A mezőgazdaság digitalizációja új szintre lépett az elmúlt években, de a rendelkezésre álló adatok értelmezése és hasznosítása továbbra is kihívást jelent. A modern gépek és autonóm robotok által gyűjtött információk mennyisége hatalmas, azonban ezek feldolgozása és gyakorlati döntéshozatalba való beépítése nem triviális feladat. Az NVIDIA, mint gyorsított számítástechnikai technológiákra specializálódott vállalat, e ponton kapcsolódik be a mezőgazdaság fejlődésébe.
Jetson: az autonóm mezőgazdasági gépek számítási magja
A cég Jetson platformja olyan beágyazott számítógép, amelyet kifejezetten autonóm rendszerekhez fejlesztettek ki. Ez a számítógép a gépek fedélzetén helyezkedik el – legyen szó traktorokról, permetezőrobotokról vagy drónokról –, és az érzékelőkből érkező adatok valós idejű feldolgozásáért felel. A Jetson az NVIDIA Orin rendszerchipre épül, amely hét különböző processzort integrál: képfeldolgozót, mesterséges intelligencia feldolgozót, általános célú CPU-t, valamint mélytanulási gyorsítót is tartalmaz. Ez lehetővé teszi, hogy az érzékelők – például kamerák vagy ultrahangos radarok – által közvetített nyers információkból a rendszer valós idejű döntéseket hozzon, például szelektív gyomirtás során.
A hardver mellett a szoftveres háttér is kulcsfontosságú. Az NVIDIA Isaac platform például kifejezetten Jetson környezetben működő autonóm rendszerek fejlesztését és kihelyezését támogatja. Ez a szoftveres infrastruktúra biztosítja a mesterséges intelligencia modellek tanításához, validálásához és telepítéséhez szükséges eszközöket, így a gépek képesek az összetett agronómiai helyzetek felismerésére és kezelésére.
Adatközpont és szimuláció: az NVIDIA AI Enterprise és Omniverse szerepe
A helyszíni adatfeldolgozást kiegészíti a felhőalapú vagy helyi adatközpontban futó „nagy számítógép”, azaz az AI Factory. Itt történik a komplex modellek tanítása, szimulációja és karbantartása. Az NVIDIA AI Enterprise keretrendszer lehetővé teszi a nagymennyiségű mezőgazdasági adat strukturált feldolgozását és az intelligens algoritmusok fejlesztését. Az NVIDIA Omniverse platform segítségével pedig a gépek viselkedése digitális környezetben is tesztelhető, ami segít a különféle mezőgazdasági szituációk pontosabb modellezésében.
Ennek egyik tipikus alkalmazása az autonóm permetezőrobot. A robot érzékelői képadatok segítségével különböztetik meg a kultúrnövényeket és a gyomnövényeket. A valós idejű képfeldolgozás, döntéshozatal és a mechanikai irányítás összehangolása csak akkor működhet megfelelően, ha a számítási infrastruktúra kellően gyors és megbízható.
(fotó: https://www.agricultural-robotics.com/)
Earth-2: időjárási szimuláció és döntéstámogatás
Az autonóm gépeken túl az NVIDIA szerepet vállal a mezőgazdasági döntéstámogatásban is. Az Earth-2 projekt keretében nagyfelbontású időjárási és klímaszimulációkat készítenek, melyek alapján a gazdák előre tervezhetik a munkafolyamatokat, minimalizálhatják a kockázatokat és optimalizálhatják az erőforrások felhasználását. Ezek a szimulációk szoros kapcsolatban állnak a Jetson által gyűjtött helyszíni adatokkal, és lehetőséget teremtenek a mesterséges intelligencián alapuló döntéshozatalra.
A generatív mesterséges intelligencia alkalmazása az agráriumban még gyerekcipőben jár, de az NVIDIA ehhez is megteremti az alapokat. A nyelvi modellek és elemző rendszerek képesek a különböző forrásokból származó adatokat (időjárás, talajállapot, növényegészségügy) összevetni, és azokból használható következtetéseket levonni.
A gyorsított számítástechnikai eszközök tehát nemcsak a robotok működését támogatják, hanem a mezőgazdasági vállalkozások komplex döntési folyamatait is. Az NVIDIA célja nem kevesebb, mint egy teljesen integrált, gépi intelligencián alapuló agrárinfrastruktúra létrehozása, amely a jövő gazdaságainak versenyképességét és fenntarthatóságát is megalapozhatja.
