הערת העורך: ה- כנס VISION 2022 יכלול חקירה מורחבת של התחומים בהם חדשנות מניעה שינוי במהירות, כולל מגמות בגידולים מיוחדים בעלי ערך גבוה, תוכניות קיימות וקליטת פחמן, ומערכות ייצור סביבתיות מבוקרות בטכנולוגיה מתקדמת. נושא מתפתח אחד בנושא סדר יום הוא נתונים חזותיים. להלן מבט מבפנים על האופן שבו חיישנים חזותיים וראייה ממוחשבת יהיו חיוניים כדי לסייע לכלל התעשייה לעמוד בדרישות המזון של אוכלוסייה עולמית הולכת וגדלה.
ראייה ממוחשבת חוותה פריחה של ממש. תובנות שנאספות באמצעות נתונים מרחפנים, לוויינים ומטוסים אוספות נתונים מהשמיים. חיישנים המותקנים על ציוד מסוגלים למדוד שינויים במאפייני צמחים או בפרמטרים של קרקע באמצעות חישת החזרה אופטית. חיישני LiDAR מסוגלים כעת למדוד את מבנה הצמחים בתלת-ממד.
מעבר לסיוע לאגרונומים עם נתונים, ראייה ממוחשבת היא גם בליבת הפעלת מכונות אוטונומיות בשטח, ועוזרת למכונות להגיב למצבים בשטח או אפילו לזהות מכשולים. הטכנולוגיה אף מאפשרת לנו להגיב למיקום מדויק במיוחד. נתונים מתמונות לוויין, אשר מסוגל להביא פרטים ברמת סנטימטר. עם כל הטכנולוגיה הזו שעומדת לרשותנו, האם בכלל יש צורך בעיניים אנושיות?
ברגע שמצלמות, חיישנים ולוויינים אלה ייפרסו בקנה מידה גדול בשדות ובחממות, הם יספקו כיסוי מעקב של 100% מסביב לשעון. כאשר זה יקרה, אגרונומיה מרחוק, ובמידה רבה גם חקלאות מרחוק, עשויות להפוך למציאות. ככל שמכונות ורובוטים אוטונומיים מקבלים על עצמם מספר גדל והולך של תפקידים, ייתכן שהצורך בכוח אדם גדול כבר לא יהיה נחוץ. בעוד שכיום רוב הפירות והירקות נקטפים ונארזים ידנית, דו"ח של S&P Global צופה שעד 2025, מערכות תפיסה ואלגוריתמי קטיף יאפשרו היבטים של קטיף אוטונומי בחקלאות סביבה מבוקרת (CEA).
פריחה זו בראייה ממוחשבת אינה רלוונטית רק בחקלאות. למעשה, בתור התחום הבוגר ביותר בבינה מלאכותית מודרנית, היא מחלחלת לכל מגזר במשק. ההזדמנויות הטמונות באוטומציה של יכולות חזותיות מביאות הזדמנויות שוק אינסופיות בכל מגזר. כבני אדם, ראייה היא החוש המפותח ביותר שלנו - זה שאנו משתמשים בו הכי הרבה כדי לקלוט את העולם סביבנו. פרופסור לאופטיקה רפואית דיוויד וויליאמס מסביר ש"יותר מ-50 אחוז מהקליפת המוח, פני השטח של המוח, מוקדשים לעיבוד מידע חזותי".
אין זה צירוף מקרים שחלק המוח האנושי האחראי על ניתוח מידע חזותי הוא הגדול ביותר מבין שאר החושים. רשתות עצביות מלאכותיות הן חלק חיוני מלמידת מכונה ועמוד השדרה של טכנולוגיות חזותיות מודרניות. במילותיו של פרופסור וויליאמס, "הבנת אופן פעולת הראייה עשויה להיות המפתח להבנת אופן פעולת המוח בכללותו".
טכנולוגיות ויזואליות כבר מניעות פיתוחים במזון ובחקלאות שישנו את האופן שבו העולם מגדל, מייצר, מעביר וצורך מזון. ראייה ממוחשבת היא כנראה התחום המתקדם ביותר מבחינה טכנולוגית בכל הנוגע לבינה מלאכותית. עושר חסר תקדים זה של נתונים ויזואליים ניתן לרתום ולעבד באמצעות למידת מכונה ולאחר מכן להחזירם למגדלי מזון או למכונות אוטונומיות כמו צירי השקיה. גם לאחר הקציר, ראייה ממוחשבת מספקת טכנולוגיה שכבר נמצאת בשימוש למשימות מפתח קריטיות כמו תהליך... מיון ודירוג פירות וירקות, משימה שכאשר היא מבוצעת על ידי בני אדם היא לא עקבית, גוזלת זמן, משתנה ויקרה.
