Тұқымнан қанша сау қызанақ өсімдігі шығады? Wageningen University & Research Agro Food Robotics зерттеушілері тұқым өсірушілер мен өсірушілерге бұл сұраққа тез әрі объективті жауап беретін, шығынды үнемдейтін және тиімділікті арттыратын автоматты өну сынағын жасады.
Өсірушілер біркелкі өсімдіктерді жеткізуді ұнатады, сондықтан олар тапсырыс беретін тұқымның сапасын білгісі келеді. Тұқымның партиясы қанша өсімдік береді? Өсуден артта қалған, сабағы бұралған немесе жапырағы жоқ үлгілер бар ма? Тұқым өсірушілер де, өсірушілер де өну сынақтарын жүргізеді.
Осы сынақтардан өсірілген өсімдіктер қолмен бағаланады және компанияның жеке критерийлері мен өсіру әдістеріне сәйкес бағаланады. Мысалы, тұқым өсіруші жыл бойы дәл осындай жағдайда өсіреді, ал коммерциялық жылыжайда бұл жағдайлар маусымға байланысты өзгеруі мүмкін. . «Сондықтан өну сынақтарының нәтижелері бір -бірінен өзгеше болуы мүмкін. Бұл тұқым өсірушілерге тұқымның сапасы туралы келісуді қиындатады, ал өсірушілерге көшеттердің өнімін дұрыс бағалауға мүмкіндік береді », - дейді Вагенинген университеті мен зерттеулерінің Agro Food Robotics ғылыми қызметкері Лидия Местерс.
Нейрондық желілер
Жобада Асыл тұқымды компаниялар мен өсірушілер үшін өсімдіктерді фенотиптендірудің жоғары технологиялық құралдарын пайдалану (2018-2021 жж.), Wageningen University & Research Agro Food Robotics зерттеушілері бұл проблемаларды жоятын автоматты, стандартты өну сынағын жасады.
«Біздің MARVIN камералық жүйесімен біз қызанақ көшеттерінің көптеген жоғары жылдамдықтағы пленкаларын жасаймыз және оларды жіктеу бағдарламасына байланыстырамыз»,-дейді Миестер. «Бағдарламалық қамтамасыз етуде компьютерлер алған ақпарат негізінде оқуға мүмкіндік беретін нейрондық желілер (терең оқыту) қолданылады. Бұл жағдайда біз екі өлшемді және үш өлшемді кескін жасаймыз ».
Жақсырақ болжау
Жобаның он бір серіктесінің бірі - Варменхуизендегі Бежо Заденнің зерттеушісі Пол Вербругген. «Біз әрқашан біздің тұқымнан қызанақ өсімдіктерінің сапасы мен біркелкілігін жақсырақ болжауға тырысамыз», - деп түсіндіреді ол.
Бұл мақсатқа қазір Wageningen зерттеулерінің арқасында қол жеткізуге болады. «Marvin камералық жүйесі өсімдіктердің сапасын жақсы болжайды», - дейді Вербрюгген. «Жасанды интеллект сияқты жаңа технологияларды қосқанда, сенімділік айтарлықтай артады. Алғашқы нәтижелер қызанақ өсімдіктерінің 2-D немесе 3-D суреттерін жинау маңызды емес екенін көрсетеді. «Біз үшін бұл жақсы, өйткені бұл Бежо Заденнің жақсы жүйені қолданатынын растайды».
Тиімді жұмыс жасау
Вербрюгген тұқым сапасын дәл өлшеу туралы басқа тараптармен консенсусқа қол жеткізу қиын екенін де атап өтті. «Біз қазірдің өзінде әр желілік серіктес өз моделін үйрете алатын, алдын ала болжанған модельдер бойынша бірлесіп жұмыс жасаймыз». Егер бұл Meester -ге қатысты болса, бұл модельдер тек бастамасы. «Қазіргі заманғы технологиялар жылыжайларға неғұрлым көп енгізілсе, компаниялар соғұрлым тиімді болады».