Tarımsal Sağlanan Faydalar
Yeni Zirvelere Ulaşmak: İleri Tarımsal İzleme Dronlarıyla
Tanışın
Giriş
Tarım sektöründe bilimsel yenilik denildiğinde genellikle
otonom ekim ve hasat ekipmanları, akıllı sulama sistemleri veya genetik
mühendislik akla gelir. Ancak çoğu zaman en etkili yenilikler, bitki büyüme
takibi, hastalık tespiti ve verim projeksiyonu gibi rutin ama zaman alıcı
görevlerin verimliliğini artıran çözümlerdir.
AAEON, yakın zamanda bir müşterisinden, AI çıkarımı ve
yüksek çözünürlüklü görüntüleme kullanarak geniş tarım alanlarında gerçek
zamanlı veriler sağlayabilecek bir drone çözümü geliştirme görevi aldı. Yapılan
değerlendirmeler sonucunda müşteri, AMD Ryzen™ Embedded V2000 Serisi
İşlemciler ve Radeon™ Grafik birimine sahip kompakt single-board bilgisayar de
next-V2K8’i tercih etti.
Tarım Dronu Uygulamalarının Karşılaştığı Zorluklar
Müşterinin en büyük kaygısı, seçilen çözümün boyutu ve
ağırlığıydı, çünkü bu faktörler uçuş süresi, pil ömrü ve entegrasyon
kolaylığı üzerinde doğrudan etkiliydi.
Buna karşın, yüksek çözünürlüklü görüntü elde edebilen,
büyük veri setlerini analiz edebilen ve karmaşık AI modellerini çalıştırabilen
bir sistem ihtiyacı, seçilecek çözümün özel olmasını zorunlu kılıyordu. Ayrıca
drone’ların kapsaması gereken geniş alan göz önüne alındığında, veri toplama ve
organizasyon için alan bazlı bir izleme yöntemi gerekiyordu.
Bu nedenle, GPS modülleri entegre edilerek doğru
konumsal veri sağlandı. Çevresel koşulları izlemek için ışık yoğunluğu
sensörleri gibi ek çevresel cihazlar da kullanıldı.
Son olarak, çözümün bu görevleri uç noktada (edge)
gerçekleştirebilmesi, aynı zamanda saha ile merkezi yönetim sistemi
arasında bir kablosuz ağ geçidi olarak işlev görmesi gerekiyordu.
Böylece drone’un topladığı veriler uzmanlar tarafından yorumlanabilecek ve
tespit edilen sorunlara yönelik müdahale yapılabilecekti.
Uygulama Mimarisi: de next-V2K8 Uçuşa Hazırlanıyor
Proje gereksinimleri dikkatle değerlendirildikten sonra
müşteri, uygulamayı hayata geçirmek için de next-V2K8’i ideal çözüm
olarak belirledi.
- Küçük
boyut (86 mm x 55 mm): Drone üzerindeki toplam yükü minimize ederek
daha iyi uçuş dinamiği ve uzun uçuş süresi sağladı.
- AMD
Ryzen™ Embedded V2718 + Radeon™ Graphics: 8 çekirdek ve 16 iş
parçacığı ile yüksek performans sağladı.
- 16
GB LPDDR4x sistem belleği: Yüksek çözünürlüklü görüntülerin hızlı
işlenmesini mümkün kıldı.
- Entegre
Radeon™ Graphics: Görsel veri görselleştirme kapasitesini artırarak
büyük görüntü veri setlerini rahatlıkla işledi.
Müşteri, multispektral ve görünür ışık kameralarını
iki adet USB 3.2 Gen 2 Type-A portu üzerinden bağladı. GPS modülü ve ışık
sensörleri için ise çift COM pin header kullanıldı. Bu sayede drone,
konum bilgisini doğru şekilde elde ederken taranan alanın çevresel koşullarını
da izleyebildi.
Board ayrıca USB 2.0 pin konnektörleri ve GPIO arabirimleri
sunarak, sıcaklık ve nem sensörleri gibi ek cihazların entegrasyonuna
olanak sağladı. Bu geniş dahili I/O kapasitesi, fiziksel port kullanımı olmadan
çok çeşitli çevresel verilerin toplanmasını mümkün kıldı.
AI İşleme ve İnferans
de next-V2K8, yüksek genişletilebilirlik sunan bir
single-board bilgisayar olarak, AI hızlandırma modüllerinin
entegrasyonuna olanak tanır. Müşteri, hastalık belirtileri, zararlı tespiti ve
bitki büyüme oranlarını belirleyen algoritmalar geliştirmişti.
Board’un rolü:
- Periferik
kameralar ve sensörlerden gelen verileri işlemek
- Edge
üzerinde analiz yapmak
- Ölçülen
her faktör için anlamlı çıkarımlar sağlamak
AI çıkarımı için seçenekler:
- M.2
2280 M-Key slotu veya FPC üzerinden PCIe [x4] arayüzü ile AI hızlandırma
modülü
- Entegre
Radeon™ Graphics ile paralel işlem avantajı
Müşteri, alan tasarrufu ve mekanik dayanıklılık nedeniyle entegre
GPU’yu AI çıkarımı için tercih etti. Böylece M.2 2280 M-Key slotu, 4G
modülü için boş bırakıldı ve drone’un verileri merkezi yönetim sistemine gerçek
zamanlı olarak iletilebildi.
Sağlanan Faydalar
de next-V2K8’in tarım drone sistemine entegrasyonu,
müşteriye çeşitli avantajlar sağladı:
- Geniş
alan izleme: İnsan gücüyle mümkün olmayan alanlarda doğru veriler
toplandı.
- Maliyet
etkinliği ve verim artışı: Erken müdahale ile hastalık ve zararlı
tespitinde verimlilik sağlandı.
- Düşük
enerji tüketimi: Entegre GPU ile AI çıkarımı, enerji verimliliğini
artırdı ve aşırı ısınmayı engelledi.
- Dayanıklı
ve kompakt tasarım: Sistemin bakıma duyarlılığı azaldı, bağlantı ve
modül sorunları minimize edildi.
Sonuç
de next-V2K8 örneği, AAEON’un AI ve edge computing çözümleriyle tarım gibi kritik sektörlerde temel süreçleri iyileştirme yeteneğini göstermektedir. Bu, AAEON’un piyasaya kaliteli ve yenilikçi çözümler sunmadaki liderliğini pekiştirirken, tarım gibi ekonomik açıdan kritik sektörler için somut etkiler yaratmaktadır.