Bir urug'lik qancha sog'lom pomidor o'simliklari hosil qiladi? Wageningen universiteti va tadqiqotining Agro Food Robotics tadqiqotchilari urug'chilar va paxtakorlarga bu savolga tez va ob'ektiv javob beradigan, xarajatlarni tejash va samaradorlikni oshiradigan avtomatik unib chiqish testini ishlab chiqdilar.
Yetishtiruvchilar bir xil o'simliklarni etkazib berishni yaxshi ko'radilar va shuning uchun ular buyurtma qilgan urug'ning sifatini bilishni xohlashadi. Bir partiya urug‘ qancha o‘simlik hosil qiladi? O'sishda orqada qolgan, buralgan poyasi yoki bargi yo'qolgan namunalar bormi? Seleksionerlar ham, paxtakorlar ham unib chiqish sinovlarini o'tkazadilar.
Ushbu sinovlardan o'stirilgan o'simliklar qo'lda baholanadi va kompaniyaning o'ziga xos mezonlari va etishtirish usullariga ko'ra amalga oshiriladi. Masalan, seleksioner butun yil davomida aynan bir xil sharoitda yetishtiradi, tijorat issiqxonasida esa bu shartlar mavsumga qarab farq qilishi mumkin. . “Shuning uchun unib chiqish testlari natijalari bir-biridan farq qilishi mumkin. Bu seleksionerlar uchun urug‘lik sifati bo‘yicha kelishib olishlari va yetishtiruvchilarga ko‘chat yetishtirishni to‘g‘ri baholashda qiyinchilik tug‘diradi”, deydi Lidiya Meesters, Wageningen universiteti va tadqiqotining Agro Food Robotics tadqiqotchisi.
Neyron tarmoqlar
Loyihada Seleksion kompaniyalar va yetishtiruvchilar uchun yuqori texnologiyali o'simlik fenotiplash vositalaridan foydalanish (2018-2021), Wageningen universiteti va tadqiqotining Agro Food Robotics kompaniyasi tadqiqotchilari bu muammolarni bartaraf etadigan avtomatik, standartlashtirilgan urug‘lanish testini ishlab chiqdilar.
"MARVIN kamera tizimimiz bilan biz pomidor ko'chatlarining ko'p sonli yuqori tezlikdagi plyonkalarini yaratamiz va ularni tasniflash dasturiga bog'laymiz", deydi Meesters. “Dasturiy taʼminot kompyuterlarga olingan maʼlumotlar asosida oʻrganish imkonini beruvchi sunʼiy intellekt shakli boʻlgan neyron tarmoqlardan (chuqur oʻrganish) foydalanadi. Bunday holda biz 2 o'lchovli va 3 o'lchovli tasvirlarni yaratamiz.
Yaxshiroq bashorat
Loyihaning o'n bitta hamkoridan biri - Warmenhuizen shahridagi Bejo Zaden tadqiqotchisi Pol Verbruggen. "Biz har doim urug'imizdan pomidor o'simliklarining sifati va bir xilligini yaxshiroq bashorat qilishga intilamiz", deb tushuntiradi u.
Vageningen tadqiqoti tufayli bu maqsadga erishish mumkin. "Marvin kamera tizimi allaqachon o'simliklarning sifatini juda yaxshi bashorat qilganga o'xshaydi", deydi Verbruggen. “Sun'iy intellekt kabi yangi texnologiyani qo'shsangiz, ishonchlilik sezilarli darajada oshadi. Birinchi natijalar, shuningdek, pomidor o'simliklarining 2-D yoki 3-D tasvirlarini to'plashingiz muhim emasligini ko'rsatadi. "Biz uchun bilish juda yoqimli, chunki bu Bejo Zaden allaqachon yaxshi tizimdan foydalanayotganini tasdiqlaydi."
Samarali ishlash
Verbruggen, shuningdek, urug'lik sifatini aniq o'lchash bo'yicha boshqa tomonlar bilan konsensusga erishish qiyinligini ta'kidladi. "Biz hozirda har bir zanjir hamkori o'z modelini o'rgatishi mumkin bo'lgan moslashtirilgan bashoratli modellar ustida birga ishlamoqdamiz." Agar bu Meestersga tegishli bo'lsa, bu modellar faqat boshlanishi. "Issiqxonalarga zamonaviy texnologiyalar qanchalik ko'p kiritilsa, kompaniyalar shunchalik samarali bo'ladi."