Pag-uli sa uma alang sa pagsusi sa estado sa mga soybeans sa taliwala sa ting-init - gikapoy, apan kinahanglan nga trabaho kung makuha ang bag-ong mga barayti.
Ang mga breeders kinahanglan nga maglatagaw adlaw-adlaw sa ilawom sa pagsunog sa adlaw sa mga kritikal nga panahon sa nagtubo nga panahon aron makit-an ang mga tanum nga nagpakita sa maayong pagkahinog sa mga pods. Apan, wala'y higayon nga ipatuman ang mga timailhan sa kini nga mga timailhan, ang mga siyentipiko dili makasulay sa daghang mga site nga gusto nila nga madugangan ang oras sa merkado.
Sa bag-ong pagtuon sa University of Illinois, ang mga siyentipiko nagtagna sa oras sa pagkahinog sa mga soybeans sa sulod sa duha ka adlaw gamit ang mga imahe gikan sa mga drones ug artipisyal nga salabutan, nga nagpadali sa trabaho.
"Ang pagsusi sa pagkahamtong sa Pod nanginahanglan daghang oras ug dinhi kanunay nga posible nga makahimo og sayup, tungod kay ang kolor sa kolor sa pod, ug adunay usa ka peligro nga dili husto nga pagtino niini," miingon si Nicholas Martin , Associate Propesor sa Department of Creeding sa Illinois ug Kombinasyon sa pagtuon. "Daghang misulay sa paggamit sa mga snapshot gikan sa mga drone aron mahibal-an ang pagkahamtong, apan kami ang una nga nakakaplag usa ka tukma nga paagi sa pagbuhat niini."
Si Rodrigo Trevizan, usa ka estudyante sa doktor nga nagtrabaho kauban si Martin, nagtudlo sa mga kompyuter aron mahibal-an ang mga pagbag-o sa kolor sa mga imahe gikan sa mga drones nga nakolekta sa lima ka mga pagsulay, tulo nga nagtubo nga panahon ug duha ka mga nasud. Mahinungdanon nga matikdan nga ang mga kompyuter nakonsiderar ug gihubad bisan ang mga "daotan" nga mga imahe.
"Atong isulti nga gusto namon nga mangolekta mga imahe matag tulo ka adlaw, apan sa higayon nga makita ang mga panganod o nag-ulan, nga nakaapekto sa kalidad sa mga litrato. Sa katapusan, kung makadawat ka mga datos alang sa lainlaing mga tuig o gikan sa lainlaing mga lugar, silang tanan magkalainlain gikan sa punto sa mga imahe, agwat ug uban pa. Ang nag-unang pagbag-o nga naugmad naton mao kung giunsa naton mahibal-an ang tanan nga kasayuran nga nadawat. Maayo ang among modelo bisan kung unsa ka sagad nga ang mga datos moadto, "ingon si Trevizan.
Gigamit ni Trevisan ang tipo sa artipisyal nga paniktik, nga gitawag lawom nga mga network sa network sa lawom nga network sa network (CNN). Giingon niya nga ang CNN sama sa usa ka paagi nga nahibal-an sa utok sa tawo nga hubaron ang mga sangkap sa mga imahen - kolor, porma, texture, kana, ang kasayuran nga nakuha gikan sa among mga mata.
"Namatikdan sa CNN ang gagmay nga mga pagbag-o sa kolor, gawas sa mga porma, mga utlanan ug texture. Alang kanato, ang labing hinungdanon mao ang kolor. Apan ang bentaha sa mga modelo sa artipisyal nga salabutan, nga among gigamit, mao nga kini yano nga yano nga gamiton ang parehas nga modelo aron matagna ang lain nga kinaiya, sama sa ani o gitas-on. Mao nga, karon nga kita adunay kini nga mga modelo, ang mga tawo dali nga mogamit sa parehas nga estratehiya aron matuman ang daghang ubang mga buluhaton, "gipasabut ni Trevizan.
Giingon sa mga siyentista nga ang teknolohiya magamit sa panguna sa mga komersyal nga kompanya.
"Kami adunay mga kasosyo sa sektor nga miapil sa pagtuon nga siguradong mogamit niini sa umaabot nga mga tuig. Ug naghimo sila usa ka maayo kaayo, hinungdanon nga kontribusyon. Gusto nila nga sigurohon nga ang mga tubag may kalabutan alang sa mga breeders sa kapatagan nga naghimo mga desisyon nga nagpili mga tanum ug alang sa mga mag-uuma, "ingon ni Nicholas Martin.
(Source: Farmtario.com. Photo: Mga Getty Images).