Колку здрави растенија од домати ќе даде една семка? Истражувачите од Agro Food Robotics од Wageningen University & Research развија автоматско ртење тест кој им дава брзи и објективни одговори на ова прашање на одгледувачите на семиња и на одгледувачите, заштедувајќи ги трошоците и зголемувајќи ја ефикасноста.
Одгледувачите сакаат да испорачуваат еднообразни растенија и затоа сакаат да го знаат квалитетот на семето што го нарачуваат. Колку растенија дава една серија семе? Дали има примероци кои заостануваат во растот, имаат извиткано стебло или лист кој недостасува? И одгледувачите и одгледувачите на семиња вршат тестови за 'ртење.
Растенијата што се одгледуваат од овие тестови се оценуваат рачно, и според сопствените критериуми и методи на одгледување на компанијата. Одгледувачот на семиња, на пример, одгледува потполно исти услови во текот на целата година, додека во комерцијална стаклена градина овие услови може да варираат по сезона . „Резултатите од тестовите за 'ртење, според тоа, може да се разликуваат еден од друг. Ова им отежнува на одгледувачите на семиња да се договорат за квалитетот на семето и на одгледувачите правилно да го проценат производството на садници“, вели Лидија Местерс, истражувач во Agro Food Robotics на Универзитетот и истражување на Вагенинген.
Невронски мрежи
Во проектот Експлоатација на високотехнолошки алатки за фенотипирање на растенијата за одгледувачки компании и одгледувачи (2018-2021), истражувачите од Agro Food Robotics од Wageningen University & Research развија автоматски, стандардизиран тест за ртење кој ги елиминира овие проблеми.
„Со нашиот систем за камера MARVIN, правиме голем број филмови со голема брзина од садници од домати и ги поврзуваме со софтверот за класификација“, вели Местерс. „Софтверот користи невронски мрежи (длабоко учење), форма на вештачка интелигенција која им овозможува на компјутерите да учат врз основа на информациите што ги добиваат. Во овој случај правиме и 2-димензионални и 3-димензионални слики.”
Подобро предвидување
Еден од единаесетте партнери во проектот е Пол Вербруген, истражувач во Bejo Zaden во Warmenhuizen. „Секогаш бараме подобро да го предвидиме квалитетот и униформноста на растенијата од домати од нашето семе“, објаснува тој.
Таа цел сега е на дофат благодарение на истражувањето на Вагенинген. „Се чини дека системот на камера на Марвин веќе доста добро го предвидува квалитетот на растенијата“, вели Вербруген. „Кога ќе додадете нова технологија, како што е вештачката интелигенција, доверливоста значително се зголемува. Првите резултати, исто така, покажуваат дека не е важно дали собирате 2-D или 3-D слики од растенија од домати. „За нас е убаво да се знае, бидејќи потврдува дека Бејо Заден веќе користи добар систем“.
Работејќи ефикасно
Вербруген, исто така, истакна дека е тешко да се постигне консензус со другите страни за тоа како точно да се измери квалитетот на семето. „Сега работиме заедно на прилагодени модели за предвидување, со кои секој партнер на синџирот може да тренира свој модел“. Ако е до Местерс, овие модели се само почеток. „Колку повеќе модерната технологија е интегрирана во оранжериите, толку компаниите стануваат поефикасни“.