ఎడిటర్ యొక్క గమనిక: ది విజన్ కాన్ఫరెన్స్ 2022 అధిక-విలువైన ప్రత్యేక పంటలు, సుస్థిరత మరియు కార్బన్ సీక్వెస్ట్రేషన్ ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు హై-టెక్ కంట్రోల్డ్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ ప్రొడక్షన్ సిస్టమ్‌లలో ట్రెండ్‌లతో సహా, ఇన్నోవేషన్ త్వరితగతిన మార్పును నడిపించే విస్తృత అన్వేషణను కలిగి ఉంటుంది. అనే అంశంపై ఉద్భవిస్తున్న అంశం ఎజెండా విజువల్ డేటా. పెరుగుతున్న ప్రపంచ జనాభా యొక్క ఆహార డిమాండ్‌లను పూర్తి చేయడంలో మొత్తం పరిశ్రమకు సహాయపడటానికి విజువల్ సెన్సార్లు మరియు కంప్యూటర్ విజన్ ఎలా కీలకంగా ఉంటాయో దిగువన ఉంది.
కంప్యూటర్ దృష్టి నిజమైన విజృంభణను ఎదుర్కొంది. డ్రోన్లు, ఉపగ్రహాలు మరియు విమానాల నుండి డేటా ద్వారా సేకరించిన అంతర్దృష్టులు ఆకాశం నుండి డేటాను సేకరిస్తాయి. ఎక్విప్‌మెంట్-మౌంటెడ్ సెన్సార్లు ఆప్టికల్ రిఫ్లెక్టెన్స్ సెన్సింగ్‌తో మొక్కల లక్షణాలు లేదా నేల పారామితులలో మార్పులను కొలవగలవు. LiDAR సెన్సార్లు ఇప్పుడు మొక్కల నిర్మాణాన్ని 3Dలో కొలవగలవు.
డేటాతో వ్యవసాయ శాస్త్రవేత్తలకు సహాయం చేయడంతో పాటు, ఫీల్డ్‌లోని స్వయంప్రతిపత్త యంత్రాలను ప్రారంభించడంలో కంప్యూటర్ దృష్టి ప్రధానమైనది, ఫీల్డ్‌లోని పరిస్థితులకు యంత్రాలు ప్రతిస్పందించడంలో లేదా అడ్డంకులను గుర్తించడంలో కూడా సహాయపడతాయి. సాంకేతికత చాలా ఖచ్చితమైన స్థానానికి ప్రతిస్పందించడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది ఉపగ్రహ చిత్రాల నుండి డేటా, ఇది సెంటీమీటర్-స్థాయి వివరాలను తీసుకురాగలదు. ఈ సాంకేతికత అంతా మన వద్ద ఉన్నందున, మానవ కనుబొమ్మలు కూడా అవసరమా?
ఈ కెమెరాలు, సెన్సార్లు మరియు ఉపగ్రహాలను క్షేత్రాలు మరియు గ్రీన్‌హౌస్‌లలో స్కేల్‌లో అమర్చిన తర్వాత, అవి 100% నిఘా కవరేజీని 2025 గంటలూ అందిస్తాయి. ఇది జరిగినప్పుడు, రిమోట్ వ్యవసాయ శాస్త్రం మరియు చాలా వరకు రిమోట్ వ్యవసాయం వాస్తవంగా మారవచ్చు. స్వయంప్రతిపత్త యంత్రాలు మరియు రోబోట్‌లు పెరుగుతున్న పాత్రలను పోషిస్తున్నందున, పెద్ద శ్రామికశక్తి అవసరం ఇకపై అవసరం లేదు. నేడు చాలా పండ్లు మరియు కూరగాయలు చేతితో ఎంపిక చేయబడి, ప్యాక్ చేయబడుతున్నాయి, S&P గ్లోబల్ నుండి వచ్చిన ఒక నివేదిక ప్రకారం, XNUMX నాటికి, అవగాహన వ్యవస్థలు మరియు పికింగ్ అల్గారిథమ్‌లు నియంత్రిత పర్యావరణ వ్యవసాయం (CEA)లో స్వయంప్రతిపత్తి హార్వెస్టింగ్ యొక్క అంశాలను ప్రారంభిస్తాయని అంచనా వేసింది.
కంప్యూటర్ దృష్టిలో ఈ విజృంభణ వ్యవసాయంలో మాత్రమే సంబంధించినది కాదు. వాస్తవానికి, ఆధునిక AIలో అత్యంత పరిణతి చెందిన ఫీల్డ్‌గా, ఇది ఆర్థిక వ్యవస్థలోని ప్రతి రంగాన్ని విస్తరించింది. దృశ్య సామర్థ్యాలను ఆటోమేట్ చేసే అవకాశాలు ప్రతి రంగంలో అంతులేని మార్కెట్ అవకాశాలను అందిస్తాయి. మానవులుగా, దృష్టి అనేది మన అత్యంత అభివృద్ధి చెందిన భావన - మన చుట్టూ ఉన్న ప్రపంచాన్ని గ్రహించడానికి మనం ఎక్కువగా ఉపయోగించేది. మెడికల్ ఆప్టిక్స్ ప్రొఫెసర్ డేవిడ్ విలియమ్స్ వివరిస్తుంది "50 శాతం కంటే ఎక్కువ కార్టెక్స్, మెదడు యొక్క ఉపరితలం, దృశ్య సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి అంకితం చేయబడింది."
