Роботы с лазерами теперь умнее определяют сорняки
Раньше фермеры сами решали, какой сорняк уничтожить в поле. Сейчас эту задачу берёт на себя новая ИИ-модель от Carbon Robotics.
Компания из Сиэтла Carbon Robotics производит роботов LaserWeeder, которые лазерами уничтожают сорняки. Недавно они представили Large Plant Model (LPM). Эта модель быстро определяет виды растений, так что фермеры могут бороться с новыми сорняками, не переобучая роботов.
Обучение на огромном массиве данных
LPM прошла обучение на свыше 150 миллионов фотографий и точек данных. Эти материалы собрали машины компании на более чем 100 фермах в 15 странах, где роботы уже работают. Теперь модель лежит в основе Carbon AI — системы, которая управляет автономными роботами-убийцами сорняков.
От ручного лейблинга к мгновенному обучению
Пол Майкселл, основатель и CEO Carbon Robotics, рассказал TechCrunch: раньше при появлении нового сорняка на ферме — или даже того же вида в другой почве или с небольшим отличием во внешности — команде приходилось создавать новые метки данных для переобучения машин.
На это уходило около 24 часов каждый раз, пояснил Майкселл. LPM же осваивает новый сорняк сразу, даже если раньше его не видела.
Фермер может прямо в реальном времени сказать: «Это новый сорняк, уничтожь его». Такого раньше не делали. Модель не требует новых меток или переобучения — она глубже понимает, на что смотрит, и тип растения.
Разработка и опыт команды
Майкселл отметил, что компания, основанная в 2018 году, взялась за эту модель вскоре после начала поставок первых машин в 2022-м. У него большой опыт создания нейросетей — из прошлых работ в Uber и над очками виртуальной реальности Oculus от Meta.
Модель дойдёт до существующих систем через обновление ПО. Фермеры смогут указывать, что уничтожать, а что сохранять: просто выберут фото, которые робот собрал, в интерфейсе машины.
Финансирование и планы
Carbon Robotics привлекла свыше 185 миллионов долларов от инвесторов вроде Nvidia NVentures, Bond и Anthos Capital. Дальше компания продолжит дообучать модель — роботы будут поставлять LPM свежие данные.
У нас уже больше 150 миллионов помеченных растений в наборе для обучения, сказал Майкселл. С таким объёмом данных нейросеть может разобрать любое фото: определить вид растения, его связи с другими, структуру — даже если конкретный экземпляр раньше не встречала.