Трактор на зелёном поле под ярким солнцем, вид сверху.

Компания Carbon Robotics разработала модель искусственного интеллекта, которая обнаруживает и идентифицирует растения.

Машина LaserWeeder компании Carbon Robotics работает в поле.
Источник изображения: Carbon Robotics

Что является сорняком, а что нет, и что нужно уничтожить на поле, определяется взглядом фермера — и теперь все чаще новой моделью искусственного интеллекта от Carbon Robotics.

Компания Carbon Robotics из Сиэтла, производящая LaserWeeder — парк роботов, использующих лазеры для уничтожения сорняков, — в понедельник анонсировала новую модель искусственного интеллекта, Large Plant Model (LPM). Эта модель мгновенно распознает виды растений и позволяет фермерам уничтожать новые виды сорняков без необходимости переобучения роботов.

Модель LPM обучена на более чем 150 миллионах фотографий и точек данных, собранных машинами компании на более чем 100 фермах в 15 странах, где в настоящее время работают роботы. Эта модель теперь лежит в основе Carbon AI, системы искусственного интеллекта, которая служит «мозгом» для автономных роботов компании по уничтожению сорняков.

Пол Майкеселл, основатель и генеральный директор Carbon Robotics, рассказал TechCrunch, что до внедрения LPM каждый раз, когда на ферме появлялся новый вид сорняка — или даже тот же самый вид сорняка на другой почве или с немного другим внешним видом — компании приходилось создавать новые метки данных, чтобы переобучить свои машины распознавать это растение.

По словам Майкеселла, каждый раз этот процесс занимал около 24 часов. Теперь LPM может мгновенно распознать новый сорняк, даже если никогда раньше его не видел.

«Фермер может в режиме реального времени сказать: „Это новый сорняк. Я хочу, чтобы вы его уничтожили“, и это то, чего раньше никогда не делалось», — сказал Майкеселл. «Нет необходимости в новой маркировке или переобучении, потому что модель крупных растений понимает на гораздо более глубоком уровне, что она видит и к какому типу растений она относится».

Майкселл рассказал, что компания, основанная в 2018 году, начала разработку этой модели вскоре после начала поставок первых машин в 2022 году. Майкселл обладает многолетним опытом создания подобных нейронных сетей, полученным на предыдущих должностях в Uber и в работе над гарнитурами виртуальной реальности Oculus от Meta.

Новая модель будет интегрирована в существующие системы компании посредством обновления программного обеспечения. После этого фермеры смогут указывать машине, что нужно уничтожить, а что защитить, выбирая фотографии, собранные машиной, в пользовательском интерфейсе робота.

Компания Carbon Robotics привлекла более 185 миллионов долларов венчурного капитала от таких инвесторов, как Nvidia NVentures, Bond и Anthos Capital, и других. Теперь компания намерена продолжить доработку модели по мере того, как машины будут продолжать передавать в LPM новые данные.

«Сейчас в нашем обучающем наборе более 150 миллионов размеченных растений, — сказал Майкеселл. — У нас достаточно данных, чтобы, взглянув на любое изображение, определить, что это за растение, к какому виду оно относится, с кем связано, какова его структура, даже не видя это конкретное растение раньше, потому что в нейронную сеть поступает огромное количество данных».

Источник: techcrunch.com

✅ Найденные теги: Carbon Robotics, искусственный интеллект, Компания, Модель, новости, Обнаружение, Растения

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Звёздное небо с галактиками и туманностями, космос, Вселенная, астрофотография.
Женщина с длинными тёмными волосами в синем свете, нейтральный фон.
Спутник исследует черную дыру в космосе, испускающий световой луч.
Пикачу использует электрический разряд на фоне неба.
Черный углеродное волокно с текстурой плетения, отражающий свет.
Круглый экран с изображением замка и горы, рядом электронная плата.
Код на экране компьютера, программирование, интерфейс разработчика.
Статистика использования видеокарт NVIDIA RTX, показывающая изменения за октябрь-февраль.
Макросъемка клетки под микроскопом, текстура и форма на голубом фоне.
Image Not Found
Звёздное небо с галактиками и туманностями, космос, Вселенная, астрофотография.

Система оповещения обсерватории Рубина отправила 800 000 сигналов в первую ночь наблюдений.

Астрономы будут получать оповещения о небесных явлениях в течение нескольких минут после их обнаружения. Теренс О'Брайен, редактор раздела «Выходные». Публикации этого автора будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и в ленту новостей на главной…

Мар 2, 2026
Женщина с длинными тёмными волосами в синем свете, нейтральный фон.

Расследование в отношении 61-фунтовой машины, которая «пожирает» пластик и выплевывает кирпичи.

Обзор компактного пресса для мягкого пластика Clear Drop — и что будет дальше. Шон Холлистер, старший редактор Публикации этого автора будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и в ленту новостей на главной странице вашего…

Мар 2, 2026
Черный углеродное волокно с текстурой плетения, отражающий свет.

Материал будущего: как работает «бессмертный» композит

Учёные из Университета штата Северная Каролина представили композит нового поколения, способный самостоятельно восстанавливаться после серьёзных повреждений.  Речь идёт о модифицированном армированном волокном полимере (FRP), который не просто сохраняет прочность при малом весе, но и способен «залечивать» внутренние…

Мар 2, 2026
Круглый экран с изображением замка и горы, рядом электронная плата.

Круглый дисплей Waveshare для креативных проектов

Круглый 7-дюймовый сенсорный дисплей от Waveshare создан для разработчиков и дизайнеров, которым нужен нестандартный экран.  Это IPS-панель с разрешением 1 080×1 080 пикселей, поддержкой 10-точечного ёмкостного сенсора, оптической склейкой и защитным закалённым стеклом, выполненная в круглом форм-факторе.…

Мар 2, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых