labs@atheron:~/industries/agriculture/ai$ train agent --grounded

KI für die Feldkontrolle

Eigene Bildmodelle, auf Ihren eigenen Schlägen trainiert.

Ein allgemeines Bildmodell weiß, wie ein Blatt aussieht; es kennt nicht Ihre Kulturen, Ihre Krankheiten oder Ihre Region. Ein eigenes Modell, nachtrainiert auf Bildern, die Ihre Berater beschriften, kennt sie, und es wird jede Saison besser, weil deren Korrekturen ins Training zurückfließen.

Projekt starten Beispielprojekte ansehen

// worauf es hier ankommt

Was in dieser Branche anders ist.

Auf Ihren Schlägen trainiert

Das Modell lernt aus Fotos, die auf Ihren Höfen entstanden und von Ihren Beratern beschriftet wurden, nicht aus einem Standardsatz von irgendwo anders.

Ein Vorschlag, keine Diagnose

Das Modell sagt, was es sieht und wie sicher es ist; die Beraterin bestätigt oder korrigiert, und die Entscheidung zu spritzen bleibt bei ihr.

Vor jeder Saison gemessen

Jede neue Fassung wird an einem zurückgehaltenen Satz Ihrer Bilder bewertet und nur eingesetzt, wenn sie besser abschneidet als die letzte.

Ihre Fotos bleiben Ihre

Bilder und das trainierte Modell liegen in Ihrem eigenen Cloud-Konto, und beides gehört Ihnen, sobald es bezahlt ist.

// Beispielprojekte

Beispiele mit Preis.

Jedes ist angenommen, als solches gekennzeichnet und live aus unserer Preisliste berechnet. Öffnen Sie eines im Rechner und machen Sie es zu Ihrem.

BeispielprojektWeb-AppMobile AppKIEigenes LLM

Feldkontrolle mit eigenem Bildmodell

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Ein Beratungsdienst kontrolliert jede Woche viele Schläge, und ob Krankheiten und Unkraut früh auffallen, hängt davon ab, welcher Berater an dem Tag durch den Schlag ging.

// Was wir bauen würden

Eine Kontroll-App, in der Berater und Betriebe Blätter und Pflanzen fotografieren, mit einem eigenen Bildmodell, das auf Ihren eigenen beschrifteten Bildern regionaler Kulturen, Krankheiten und Unkräuter nachtrainiert wurde und vorschlägt, was es sieht und wie sicher es ist. Ein eigenes Modell passt, weil allgemeine Modelle Ihre Kulturen und Ihre Region nicht kennen; es läuft auf gemieteten GPUs, und die Fotos bleiben Ihre.

// Was drin ist

Fotos vom Telefon, dem Schlag und der Teilfläche zugeordnet, auf der sie entstanden
Ein Modell, auf Ihren beschrifteten Bildern nachtrainiert und vor dem Einsatz an einem zurückgehaltenen Satz gemessen
Vorschläge mit Sicherheitsgrad, von der Beraterin bestätigt oder korrigiert
Korrekturen fließen in die nächste Trainingsrunde ein
Karten der Befunde je Schlag über die Saison
Fotos warten auf dem Telefon, bis es Netz hat

// Tech-Stack

PyTorch
React Native
Python
Next.js
PostgreSQL mit PostGIS
AWS GPU

// Schätzung

Entwicklung: ≈ 171.000 USD bis 261.000 USD, delivered within 33 weeksCAD 243,600 to 372,000
Hosting: ≈ 6.710 USD im MonatCAD 9,550 im Monat
Support: ≈ 2.500 USD im MonatCAD 3,565 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg: Eigenes LLM
Laufende Modellkosten: ≈ 6.530 USD im MonatCAD 9,300 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Données et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 3.4 to 5.9 weeks
Fonctions principales: 1.4 to 2.4 weeks
Développement complet: 0.9 to 1.4 weeks
Première version sur appareils: 2.4 to 4.4 weeks
Entraînement: 4.9 to 8.4 weeks
Tests et corrections: 0.4 weeks
Soumission aux boutiques: 0.4 weeks
Évaluation et tests adverses: 3.9 to 4.4 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Nicht in unserer Hand, und im Kalender berücksichtigt

Examen par les boutiques d’applications: 1 week

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%: CAD 48,480 to 74,160
Découverte 4%: CAD 9,696 to 14,832
Données et plan d’évaluation 5.6%: CAD 13,574.40 to 20,764.80
Maquettes approuvées 4%: CAD 9,696 to 14,832
Fonctions principales 3.3%: CAD 7,999.20 to 12,236.40
Développement complet 2.2%: CAD 5,332.80 to 8,157.60
Première version sur appareils 8.7%: CAD 21,088.80 to 32,259.60
Entraînement 16.9%: CAD 40,965.60 to 62,665.20
Tests et corrections 1.1%: CAD 2,666.40 to 4,078.80
Soumission aux boutiques 2.9%: CAD 7,029.60 to 10,753.20
Évaluation et tests adverses 11.3%: CAD 27,391.20 to 41,900.40
Mise en ligne 4%: CAD 9,696 to 14,832
Production 6%: CAD 14,544 to 22,248
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 24,240 to 37,080
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: CAD 1,200. Im Voraus berechnet, zum Einkaufspreis, außerhalb der Meilensteine

Von diesem Beispiel aus starten

// questions

Fragen, die wir dazu bekommen.

Wie viele beschriftete Fotos braucht ein Modell für Kulturen?

Das hängt davon ab, wie viele Kulturen und Probleme abgedeckt sein sollen. Nachtraining beginnt oft mit einigen hundert beschrifteten Fotos je Problem; wir messen unterwegs und sagen Ihnen, wann mehr helfen würde.

Kann das Modell ohne Netz auf dem Telefon laufen?

Eine kleinere Fassung kann das für die häufigsten Probleme, wobei das vollständige Modell die Fotos prüft, sobald das Telefon wieder verbunden ist. Die Schätzung zeigt beide Wege.

Warum ein eigenes Modell und kein Spitzenmodell für die Feldkontrolle?

Spitzenmodelle beschreiben Fotos allgemein gut, sind bei regionalen Krankheiten und Unkrautarten aber nicht verlässlich. Ein nachtrainiertes Modell ist bei den Problemen, auf die es trainiert wurde, zuverlässiger, und es kostet im Betrieb bei Menge weniger.

Zurück zur Branche: Landwirtschaft Über die Leistung: KI-Agenten und Modelle

// weiter

Nicht ganz Ihr Projekt?

Sagen Sie uns, was Sie vorhaben. Wir melden uns mit einer Spanne und den Fragen, die sie eingrenzen würden. Oder buchen Sie ein Gespräch und wir reden darüber.

Projekt starten Gespräch buchen