Blue River科技公司在一年前被John Deere以3亿美元的价格收购，该公司旨在减少农场中除草剂的使用。

John Heraud在公司被收购后继续担任Blue River的首席执行官。他表示，公司始终在召集硅谷志同道合的人才，他们想寻找的是那些可以将自己的技术知识应用于解决更有意义的问题上，而不是仅仅是用于制作当下某一个热门app的人。

 “我们正在利用机器学习对世界产生积极影响。我们并不仅仅把它看作一种赚钱的方式。机器学习应该被用在解决真正值得被解决的问题上，而这正是吸引人才加入我们的原因。”他说。

Blue River的联合创始人Lee Redden也继续担任公司的首席技术官。2011年，Redden和Heraud都就读于斯坦福大学，就在那时二人决定组建创业公司。Redden当时正在读应用于机器人的计算机视觉和机器学习研究生专业，而Heraud在读MBA。

利用NVIDIA GPU和计算机视觉来解决复杂的工业问题并为人类带来巨大福祉的早期成功案例很多，Redden和Heraud的创业公司就是其中之一。

Ryan Kottenstette通过Khosla Ventures投资了Blue River。他表示， “种庄稼是最大最传统的产业，没有什么会比它更重要。”

被农机巨头John Deere收购之后，Blue River依然致力于减少除草剂的使用。公司正在对其See & Spray智能农业技术进行多个试点应用。

装配在拖拉机的后面，See & Spray机器宽约40英尺，能够覆盖12排农作物。它所安装的30个摄像头每50毫秒拍摄一次植物照片，所得数据通过其搭载的25个Jetson AGX Xavier超级计算机模块进行处理。

根据Blue River的说法，当拖拉机以每小时7英里的速度行驶时，运行Blue River图像识别算法的Jetson Xavier模块需要确定从30个摄像头拍摄的图像是杂草还是作物，这速度比眨眼还快。这使得拥有200台精密喷雾器的See & Spray机器人喷雾机有足够的时间分别使用除草剂对每一种杂草进行除草。

Heraud说： “我们使用Jetson对我们的机器学习算法进行推理，并确定一种植物是作物还是杂草，然后只对杂草进行喷洒。”

Blue River已经在其超过一百万张图像上训练其卷积神经网络，其See＆Spray试验机在使用时不断提供新的数据。

Heraud表示，在不同的生长阶段捕获尽可能多的杂草种类对于训练神经网络至关重要，神经网络在装满GPU的服务器以及AWS上的数百个GPU上进行处理。

使用云GPU实例，Blue River可以更快地训练网络。“我们已经能够在几分钟而不是几小时内解决困难的问题和训练。不断有新的可能性出现是一件很酷的事。”他说。

其中，Jetson Xavier紧凑的设计使Blue River摆脱了在拖拉机上安装GPU的个人电脑。John Deere加固了Jetson Xavier模块，它提供了一些保护，使其免受农场的高温和灰尘侵袭。

Heraud说，除草剂是很昂贵的，一名农民每年要花费25万美元购买除草剂，他们本可以至少将这笔费用减少80%。

Blue River的See & Spray可以取代传统或空中喷洒的除草剂，传统除草剂会使整个农作物上都覆盖化学物质，许多国家都在努力避免这种情况。

See & Spray可以减少世界上80%的除草剂使用，相当于减少25亿磅，这将带来巨大的环境效益。

Heraud 表示， “这大大减少了化学物质的含量。我认为这非常符合客户的需求。”