Robotika Karbon memiliki mengisyaratkan untuk beberapa waktu bahwa “robot AI lain” akan bergabung dengan jajaran produknya. Pekan lalu, perusahaan yang bermarkas di Seattle ini akhirnya mengungkap Large Plant Model (LPM), yang dikatakan sebagai model AI tercanggih yang pernah ada untuk mendeteksi dan mengidentifikasi tanaman.
LPM akan memungkinkan armada LaserWeeder Carbon Robotics untuk langsung menangani gulma di lapangan, tanpa perlu terus-menerus melatih ulang mesin-mesin tersebut. Hasilnya, petani dapat mengatasi gulma yang tidak diinginkan dengan lebih cepat dan akurat dibandingkan sebelumnya, bahkan dengan mesin LaserWeeder milik perusahaan dan peralatan otomatisasi yang menyertainya.
Bagi pendiri dan CEO Paul Mikesell, LPM adalah cara untuk menjadikan alat AI tidak hanya berharga tetapi juga praktis bagi petani.
“Ada seluruh segmen pertanian dan peternakan yang tidak benar-benar mendapatkan manfaat dari semua penelitian AI ini,” ujarnya Berita AgFunder. “Banyak penelitian AI yang dilakukan pada ChatGPT dan mobil self-driving Anda. Saya ingin membawa teknologi canggih semacam itu ke dalam pertanian.”
“Ketika robot kami dapat memahami tanaman apa pun di lahan apa pun dengan segera dan beradaptasi dengan perilaku secara real-time, petani akan segera mendapatkan manfaat maksimal dari mesin tersebut,” tambahnya.
150 juta tanaman dan terus bertambah
LPM dimungkinkan karena banyaknya data yang dikumpulkan Robotika Karbon selama bertahun-tahun tentang tanaman, kata Mikesell.
“Hal ini terjadi setelah Anda mendapatkan cukup data dan Anda benar-benar dapat mulai mengulangi cara kerja AI, dan membangun sesuatu yang benar-benar baru. Hal ini hanya terjadi jika Anda memiliki volume data yang kami miliki dan pengalaman yang kami miliki di lapangan.”
Populasi gulma bervariasi dari satu lahan ke lahan lainnya, dan, karena mereka beradaptasi dengan lingkungan tertentu, mungkin terlihat sedikit berbeda di satu jenis tanah dan iklim dibandingkan jenis tanah dan iklim lainnya.
Carbon Robotics telah menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk mengambil gambar, melatih dan melatih kembali AI-nya pada variasi ini, kata Mikesell.
“Kami kini telah sampai pada titik di mana model AI memiliki cukup data, dan kami mengubah serta berinovasi dalam cara jaringan saraf beroperasi.”
Hasilnya, LPM dapat mengidentifikasi gulma baru secara instan.
“Ia dapat langsung mengetahui tidak hanya jenis tanamannya tetapi juga seperti apa bentuknya dari berbagai sudut yang berbeda, seperti apa bentuknya saat ia tumbuh dan berubah seiring berjalannya waktu. Kita tidak perlu mengirimkan (gambarnya) ke pusat data dan melatih ulang model dan sebagainya.”
Petani yang menggunakan LaserWeeder dapat memanfaatkan fitur PlantProfiles baru untuk memilih foto tanaman dan gulma di Aplikasi Operator iPad Carbon Robotics. Sistem secara otomatis menyesuaikan dengan parameter baru dari bidang spesifik tersebut.
Itulah nilai sebenarnya dari alur kerja, kata Mikesell. “Kedengarannya rumit dan canggih, tetapi pada akhirnya maksud sebenarnya adalah Anda cukup menunjuk pada sebuah gambar.”
Mereka yang memiliki mesin LaserWeeder akan dapat mengakses LPM melalui pembaruan perangkat lunak.
'Lebih canggih' dibandingkan mobil self-driving
LPM sendiri telah bekerja selama bertahun-tahun, kata Mikesell, yang latar belakangnya mencakup pengerjaan sistem pembelajaran mendalam untuk Uber.
“Versi awal LaserWeeder dibuat dengan sistem AI serupa dengan apa yang dilakukan orang dengan mobil tanpa pengemudi—model visi komputer yang lebih tradisional.”
“Arsitektur jaringan saraf tradisional tidak benar-benar dibangun untuk melakukan hal semacam ini,” tambahnya tentang kemampuan LPM.
“Tidak mungkin ia memahami hal-hal yang dilihatnya sedemikian rupa sehingga Anda dapat menunjukkan sesuatu yang baru dan dapat menguraikannya serta mencocokkannya dengan segala sesuatu yang lain (di lingkungan itu).”
Bagi Mikesell dan tim, tantangan terbesar dalam mengembangkan dan menghadirkan LPM ke pasar adalah arsitektur model dan apa yang mampu dilakukan pada GPU.
LPM adalah hasil dari mengambil “ilmu komputer terbaik dan AI terbaik serta menerapkannya pada pertanian.”
“Model-model ini menjadi sangat canggih sehingga Anda dapat melihat bagian-bagian tertentu dari arsitektur AI kami dan berpikir bahwa ini sebenarnya lebih maju daripada apa yang mereka lakukan pada mobil-mobil self-driving. Itu adalah inovasi yang nyata.”