Интеграция компьютерного зрения в сельском хозяйстве. Применение продуктов Nvidia для борьбы с сорняками — Евгений Рвачов, руководитель IoT-направления в Promwad

Хотите живой пример того, как наши митапы помогают участникам развивать свои проекты и карьеру? В марте к нашему открытому микрофону на встрече AI + Edge Computing подключался Евгений Рвачов из Харькова, чтобы представить свой проект по разработке голосового помощника на базе компьютерного зрения. А в этот четверг — 16 декабря — Евгений представит нам свою новую разработку уже в роли руководителя IoT-направления в компании Promwad. :-)

Напомним: наши встречи нацелены на поддержку участников сообщества Hardware Ecosystem — инженеров и менеджеров, которые хотят трансформировать свои разработки в новые продукты, создавая новые компании и поднимаясь на новые ступеньки профессионального развития. Поздравляем Евгения с новой должностью и желаем успехов! Надеемся, что вскоре мы порадуем вас новыми позитивными историями участников нашего сообщества.

Публикуем наше традиционное мини-интервью для знакомства со спикером:

— Евгений, что бы ты хотел рассказать о себе будущим участникам нашего митапа?

— Я хочу делиться с людьми чем-то ценным. Пусть это будет не масштабный проект, но если он делает жизнь ощутимо лучше — это уже хорошо. В этом моя роль творческого человека, инженера, отчасти — изобретателя.

Мне нравится компьютерное зрение в разработке ПО (любая робототехника, дроны или личные помощники). Мне нравится создавать продукты от идеи до их выхода на рынок и видеть реакцию людей, которые их используют. Люблю смотреть, как мой продукт, как ребенок, растет и помогает людям.

Мне нравится фантазировать и постоянно генерировать новые идеи. С раннего детства люблю технологии и все, что с ними связано, особенно инженерное дело, когда появляется симбиоз между аппаратным и программным обеспечением.

Работаю в сфере технологий вот уже почти 20 лет. Пробовал себя в роли веб-разработчика, инженера, менеджера, предпринимателя и технического лидера. Недавно присоединился к дизайн-центру электроники Promwad, чтобы руководить там целым направлением разработке продуктов, где есть связь проблемы и решения в симбиозе электроники и программного обеспечения для интернета вещей.

— В чем суть твоего кейса, который ты представишь на митапе?

— Я бы хотел показать на примере конкретной разработки, как модели машинного обучения позволяют отделять полезную культуру от сорняков, взаимодействуя при этом с системами распыления в реальном времени. Такая технология позволяет добиться значительной экономии при распылении химикатов — снижаем расход до 70% и решаем проблему загрязнения почвы. Систему можно установить на любой опрыскиватель, навесной или процепной, и работать на скоростях 5 до 15 км/ч. Вот тут можно посмотреть, как это работает:

— Чем твой кейс будет интересен инженерам и менеджерам?

— Менеджеры смогут посмотреть на процесс разработки продукта, который решает конкретную проблему в сельском хозяйстве. Еще этот кейс может быть интересен специалистам, которые работают с компьютерным зрением и машинным обучением.

А инженерам будет интересно разобрать железячные и программные компоненты нашей системы — продукты Nvidia с связке с AWS. Вот, из каких блоков состоит решение:

TAO (ранее как Nvidia TLT) — платформа адаптации модели ИИ, которая упрощает и ускоряет создание корпоративных приложений и сервисов на основе интерфейса командной строки.
Deepstream SDK для быстрой разработки и развертывание приложений и услуг Vision AI.
Jetson Nano — небольшой мощный компьютер, который позволяет запускать несколько нейронных сетей параллельно для классификации изображений, обнаружения объектов, сегментации и обработка речи. И все это на простой в использовании платформе, которая потребляет всего 5 Вт.
AWS (Greengrass V2, IoT Core, S3, EC2) для локальных вычислений, обмена сообщениями, управления данными, синхронизации и ML Inference на периферийных устройствах.
Модули камеры / блоки инференса и коммуникация с электросоленоидами для форсунок опрыскивателя

Как видите, это реальное применение наборов инструментов от Nvidia в Hardware / Software и Cloud. Будет здорово, если у кого-то появится интерес к поиску решений подобных проблем. Мой кейс позволит участникам посмотреть на инженерную строну своего проекта с другой стороны.

— Евгений, а какова цель твоей презентации? Кого или что ты ищешь через наше сообщество?

— Сейчас, когда у меня есть готовое решениея, я ищу производителей агротехники и интеграторов, думаю над возможными моделями продаж. И еще, конечно, хотелось бы собрать отзывы и вопросы слушателей. Обратная связь всегда полезна.

— Спасибо такой искренний рассказ о себе и удачи тебе с проектом! До встречи на митапе 16 декабря!

Незадолго до митапа мы опубликуем расписание всех докладов, чтобы вы могли выбрать самый интересный для себя доклад и подключиться к нам в удобное время. Напоминание о событии и ссылка на трансляцию придет на почту всем, кто зарегистрируется по ссылке.

Присоединяйтесь!