Yaz ayının ortalarında soyuanların vəziyyətinin yoxlanılması üçün sahə kəşfiyyatı - tükənən, lakin yeni növlər çıxararkən lazımlı iş.
Yetiştiricilər hər gün böyümək mövsümünün kritik dövrlərində, podların erkən yetişməsi kimi arzu olunan xüsusiyyətləri göstərmək üçün böyümək mövsümünün kritik dövrlərində gəzməlidirlər. Lakin, bu işarələrin aşkarlanmasını avtomatlaşdırmaq imkanı olmadan, elm adamları bir çox sayt kimi test edə bilməzlər, çünki bazara yeni növləri aradan qaldırmaq üçün vaxtları artırmaq istəyirlər.
İllinoys Universitetinin yeni araşdırmasında, elm adamları, iki gün ərzində soyuma və süni intellektdən görüntülərdən istifadə edərək soyuanların yetkinləşməsinin vaxtını proqnozlaşdırır və bu işi çox asanlaşdırır.
"Pod yetkinliyinin qiymətləndirilməsi çox vaxt tələb edir və burada səhv etmək çox vaxt mümkündür, çünki bu qiymətləndirmə sistemi podun rənginə əsaslanır və səhv müəyyənləşdirmək riski var" deyir Nicholas Martin , İllinoysda Yemləmə Departamentinin dosenti və işin əməkdaşı. "Bir çoxu, yetkinliyi qiymətləndirmək üçün dronlardan görüntülərdən görüntülərdən istifadə etməyə çalışdı, ancaq bunu etmək üçün dəqiq bir yol tapan biriyik."
Martin ilə işləyən doktorantura tələbəsi Rodrigo Trevizan, kompüterlərdə beş sınaqda, üç böyüyən mövsüm və iki ölkədə toplanan dronlardan rəng dəyişikliklərini aşkar etmək üçün kompüterlərə dərs verdi. Kompüterlərin də "pis" görüntüləri də nəzərdən keçirə və şərh edə bildiklərini qeyd etmək vacibdir.
"Deyək ki, hər üç gündə şəkillər toplamaq istəyirik, ancaq buludların göründüyü və ya yağışın keyfiyyətinə təsir edən bir dəfə. Sonda, müxtəlif illər və ya fərqli yerlərdən məlumat aldığınız zaman, hamısı görüntülərin sayından, fasilələr sayına görə fərqli görünəcəkdir. İnkişaf etdiyimiz əsas yenilik, alınan bütün məlumatları necə nəzərə ala biləcəyimizdir. Modelimiz məlumatların nə qədər tez-tez olmasına baxmayaraq yaxşı işləyir "deyir Trevizan.
Trevisan, Dərin Kopyoyallı Neural Netwars (CNN) adlanan süni intellekt növü istifadə etdi. Deyir ki, CNN, insan beyninin şəkillərin komponentlərini - rəng, forma, toxuması, yəni gözlərimizdən əldə edilən məlumatların təfsirini şərh etməyi öyrəndiyini söyləyir.
"CNN, formada, hüdudlarından və toxumalardan başqa rəngdə kiçik dəyişiklikləri aşkar edir. Bizim üçün ən vacib rəng idi. Ancaq istifadə etdiyimiz süni intellektin modellərinin üstünlüyü, eyni modeldən istifadə etmək üçün, məhsul və ya span kimi başqa bir xarakteristikanı proqnozlaşdırmaq üçün olduqca sadə olacağı olduqca sadə olması olduqca sadədir. Beləliklə, indi bu modellərimiz var, insanlar bir çox digər vəzifələri yerinə yetirmək üçün eyni strategiyadan istifadə etmək daha asan olmalıdır "dedi Trevizan.
Elm adamları, texnologiyanın ilk növbədə ticarət şirkətlərində faydalı olacağını söyləyirlər.
"Tədqiqatda iştirak edən sektor tərəfdaşlarımız var idi ki, bu da növbəti illərdə onu istifadə etmək istəyərlər. Və çox yaxşı, vacib bir töhfə verdilər. Cavabların bitki və fermerlər üçün qərar qəbul edən sahə yetişdiriciləri üçün uyğun olduğundan əmin olmaq istədilər "dedi Nicholas Martin.
(Mənbə: FarmTario.com. Şəkil: Getty Images).