దృశ్య సమాచారం యొక్క విశ్లేషణకు బాధ్యత వహించే మానవ మెదడులోని భాగం ఇతర ఇంద్రియాల కంటే పెద్దది కావడం యాదృచ్చికం కాదు. కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో ముఖ్యమైన భాగం మరియు ఆధునిక దృశ్య సాంకేతికతలకు వెన్నెముక. ప్రొఫెసర్ విలియమ్స్ మాటల్లో, "మెదడు మొత్తం ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి దృష్టి ఎలా పనిచేస్తుందో అర్థం చేసుకోవడం కీలకం."
విజువల్ టెక్నాలజీలు ఇప్పటికే ఆహారం మరియు వ్యవసాయంలో అభివృద్ధిని పెంచుతున్నాయి, ఇవి ప్రపంచం అభివృద్ధి చెందుతున్న, తయారీ, రవాణా మరియు ఆహారాన్ని వినియోగించే విధానాన్ని మారుస్తాయి. AI విషయానికి వస్తే కంప్యూటర్ విజన్ నిస్సందేహంగా అత్యంత సాంకేతికంగా అభివృద్ధి చెందిన ఫీల్డ్. విజువల్ డేటా యొక్క ఈ అపూర్వమైన సంపదను మెషిన్ లెర్నింగ్ ద్వారా ఉపయోగించుకోవచ్చు మరియు ప్రాసెస్ చేయవచ్చు మరియు ఆహారాన్ని పెంచేవారికి లేదా నీటిపారుదల పైవట్‌ల వంటి స్వయంప్రతిపత్త యంత్రాలకు తిరిగి అందించవచ్చు. పంట పండిన తర్వాత కూడా, కంప్యూటర్ విజన్ సాంకేతికతను అందిస్తుంది, ఇది ఇప్పటికే ప్రక్రియ వంటి కీలకమైన పనుల కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. పండ్లు మరియు కూరగాయలను క్రమబద్ధీకరించడం మరియు గ్రేడింగ్ చేయడం, మానవులు చేసే పని అస్థిరమైనది, సమయం తీసుకుంటుంది, వేరియబుల్ మరియు ఖరీదైనది.
ఈ సాంకేతికత ప్రభావం చాలా పెద్దది. విజువల్ సెన్సార్లు మరియు కంప్యూటర్ విజన్ పెరుగుతున్న ప్రపంచ జనాభా యొక్క ఆహార డిమాండ్‌లను తీర్చడంలో మొత్తం పరిశ్రమకు సహాయపడతాయి. 2025 నాటికి, మెజారిటీ ఆహారం మరియు వ్యవసాయ రంగాలు ఇమేజ్ రికగ్నిషన్, కెమెరాలు, రోబోటిక్స్ మరియు మరెన్నో వంటి దృశ్య సాంకేతికతలను స్వీకరించడం ద్వారా తీవ్ర ప్రభావం చూపుతాయని ప్రపంచ బ్యాంక్ డేటా సూచిస్తుంది. కంప్యూటర్ విజన్ మరియు AI సాంకేతికతలు కొత్తవాటికి కేంద్రంగా ఉండటంలో ఆశ్చర్యం లేదు ఆశాజనకమైన టెక్ స్టార్టప్‌ల తరంగం రిటైల్, నిర్మాణం, బీమా, భద్రత మరియు వ్యవసాయంతో సహా అనేక వర్టికల్స్‌లో.
విప్లవాన్ని ప్రారంభించడానికి ఒక ప్రారంభ స్థానంగా ఇప్పటికే ఉన్న ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడం
ఆహార పెంపకందారులకు అనేక విజువల్ టెక్నాలజీలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. విజువల్ డేటాను క్యాప్చర్ చేసే, విశ్లేషించే, ఫిల్టర్ చేసే, డిస్‌ప్లే చేసే లేదా డిస్ట్రిబ్యూట్ చేసే ఏదైనా పరికరం లేదా టూల్ ఇందులో ఉంటుంది. ఈ సిస్టమ్‌లు కంప్యూటర్ విజన్, మెషిన్ లెర్నింగ్ లేదా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ని ఉపయోగించి మొత్తం విజువల్ డేటాను అర్థం చేసుకోవడానికి రూపొందించబడ్డాయి మరియు చర్య తీసుకోగల అంతర్దృష్టులను అందించడానికి లేదా వాటిపై స్వతంత్రంగా పని చేయడానికి రూపొందించబడ్డాయి.
