Robotica per l'agricoltura e IA all'edge
Aigen fa progressi nell'agricoltura sostenibile con i robot a energia solare e NVIDIA Cosmos
Aigen
Obiettivo
Aigen sviluppa robot autonomi alimentati a energia solare che rimuovono meccanicamente le erbacce, aiutando gli agricoltori a proteggere le colture e riducendo la dipendenza dall'uso di erbicidi e di macchinari diesel nei campi. Poiché i coltivazioni cambiano rapidamente, raccogliere ed etichettare abbastanza dati del mondo reale per addestrare un'IA affidabile è un processo lento e costoso.
Per superare questo collo di bottiglia, Aigen ha creato Alchemy, un modello del mondo esterno che genera variazioni sintetiche realistiche per colture, erbacce, suolo, luce e profondità. Alchemy include un modello NVIDIA Cosmos post-addestrato personalizzato per l'uso autonomo all'aperto e fuoristrada. I dati sintetici di Aigen consentono il diserbare in autonomia i campi, risparmiando tempo e risorse essenziali. Gli ultimi robot di Aigen utilizzano tre moduli NVIDIA Jetson Orin NX per la percezione, la navigazione e il controllo meccanico ad alta efficienza energetica.
Punti chiave
99% di dati sintetici con Cosmos
- Aigen ha creato Alchemy, il suo modello del mondo esterno personalizzato addestrato con il 99% di dati sintetici, mediante il post-addestramento di NVIDIA Cosmos 3 per ambienti agricoli più realistici e diversificati.
Ridurre l'utilizzo del calcolo al 30% con NVIDIA Jetson
- Trasferire il calcolo a bordo a NVIDIA Jetson Orin NX ha consentito di ridurre l'utilizzo del calcolo da circa il 100% a circa il 30%, migliorando la stabilità e liberando capacità per ulteriori carichi di lavoro IA senza aggiungere hardware o senza eccedere l'energia solare a disposizione del robot.
Hardware efficiente, modelli più intelligenti
- NVIDIA Jetson: capacità dei robot ampliata, riducendo l'hardware di bordo da cinque dispositivi di calcolo a tre moduli NVIDIA Jetson Orin NX, rendendo possibili un design a quattro bracci e azioni robotiche più complesse.
- NVIDIA Cosmos: riduzione dei tempi e dei costi legati all'espansione della copertura dell'addestramento sostituendo mesi di raccolta e di etichettatura manuali dei dati sul campo grazie alla generazione di scenari sintetici.
Maggiore controllo delle erbe infestanti senza usare sostanze chimiche
Migliorare il controllo delle erbe infestanti senza sostanze chimiche in campi impossibili da prevedere
Nel campo della physical AI, la robotica agricola affronta alcuni degli ambienti visivi più complessi e non controllati. In una singola stagione, un campo di soia subisce una trasformazione totale, dalla semina iniziale alla chioma completa, mentre fattori come luce, le condizioni del suolo e la pressione variabile delle erbe infestanti alterano continuamente la scena per i sistemi autonomi.
L'approccio tradizionale all'IA agricola si basa su anni di raccolta e annotazione manuali dei dati, ma questo metodo è difficile da scalare. Poiché ogni campo è unico e i dati visivi sono spesso limitati a brevi intervalli di tempo stagionali, acquisire ed etichettare l'intera gamma di variazioni del campo presenta costi proibitivi e tempi molto lunghi.
L'impatto delle infestanti è immediato: le erbe infestanti invasive diminuiscono la produttività del raccolto e la loro gestione su una vasta superficie rappresenta un onere finanziario significativo. L'emergere di varietà resistenti agli erbicidi è una sfida crescente per molti agricoltori, ma fare affidamento sulla manodopera umana per la rimozione non è né scalabile né conveniente. Inoltre, la dispersione delle sostanze chimiche rappresenta un rischio per il personale e la vegetazione adiacente, mentre il deflusso minaccia gli ecosistemi acquatici locali. Distribuendo una robotica completamente autonoma e alimentata a energia solare per il controllo meccanico delle erbe infestanti, Aigen consente ai coltivatori di proteggere le rese riducendo al minimo la dipendenza dagli erbicidi tradizionali e dalle operazioni sul campo che fanno un uso intensivo di diesel.
La sfida principale consisteva nel divario tra ambienti agricoli in rapida evoluzione e il ritmo lento della raccolta e dell'etichettatura dei dati manuali. Per acquisire diversi tipi di colture, fasi di crescita, densità delle infestanti, condizioni di luce e possibili di malattie, il team di Aigen ha sfruttato la generazione di dati sintetici per espandere l'ambito dell'addestramento. Ciò ha permesso al team di addestrare i modelli di percezione affinché fossero capaci di generalizzare per tipi di colture, specie di infestanti e condizioni del campo non rappresentate nel set di dati post-addestramento.
Sviluppare l'IA per l'agricoltura con NVIDIA Cosmos
Scalare i dati di addestramento agricolo con NVIDIA Cosmos
Con 275 specie di piante infestanti resistenti agli erbicidi documentate a livello globale, la sola raccolta stagionali di dati sul campo non è in grado di fornire la diversità visiva necessaria all'IA agricola. Aigen utilizza Alchemy e NVIDIA Cosmos 3 per generare ed etichettare scenari agricoli sintetici. In precedenza, Aigen ha post-addestrato Cosmos Transfer 2.5, utilizzando circa 3.000 clip RGB e sulla profondità acquisite dalla flotta, per circa 8,3 ore di filmati di soia, cotone e pomodori che coprono diverse densità di infestanti, fasi di crescita e condizioni di luce.
