-time,” kata Dellaert. “Ini adalah janji bagi penanam, tetapi juga janji bagi lingkungan. Itu menunjukkan apakah kami benar-benar menyelamatkan dari semua bahan kimia yang dimasukkan ke lapangan.”
Verdant adalah anggota NVIDIA Inception, sebuah program gratis yang memberikan pelatihan teknis, dukungan go-to-market, dan panduan platform AI kepada para pemula.
Perusahaan di seluruh dunia — Monarch Tractor, Bilberry, Greeneye, FarmWise, John Deere, dan banyak lainnya — sedang membangun pertanian berkelanjutan generasi berikutnya dengan NVIDIA Jetson AI.
Bekerja Dengan Peternakan Bolthouse
Verdant bekerja sama dengan Bolthouse Farms, yang berbasis di Bakersfield, California, untuk membantu transisi bisnis penanaman wortel ke praktik pertanian regeneratif. Tujuannya adalah untuk memanfaatkan praktik pertanian yang lebih berkelanjutan, termasuk pengurangan herbisida.
Verdant dimulai dengan penyiangan dan selanjutnya berkembang menjadi aplikasi pupuk presisi untuk Bolthouse.
Komputasi dan otomatisasi dari Verdant telah memungkinkan Bolthouse Farms memahami cara mencapai tujuan pertanian berkelanjutannya, menurut tim manajemen pertanian.
Berkendara Dengan Jetson AGX Orin
Verdant menempatkan Musik Jetson AGX system-on-module di dalam kabin traktor. Perusahaan mengatakan bahwa komputasi dan ketersediaan Orin yang kuat dengan kasing kokoh dari vendor menjadikannya satu-satunya pilihan untuk aplikasi pertanian. Verdant juga berkolaborasi dengan ekosistem Jetson mitra, termasuk RidgeRun, Leopard Imaging, dan lainnya.
Modul ini memungkinkan Verdant membuat visualisasi 3D yang menunjukkan perawatan tanaman untuk operator traktor. Perusahaan menggunakan dua kamera stereo untuk visualisasi lapangannya, untuk inferensi dan untuk mengumpulkan data di lapangan untuk model pelatihan NVIDIA DGX sistem yang menjalankan NVIDIA A100 Tensor Core GPU di kantor pusatnya. Performa DGX memungkinkan Verdant menggunakan kumpulan data pelatihan yang lebih besar untuk mendapatkan akurasi model yang lebih baik dalam inferensi.
“Kami menampilkan model traktor dan tampilan 3D dari setiap wortel dan setiap gulma dan tindakan yang kami lakukan, sehingga membantu pelanggan melihat apa yang dilihat dan dilakukan robot,” kata Ibarria, mencatat bahwa semua ini dapat berjalan di satu modul AGX Orin, memberikan inferensi pada 29 frame per detik secara real time.
Apple Vision yang Didukung DeepStream
Verdant mengandalkan NVIDIA DeepStream sebagai kerangka kerja untuk menjalankan pembelajaran mesin intinya untuk membantu memperkuat deteksi dan segmentasinya. Itu juga menggunakan kernel CUDA khusus untuk melakukan sejumlah elemen pelacakan dan pemosisian pekerjaannya.
Pendiri dan CEO Verdant, Sibley, yang penelitian pasca-doktoralnya di lokalisasi dan pemetaan secara simultan telah membawa keahlian ini ke bidang pertanian. Ini sangat berguna untuk membantu menyajikan representasi logis dari peternakan, kata Ibarria. “Kita bisa melihat sesuatu, dan mengetahui kapan dan di mana kita pernah melihatnya,” katanya.
Ini penting untuk apel, katanya. Mereka bisa jadi sulit untuk dirawat, karena apel dan cabang sering tumpang tindih, sehingga sulit untuk menemukan jalur terbaik untuk menyemprotnya. Visualisasi 3D yang dimungkinkan oleh AGX Orin memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang oklusi dan jalur yang tepat untuk penyemprotan.
“Dengan apel, saat Anda melihat mekarnya, Anda tidak bisa langsung menyemprotnya saat Anda melihatnya, Anda harus menunggu 48 jam,” kata Ibarria. “Kami melakukannya dengan membangun peta, merelokasi diri kami dengan mengatakan, ‘Itu bunganya, saya melihatnya dua hari yang lalu, jadi sudah waktunya untuk menyemprot.’”
NVIDIA TAO untuk Produksi Model 5x
Verdant mengandalkan NVIDIA TAO Toolkit untuk saluran pembuatan modelnya. Kemampuan pembelajaran transfer dalam TAO Toolkit memungkinkannya mengambil model siap pakai dan dengan cepat menyempurnakannya dengan gambar yang diambil di lapangan. Misalnya, ini memungkinkan untuk mengubah dari mendeteksi wortel menjadi mendeteksi bawang, hanya dalam sehari. Sebelumnya, diperlukan sekitar lima hari untuk membuat model dari awal yang mencapai tingkat akurasi yang dapat diterima.
“Salah satu tujuan kami di sini adalah memanfaatkan teknologi seperti TAO dan mentransfer pembelajaran untuk mulai beroperasi dengan sangat cepat dalam keadaan baru,” kata Dellaert.
Selain memangkas waktu produksi pembuatan model hingga 5x, perusahaan juga mampu mencapai presisi 95% dengan sistem visinya menggunakan metode ini.
“Pembelajaran transfer adalah senjata besar di gudang senjata kami,” katanya.
Namun para bettor tidak kudu khawatir, tidak sampai 5 menit, tentu saja keluaran ini dapat ditampikan secara live dan mampu kalian lihat terhadap website togel hkg. Bagi kalian yang membebaskan live draw ini, mampu memandang terhadap data hk yang selamanya di update sesudah terdapatnya result data hk .
