Muse Schwarzwald:

the AI Farming

이 행성은 우리의 것이지, 누구의 것이 아니다.

"이것은 우리가 서로를 더 배려해야 하고, 우리가 아는 유일한 삶의 터전인 저 창백한 푸른 점을 아끼고 보존해야 한다는 책임감에 대한 강조입니다."

― 칼세이건, 창백한 푸른 점: 우주에서의 인류의 비전

농업에서 AI 전환이
왜 필요한가?

전환을 요청받는 문제점

  • 경험에 의존하는 농업
  • 유전자변형작물(ex. 살충)중심의 농업과 종자 관리
  • 단기적 데이터를 활용한 부정확한 농작물 생산량 예측
  • 문제 발생 후 수습하는 후행적 리스크 관리

우리의 행동

  • 데이터 중심의 AI & 로봇 농업 솔루션
  • AI를 활용한 작물들의 상호 연관성 분석
  • 데이터 중심과 인공지능 분석 기반의 생산량 예측 및 예방적 리스크 관리

Palm Tree

이미지 인식 기술의 90% 이상 정확도 보유
  • LiDAR 센싱을 통해 실내, 실외 환경 매핑
  • 공간내 식물, 농작물 인식 기술 보유
  • 인식 정확도 90% 이상
  • 실외 환경에서 특정 열매, 농작물만 인식 가능
Palm Tree 열매 92% 이상 정확한 분류 가능
  • 인식한 이미지 내 열매 부분 추출
  • 열매의 상태 Tagging 데이터 축정
  • 타겟 열매를 대상으로만 상태 인식 진행
  • DNN 기술 대비 객체 검출 정확도 92% 확보
열매의 숙성도 88% 이상 정확한 분석 및 생산량 예측
  • Deep Learning 기반 축적 데이터에 따른 정확도 지속 향상
  • 작물의 수확 적정 시기 판단 및 향후 수확량 분석
  • CNN 기술 대비 열매 분석 정확도 88% 확보

비즈니스 파트너쉽 또는 솔루션 관련 문의사항의 연락을 기다리고 있습니다.

의료용 헴프 (Coming soon)

핵심적인 문제

주먹구구식 경험중심의 헴프 농업

헴프 AI 데이터 센터

자율 헴프 농업 시스템

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