ఇటీవల LDV క్యాపిటల్ నుండి నివేదిక విజువల్ టెక్నాలజీస్‌లో రాబోయే ఐదేళ్లలో ఆహార పెంపకందారులలో దృశ్య సాంకేతికతలను స్వీకరించడం ద్వారా ఉత్పన్నమయ్యే కొన్ని కీలకమైన భవిష్యత్తు-ఫేసింగ్ ట్రెండ్‌లను హైలైట్ చేస్తుంది. వీటిలో అత్యంత ఆసక్తికరమైన విషయం ఏమిటంటే, వారు ఎక్కువగా ఇప్పటికే ఉన్న సాంకేతికతలను మెరుగుపరచడం మరియు స్వీకరించడం గురించి నొక్కి చెబుతారు. దృశ్య సాంకేతికతలు ప్రధాన స్రవంతిగా మారడంతో ఇది విప్లవం కాదు, ప్రగతిశీల పరిణామం. ఉదాహరణకు, రిమోట్ వ్యవసాయ శాస్త్రాన్ని మరింత ఎనేబుల్ చేస్తూ, పెరిగిన రిజల్యూషన్ మరియు ఎక్కువ స్పెక్ట్రల్ రేంజ్ యొక్క డ్రోన్, ప్లేన్ మరియు ఉపగ్రహ చిత్రాలను తీసుకునే మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్‌లను రిపోర్ట్ సూచిస్తుంది. అలాగే, ప్రాసెసింగ్ వేగం పెరిగేకొద్దీ, పరికరాలు-మౌంటెడ్ సెన్సింగ్ ఖచ్చితమైన కలుపు స్ప్రేయింగ్ మరియు సీడ్ ప్లేస్‌మెంట్ వంటి మొక్కల-స్థాయి నిర్ణయాలను అనుమతిస్తుంది.
ఇప్పటికే ఉన్న ప్రతి ప్రక్రియను స్వయంచాలకంగా మరియు రిమోట్‌గా నిర్వహించవచ్చా?
24/7 మొక్కలను "కళ్ళు" పర్యవేక్షించడం మరియు అంచనా వేయడం మరియు మొత్తం పొలాలు లేదా గ్రీన్‌హౌస్‌లను విస్తృతంగా కవర్ చేసే దృశ్య సాంకేతికతలతో, సమీప భవిష్యత్తులో వ్యవసాయం మరియు వ్యవసాయ శాస్త్రాన్ని రిమోట్‌గా నిర్వహించవచ్చా? మా కస్టమర్‌లతో ఉన్న అనుభవం నుండి, మెషీన్‌ల ద్వారా తీసిన మరియు వారికి అందించిన అంతర్దృష్టులు లేదా చిత్రాల కారణంగా చాలా మంది అన్నదాతలు ఇప్పటికే క్షేత్రానికి చాలా తక్కువ పర్యటనలు చేయాల్సి ఉందని నాకు తెలుసు. ఇంకా ఏమిటంటే, తెగుళ్లు వంటి సమస్యలను పరిష్కరించే వారి సామర్థ్యం మరింత లక్ష్యంగా మరియు ఖచ్చితమైనది. సాధారణ స్పాట్-చెక్ చేయడానికి బదులుగా, ఈ పరికరాలు 100% పంటలను, 100% సమయాన్ని పర్యవేక్షించగలవు.
కంప్యూటర్ దృష్టి అనేది ఆహారాన్ని పండించే మరియు ప్రాసెస్ చేసే విధానాన్ని పునర్నిర్వచించే ఒక ప్రధాన పురోగతి అయితే, ఇది అంతిమంగా ఉండదు. పూర్తి చిత్రాన్ని పొందడానికి అంతే కీలకమైన ఆకు కింద మరియు నేల కింద చూడగలిగేలా ఇతర పరిపూరకరమైన సాంకేతికతలు అవసరం. ఉదాహరణకు, సూక్ష్మజీవుల సమృద్ధి, వైవిధ్యం మరియు భూమిపైన మరియు దిగువన ఉన్న మొక్కల అవయవాల్లోని సూక్ష్మజీవుల వలసలను కొలిచే ప్రత్యేక సెన్సార్ల ద్వారా సూక్ష్మజీవిని పర్యవేక్షించడం మరియు విశ్లేషించడం.
ఈ డేటా మొత్తాన్ని సేకరించడం, సమగ్రపరచడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం అనేది ఆహార పెంపకందారులు ఆధారపడే పెరుగుతున్న టెక్నాలజీ స్టాక్ యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవడంలో కీలకమైన సవాలుగా ఉంటుంది. ఆహార పెంపకందారులు ఎల్లప్పుడూ ఫీల్డ్ నుండి వందలాది సిగ్నల్స్‌పై ఆధారపడతారు, అయితే ఈ ఉద్భవిస్తున్న సాధనాలు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు వారు పెరుగుతున్న మూలాధారాల నుండి అంతర్దృష్టులను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయవలసి ఉంటుందని అర్థం. మెరుగైన ఉన్నత-స్థాయి వ్యవసాయ నిర్ణయాలను ప్రారంభించడానికి అవసరమైన పూర్తి, స్పష్టమైన చిత్రాన్ని అందించే ఏకీకృత వ్యవస్థను సృష్టించడం అంతిమ లక్ష్యం.
