حقل استطلاع للتحقق من حالة فول الصويا في خضم الصيف - مرهقة، ولكن العمل اللازم عند إزالة أصناف جديدة.
يجب على المربين على وجوههم يوميا تحت أشعة الشمس الحارقة في فترات حرجة في موسم النمو للعثور على النباتات التي تظهر ميزات مرغوبة مثل النضج المبكر من القرون. ولكن دون الحصول على فرصة لأتمتة اكتشاف هذه العلامات، لا يمكن للعلماء اختبار أكبر عدد ممكن من المواقع كما يرغبون في زيادة الوقت للقضاء على أصناف جديدة في السوق.
في دراسة جديدة لجامعة إلينوي، يتوقع العلماء وقت نضج فول الصويا في غضون يومين باستخدام صور من الطائرات بدون طيار والذكاء الاصطناعي، مما يسهل بشكل كبير العمل.
"يتطلب تقييم استحقاق الجراب الكثير من الوقت وهنا من الممكن في كثير من الأحيان ارتكاب خطأ، لأن نظام التقييم هذا يعتمد على لون جراب، وهناك خطر تحديده بشكل غير صحيح" "، كما يقول نيكولاس مارتن ، أستاذ مشارك في وزارة العيد في إلينوي ومتعاون الدراسة. "حاول الكثيرون استخدام لقطات من الطائرات بدون طيار لتقييم النضج، لكننا أول من يجد طريقة دقيقة للقيام بذلك".
Rodrigo Trevizan، طالب دكتوراه يعمل مع مارتن، يدرس أجهزة الكمبيوتر لاكتشاف تغييرات الألوان على الصور التي تم جمعها في خمس تجارب، ثلاثة موسم نموا ودولين. من المهم ملاحظة أن أجهزة الكمبيوتر كانت قادرة على النظر في الصور "السيئة" وتفسيرها.
"دعنا نقول أننا نريد جمع الصور كل ثلاثة أيام، ولكن بمجرد ظهور الغيوم أو تمطر، مما يؤثر على جودة الصور. في النهاية، عندما تتلقى بيانات لسنوات مختلفة أو من أماكن مختلفة، ستبدو جميعها مختلفة عن وجهة نظر عدد الصور والواصلات وما إلى ذلك. الابتكار الرئيسي الذي طورناه هو كيف يمكننا مراعاة جميع المعلومات الواردة. يقول تريفيزان: إن نموذجنا يعمل بشكل جيد بغض النظر عن عدد المرات التي كانت فيها البيانات مستمرة ".
استخدم Trevisan نوع الذكاء الاصطناعي، يسمى الشبكات العصبية التنافعية العميقة (CNN). يقول أن CNN يشبه وسيلة لهما يتعلم الدماغ البشري تفسير مكونات الصور - اللون، الشكل، الملمس - أي المعلومات التي تم الحصول عليها من أعيننا.
"CNN اكتشاف تغييرات صغيرة في اللون، إلى جانب النماذج والحدود والقوام. بالنسبة لنا، كان الأكثر أهمية اللون. لكن ميزة نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي استخدمناها، هي أنه سيكون من السهل جدا استخدام نفس النموذج للتنبؤ بسمة أخرى، مثل العائد أو تمتد. لذلك، الآن أن لدينا هذه النماذج، يجب أن يكون الناس أسهل بكثير استخدام نفس الاستراتيجية لتحقيق العديد من المهام الأخرى ".
يقول العلماء إن التكنولوجيا ستكون مفيدة في المقام الأول في تربية الشركات التجارية.
"كان لدينا شركاء قطاعات شاركوا في الدراسة التي من شأنها أن ترغب بالتأكيد في استخدامها في السنوات القادمة. وقدموا مساهمة جيدة جدا ومهمة. أرادوا التأكد من أن الإجابات ذات صلة بالمربين الميدانيين الذين يتخذون قرارات اختيار النباتات والمزارعين "، قال نيكولاس مارتن.
(المصدر: farmtario.com. الصورة: غيتي إيماجز).