물리적 AI를 위한 시스템 설계: 사우디아라비아에서 위성 이미지를 이용한 제한 작물 탐지

이것은 공개 참고 아키텍처에 대한 엔지니어링 요약입니다. 이 논문, 객체 모델(JSON 형식), 그리고 모델 레지스터는 CC BY 4.0 하에 재사용이 자유롭습니다: [https://codeatoms.ai/restricted-crop-monitoring-saudi-arabia/]. 운영자는 이름으로가 아니라 클래스로 설명됩니다.

사우디아라비아의 농업 및 지구 관측 운영자는 지하수가 희소한 자원이기 때문에 녹색 사료에 대한 금지 조치를 시행하고 재배를 허가된 지역으로 제한합니다. 모든 구획을 방문하여 확인하는 것은 불가능합니다. 이미지로만 확인하는 것은 아무도 조치할 수 없는 플래그만을 생성할 뿐입니다.

어떻게 18개월 서비스가 이미지를 신뢰할 수 있는 케이스 파일로 변환하는지 알아봅니다.

1. 여덟 개의 소스를 열네 개의 객체로 결합하기

국립 농업 등록부, 작물 및 우물 면허, 서비스 기록, 그리고 미러링된 Sentinel-2, Sentinel-1, Landsat 아카이브가 하나의 어댑터 패밀리를 통해 들어옵니다. 농장 소유지(Farm holding), 필드(field), 면허(licence), 작업 지시서(tasking order), 이미지 캡처(image capture), 탐지 플래그(detection flag), 케이스 파일(case file), 그리고 현장 검사원(field inspector)이 열네 개의 객체 중 일부입니다. 탐지는 그것이 놓여 있는 소유지의 면허에 결합될 때만 의미를 갖습니다.

2. 두 개의 작은 오픈 모델

RF-DETR은 지역별로 미세 조정되어 작물을 찾습니다. Chronos-2는 제로샷(zero shot) 방식으로 각 구획의 식생 지수 기준선(baseline)을 예측하여, 기준선에서 벗어나는 필드가 눈에 띄게 합니다. 둘 다 Apache 2.0이며 함께 약 0.55 GB의 가중치를 보유합니다.

3. 왕국 내 하나의 카드

둘 다 운영자의 자체 시설에 있는 48 GB L40S급 추론 노드에서 실행됩니다. 이를 소유하는 비용은 3년 동안 약 15,200달러로, 가장 깊은 3년 AWS 커밋먼트의 약 3분의 2 정도입니다. 오늘날 임대 옵션은 왕국 외부에 위치하며 이미지를 국경을 넘어 이동시키고 등록부도 마찬가지입니다. 이 카드 등급은 미국 수출 허가(US export licence)가 필요하여 논문에서 지적합니다.

4. 사람이 모든 케이스를 열어봅니다

플래그가 지정된 소수만이 현장 검사관에게 도달하며, 이 검사관은 사건 파일이 열리기 전에 현장에서 확인합니다. 모델이 검색 범위를 좁힙니다. 검사관이 발견을 합니다.

전체 설계, 그림, 모든 가격이 인용된 비용 부록 및 객체 모델: 논문. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.23186675

물리적 AI 시스템 설계를 위한 CodeNinja Atoms 플랫폼인 [CodeNinja Praxis]에서 설계되었습니다. 객체 모델은 살아있는 시스템으로 변환하는 [Hyper Ontology]로 가져와집니다. 공개된 hyper-ontology loader를 사용하여 직접 로드할 수 있습니다.