ההשפעה של טכנולוגיה זו היא עצומה. חיישנים חזותיים וראייה ממוחשבת יהיו חיוניים כדי לסייע לכלל התעשייה לעמוד בדרישות המזון של אוכלוסייה עולמית הגדלה. נתוני הבנק העולמי מצביעים על כך שעד שנת 2025, רוב מגזרי המזון והחקלאות יושפעו עמוקות מאימוץ טכנולוגיות חזותיות, כגון זיהוי תמונה, מצלמות, רובוטיקה ועוד. אין זה מפתיע שטכנולוגיות ראייה ממוחשבת ובינה מלאכותית נמצאות בלב עולם חדש. גל של סטארט-אפים טכנולוגיים מבטיחים במגוון רחב של תחומים, כולל קמעונאות, בנייה, ביטוח, אבטחה וחקלאות.
שיפור תהליכים קיימים כנקודת מוצא להתחלת מהפכה
יש שפע של טכנולוגיות ויזואליות זמינות למגדלי מזון. זה כולל כל מכשיר או כלי אשר לוכד, מנתח, מסנן, מציג או מפיץ נתונים ויזואליים. מערכות אלו נועדו למנף ראייה ממוחשבת, למידת מכונה או בינה מלאכותית כדי להבין את כל הנתונים הוויזואליים, ולספק תובנות מעשיות או לפעול באופן אוטונומי על פיהן.
אחרון דו"ח של LDV Capital הדו"ח בנושא טכנולוגיות חזותיות מדגיש כמה מגמות מפתח לעתיד, אשר ינבעו מאימוץ טכנולוגיות חזותיות בקרב מגדלי מזון בחמש השנים הקרובות. הדבר המעניין ביותר בהן הוא שהן מדגישות בעיקר את השיפור והאימוץ של טכנולוגיות קיימות. זו לא תהיה מהפכה אלא אבולוציה הדרגתית ככל שטכנולוגיות חזותיות יהפכו למיינסטרים. לדוגמה, הדו"ח מצביע על אלגוריתמים של למידת מכונה הקולטים תמונות של רחפנים, מטוסים ולוויינים ברזולוציה גבוהה יותר ובטווח ספקטרלי גדול יותר, מה שמאפשר עוד יותר אגרונומיה מרחוק. כמו כן, ככל שמהירות העיבוד תגדל, חישה המותקנת על ציוד תאפשר קבלת החלטות ברמת הצמח, כגון ריסוס מדויק של עשבים שוטים והנחת זרעים.
האם ניתן להפוך כל תהליך קיים לאוטומטי ולנהל מרחוק?
עם כל כך הרבה "עיניים" שמנטרות ומעריכות צמחים 24/7, וטכנולוגיות ויזואליות שמכסות באופן נרחב שדות או חממות שלמות, האם ניתן לנהל את החקלאות והאגרונומיה מרחוק בעתיד הקרוב? מניסיון עם לקוחותינו, אני יודע שהרבה מגדלי מזון כבר צריכים לעשות הרבה פחות נסיעות לשדה הודות לתובנות או תמונות שצולמו על ידי מכונות ומועברות אליהם. יתרה מכך, היכולת שלהם להתמודד עם בעיות כמו מזיקים היא ממוקדת ומדויקת יותר. במקום לבצע בדיקות נקודתיות שגרתיות, מכשירים אלה מסוגלים לנטר 100% מהגידולים שלהם, 100% מהזמן.
בעוד שראייה ממוחשבת היא פריצת דרך משמעותית שתגדיר מחדש את האופן שבו מזון גדל ומעובד, היא לא הסוף. נדרשות טכנולוגיות משלימות נוספות כדי לאפשר לנו לראות מתחת לעלה ומתחת לאדמה, שהן קריטיות לא פחות לקבלת התמונה המלאה. לדוגמה, ניטור וניתוח המיקרוביום באמצעות חיישנים ייעודיים המודדים שפע, גיוון והתיישבות של מיקרואורגניזמים באיברי צמחים מעל ומתחת לאדמה.
איסוף, שילוב והבנה של כל הנתונים הללו יהיו אתגר מרכזי לרתום את כוחה של ערימת הטכנולוגיות הגדלה שעליה יסתמכו מגדלי מזון. מגדלי מזון תמיד הסתמכו על מאות אותות מהשטח, אך כלים ופלטפורמות מתפתחים אלה משמעותם שהם יצטרכו לאגד תובנות ממספר הולך וגדל של מקורות. המטרה הסופית היא ליצור מערכת מאוחדת שתספק את התמונה המלאה והברורה הדרושה כדי לאפשר החלטות אגרונומיות טובות יותר ברמה גבוהה.
