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John Deere se rapproche de l’agriculture entièrement autonome avec la dernière acquisition d’IA


John Deere annonce l’acquisition d’un ensemble d’algorithmes de pointe de la start-up d’intelligence artificielle Light.

Pour ceux d’entre vous qui se demandent quand les véhicules sans conducteur commenceront vraiment à faire leur marque dans la société, la réponse est : aujourd’hui.

À l’avant: Non, vous ne verrez pas de sitôt des tracteurs verts rouler dans les rues de la ville. Mais le calendrier pour une agriculture entièrement autonome est massivement accéléré. L’achat d’aujourd’hui est entièrement lié au besoin de vitesse et de précision de John Deere, mais parlons d’abord du développement rapide.

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J’ai parlé avec Jorge Heraud, vice-président de l’automatisation et de l’autonomie de John Deere, et Willy Pell, vice-président de l’autonomie et des nouvelles entreprises chez Blue River Technology (une société John Deere).

Ils ont expliqué que cette acquisition accélérera non seulement le développement et le déploiement de la technologie IA de l’entreprise, mais permettra également à l’équipement de se déplacer littéralement plus rapidement, en toute sécurité, sans intervention humaine.

Arrière-plan: Light, la société avec laquelle Deere s’est associé pour l’achat d’actifs, est un acteur majeur dans le domaine des véhicules autonomes. Il utilise une approche de vision par ordinateur pour l’auto-conduite qui permet au système d’IA contrôlant un véhicule de « voir » le monde de la même manière que les systèmes biologiques.

Essentiellement, les algorithmes de Light permettront à l’équipement de Deere d’utiliser des caméras conformes aux normes de l’industrie (lire : les anciens systèmes de vision standard standard) pour obtenir une perception de la profondeur pratiquement inégalée.

Ceci est similaire à l’approche adoptée par Tesla pour son système « Full Self-Driving » (FSD).

Nous avons critiqué les approches uniquement visuelles dans le passé ici à Neural, mais c’est différent. Les véhicules de tourisme doivent circuler dans des artères très fréquentées où la moindre erreur peut entraîner la perte de vies humaines.

Dans une ferme, les enjeux sont bien différents. Les tracteurs et autres équipements agricoles doivent être capables d’identifier les cultures et les obstacles afin d’atteindre l’objectif d’optimisation de la production alimentaire.

La solution standard actuelle de l’industrie pour l’autonomie implique (généralement) l’utilisation d’une combinaison de LiDAR et de vision par ordinateur. Cela permet aux développeurs d’atteindre la résolution et la profondeur nécessaires pour, par exemple, apprendre à un système d’IA à « voir » un piéton traverser la rue pendant une tempête de neige.

Mais ce n’est pas nécessairement la meilleure façon de procéder dans l’espace agricole. Les véhicules de Deere, par exemple, doivent souvent être capables de voir les mauvaises herbes individuelles en temps réel lorsque le véhicule se déplace sur un terrain accidenté.

Un peu plus profond : Le LiDAR est coûteux et ne permet pas vraiment la fidélité rapprochée nécessaire aux opérations agricoles. C’est bien de pouvoir voir des gens traverser une rue à des centaines de mètres, mais ce n’est pas très utile pour planter des graines individuelles, tuer des mauvaises herbes individuelles ou alerter les agriculteurs sur des problèmes spécifiques à leurs champs.

Les véhicules autonomes de Deere doivent ressembler davantage à des robots travailleurs qu’à de simples navires de transport. Et, pour cela, ils doivent se concentrer sur la détection à des vitesses et des résolutions adaptées aux besoins des clients.

Comme Pell me l’a dit :

Le capteur parfait est une caméra qui vous offre une profondeur de qualité LiDAR.

Malheureusement, les caméras doivent généralement être immobiles afin de traiter correctement la lumière pour la profondeur. Les systèmes modernes surmontent cela grâce à l’utilisation d’algorithmes de stabilisation d’image.

Mais c’est une chose de comprendre comment compenser votre prise tremblante lorsque vous posez pour un selfie ou apprendre à un modèle d’IA à reconnaître les panneaux d’arrêt.

C’est un problème tout à fait différent de garder une caméra pointée dans la bonne direction alors que son support en acier se tord et vibre sous la force de milliers de kilogrammes de machines rebondissant sur un terrain accidenté.

Et ce n’est que la pointe de l’iceberg. La technologie de Light permettra à Deere de compenser tous ces problèmes à l’aide de caméras aux normes de l’industrie. Cela signifie que l’entreprise peut maintenir les coûts du matériel bas en appliquant des algorithmes de pointe pour s’équiper qu’elle possède déjà.

Aller de l’avant : Heraud a déclaré à Neural que la société s’attend à ce que l’acquisition commence à verser des dividendes aux clients de Deere dans les prochains mois. Il dit que l’entreprise a l’intention à terme d’atteindre des vitesses plus élevées avec ses systèmes d’autonomie actuels et d’inclure plus de véhicules.

L’objectif ultime est d’automatiser et d’optimiser entièrement le travail agricole afin que les agriculteurs puissent consacrer leur temps à la gestion de niveau supérieur et à d’autres activités humaines uniques.

Prise rapide : Deere a déjà fait sensation en matière d’autonomie et d’automatisation. Il y a moins d’un mois, nous disions qu’elle devenait lentement l’une des sociétés d’IA les plus importantes de la planète. Mais cette acquisition nous donne toutes les raisons de mettre à jour cette évaluation — c’est maintenant rapidement devenir la société d’IA à surveiller.

Tout le monde a besoin de manger. Et, malgré la perception du grand public selon laquelle l’IA mettra les gens au chômage, il y a une pénurie de main-d’œuvre dans le monde agricole – les machines peuvent aider.

Il est difficile de penser à un meilleur cas d’utilisation de l’autonomie que d’optimiser la capacité de l’humanité à se nourrir. Et, tout aussi excitant, il est également difficile de penser à un terrain d’essai meilleur et plus sûr pour l’automatisation et l’autonomie que les grands espaces d’une parcelle agricole géante.

À tout le moins, cette acquisition signale la nouvelle émergence de John Deer en tant que société d’intelligence artificielle à la pointe de l’industrie agro-technologique.

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