Il modello post-addestrato ha migliorato i risultati in ambienti inaspettati, tra cui:
- Forme e colori delle foglie più appropriati per la specie, maggiore diversità di erbacce, texture del suolo più dettagliate, luci e ombre degli spazi esterni più coerenti e maggiore allineamento con le mappe di profondità.
- Descrizioni delle scene che utilizzano il tipo di coltura, l'angolo della telecamera e le condizioni del campo, producendo esempi etichettati per l'addestramento del modello di percezione.
Sulla base di questo lavoro, Aigen ha post-addestrato una policy sui dati sulla guida condizionati dall'azione, consentendo all'azienda di generare un milione di ore di dati video di azione in pochi mesi, fornendo una fonte scalabile di dati di addestramento abbinati per le policy future
Utilizzando i dati di addestramento sintetici di Alchemy, Aigen ha potuto diserbare i campi in autonomia secondo un modello di percezione addestrato sull'1% di dati del mondo reale e sul 99% di dati sintetici. L'approccio ha ridotto i tempi e i costi associati alla raccolta e all'annotazione manuali dei dati sul campo. Con l'estensione del lavoro dalla percezione all'azione, la prossima sfida è rappresentata dall'esecuzione di modelli sempre più capaci nel rispetto dell'energia solare a disposizione di ogni robot.
"Alchemy, insieme a Cosmos, ci consente di attivare i modelli di controllo delle infestanti in produzione e l'analisi sul campo con tale rapidità che ora possiamo implementarli nella stessa stagione in cui osserviamo la coltura. Normalmente sono necessari da tre a quattro anni per raccogliere ed etichettare i dati e addestrare i modelli. Dal momento che i dati sono già etichettati anziché essere annotati manualmente, non siamo più vincolati alla stagionalità, il tempo di consegna dei modelli dura ore anziché stagioni e i modelli efficienti ora vengono distribuiti direttamente su NVIDIA Jetson Orin NX sui nostri robot Element a energia solare".
Richard Wurden
Co-fondatore e CTO , Aigen
"I prior pre-addestrati e l'architettura estensibile di Cosmos 3 forniscono una base eccellente per la creazione di un modello del mondo personalizzato. Ciò ha contribuito ad accelerare lo sviluppo di Alchemy, che sblocca nuove capacità nell'autonomia non strutturata all'aperto".
Usman Khan
Senior Data Scientist, Aigen
Espandere le capacità dei robot con NVIDIA Jetson
Costruire un robot a quattro bracci con tre moduli NVIDIA Jetson
Sostituendo cinque dispositivi system-on-chip (SoC) con tre moduli NVIDIA Jetson Orin NX, Aigen ha potuto avere a disposizione una maggiore capacità di IA a bordo con un fabbisogno energetico ridotto. Lo spazio aggiuntivo supporta un design a quattro bracci, aumentando la capacità di disinfestazione e mantenendo al contempo la percezione in tempo reale, la navigazione basata sulla visione senza GPS e il controllo meccanico sul robot.
Durante i test di sviluppo, Aigen riferisce che l'architettura basata su Jetson ha operato a circa il 30% di utilizzo del calcolo, rispetto al 100% del sistema precedente. La capacità rimanente permette di migliorare la stabilità del sistema e offre a Aigen la possibilità di aggiungere altre capacità oltre il controllo delle erbe infestanti senza aggiungere hardware di calcolo o eccedere l'energia solare a disposizione dei robot.
Scalare l'agricoltura priva di sostanze chimiche dalle prove sul campo alla flotta
Aigen prevede di utilizzare lo spazio di calcolo disponibile per aggiungere altre capacità oltre alla disinfestazione senza riprogettare l'hardware o eccedere l'energia solare a disposizione. Questa flessibilità è essenziale per il modello di sviluppo di Aigen, consentendo alle nuove funzionalità software di sfruttare la stessa base di calcolo edge con l'espandersi della flotta. Ampliando il supporto alle colture e alle condizioni del campo, Aigen sta adottando NVIDIA Cosmos 3 come modello di base principale di Alchemy per espandere le sue capacità di dati sintetici. Questa combinazione di IA agricola e robotica alimentata da energia solare offre a Aigen un percorso scalabile verso il controllo delle erbe infestanti che riduce la dipendenza dagli erbicidi e di macchinari diesel nei campi. Insieme, l'IA agricola e i robot a energia solare di Aigen stanno contribuendo a scalare il controllo delle infestanti senza usare sostanze chimiche e a creare un futuro più sostenibile per l'agricoltura.
"Aigen è l'unica azienda che effettua il controllo meccanico delle erbe infestanti in maniera completamente autonoma e alimentata a energia solare, e ogni watt di calcolo è importante. Grazie a NVIDIA abbiamo potuto passare da cinque SoC a tre e aggiungere più capacità a ogni robot. In questo modo, il nostro robot a quattro braccia può eseguire l'IA completamente all'edge alimentato a energia solare, navigare senza GPS e mantenere il margine di calcolo per altre funzionalità oltre il controllo delle infestanti".
Richard Wurden
Co-fondatore e CTO , Aigen
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