農業機器巨頭企業John Deerec旗下的Blue River公司正在廣泛測試其AI驅動系統。

Blue River科技公司在一年前被John Deere以3億美元的價格收購，該公司旨在減少農場中除草劑的使用。

John Heraud在公司被收購后繼續擔任Blue River的首席執行官。他表示，公司始終在召集硅谷志同道合的人才，他們想尋找的是那些可以將自己的技術知識應用于解決更有意義的問題上，而不是僅僅是用于制作當下某一個熱門app的人。

“我們正在利用機器學習對世界產生積極影響。我們并不僅僅把它看作一種賺錢的方式。機器學習應該被用在解決真正值得被解決的問題上，而這正是吸引人才加入我們的原因。”他說。

Blue River的聯合創始人Lee Redden也繼續擔任公司的首席技術官。2011年，Redden和Heraud都就讀于斯坦福大學，就在那時二人決定組建創業公司。Redden當時正在讀應用于機器人的計算機視覺和機器學習研究生專業，而Heraud在讀MBA。

利用NVIDIA GPU和計算機視覺來解決復雜的工業問題并為人類帶來巨大福祉的早期成功案例很多，Redden和Heraud的創業公司就是其中之一。

Ryan Kottenstette通過Khosla Ventures投資了Blue River。他表示， “種莊稼是最大最傳統的產業，沒有什么會比它更重要。”

除草劑噴霧2.0

被農機巨頭John Deere收購之后，Blue River依然致力于減少除草劑的使用。公司正在對其See & Spray智能農業技術進行多個試點應用。

裝配在拖拉機的后面，See & Spray機器寬約40英尺，能夠覆蓋12排農作物。它所安裝的30個攝像頭每50毫秒拍攝一次植物照片，所得數據通過其搭載的25個Jetson AGX Xavier超級計算機模塊進行處理。

根據Blue River的說法，當拖拉機以每小時7英里的速度行駛時，運行Blue River圖像識別算法的Jetson Xavier模塊需要確定從30個攝像頭拍攝的圖像是雜草還是作物，這速度比眨眼還快。這使得擁有200臺精密噴霧器的See & Spray機器人噴霧機有足夠的時間分別使用除草劑對每一種雜草進行除草。

Heraud說： “我們使用Jetson對我們的機器學習算法進行推理，并確定一種植物是作物還是雜草，然后只對雜草進行噴灑。”

GPU造福農業科技

Blue River已經在其超過一百萬張圖像上訓練其卷積神經網絡，其See＆Spray試驗機在使用時不斷提供新的數據。

Heraud表示，在不同的生長階段捕獲盡可能多的雜草種類對于訓練神經網絡至關重要，神經網絡在裝滿GPU的服務器以及AWS上的數百個GPU上進行處理。

使用云GPU實例，Blue River可以更快地訓練網絡。“我們已經能夠在幾分鐘而不是幾小時內解決困難的問題和訓練。不斷有新的可能性出現是一件很酷的事。”他說。

其中，Jetson Xavier緊湊的設計使Blue River擺脫了在拖拉機上安裝GPU的個人電腦。John Deere加固了Jetson Xavier模塊，它提供了一些保護，使其免受農場的高溫和灰塵侵襲。

環境保護中的商業機會

Heraud說，除草劑是很昂貴的，一名農民每年要花費25萬美元購買除草劑，他們本可以至少將這筆費用減少80%。

Blue River的See & Spray可以取代傳統或空中噴灑的除草劑，傳統除草劑會使整個農作物上都覆蓋化學物質，許多國家都在努力避免這種情況。

See & Spray可以減少世界上80%的除草劑使用，相當于減少25億磅，這將帶來巨大的環境效益。

Heraud 表示， “這大大減少了化學物質的含量。我認為這非常符合客戶的需求。”