Penconnaissance lapangan kanggo mriksa negara kacang kedelai ing tengah musim panas - kesel, nanging perlu kanggo mbusak varietas anyar.
Breeders kudu ngumbara saben dina ing srengenge kanthi scorching ing mangsa kritis ing musim sing tuwuh kanggo nemokake tanduran sing nuduhake fitur sing nuduhake fitur sing dikarepake kayata ripening pods. Nanging, tanpa duwe kesempatan kanggo ngotomatisasi deteksi tandha-tandha, para ilmuwan ora bisa nyoba minangka akeh situs sing pengin nambah wektu kanggo ngilangi varietas menyang pasar.
Ing panaliten anyar Universitas Illinois, ilmuwan prédhiksi wektu mateng saka kacang kedelai sajrone rong dina nggunakake gambar saka dron lan intelijen buatan, sing bisa nggampangake karya.
"Penilaian kadewasan pod mbutuhake akeh wektu lan ing kene bisa nggawe kesalahan, amarga sistem evaluasi iki adhedhasar warna pod, lan ana risiko sing ora ditemtokake," ujare Nicholas Martin , Profesor profesor Departemen Creeding ing Illinois lan kerjasama sinau. "Akeh sing nyoba nggunakake potongan gambar saka drone kanggo netepke kadewasan, nanging kita luwih dhisik nemokake cara sing tepat kanggo nindakake."
Rodrigo Trevizan, siswa doktorgorasi sing kerja karo Martin, mulang komputer kanggo ndeteksi owah-owahan warna gambar saka drone, telung musim sing dikembangake kanthi rong negara. Penting kanggo dicathet manawa komputer bisa nimbang lan nerjemahake gambar "ala".
"Ayo kita pengin ngumpulake gambar saben telung dina, nanging yen mega muncul utawa udan, sing mengaruhi kualitas gambar kasebut. Pungkasane, nalika sampeyan nampa data kanggo macem-macem taun utawa saka macem-macem papan, kabeh bakal katon beda karo sudut pandang gambar, interval lan liya-liyane. Inovasi utama sing wis dikembangake yaiku carane bisa kita nganggep kabeh informasi sing ditampa. Model kita bisa digunakake kanthi becik sanajan asring data kasebut bakal ditindakake, "ujare Trevizan.
Trevisan nggunakake jinis intelijen buatan, sing diarani jaringan saraf sing jero (CNN). Dheweke ujar manawa CNN kaya cara kanggo sinau otak manungsa kanggo nerjemahake komponen gambar - warna, bentuk, tekstur - yaiku informasi sing dipikolehi saka mata.
"CNN ndeteksi owah-owahan cilik kanthi warna, saliyane bentuk, wates lan tekstur. Kanggo kita, sing paling penting yaiku warna. Nanging kauntungan saka model intelijen buatan, sing digunakake, yaiku cukup gampang kanggo nggunakake model sing padha kanggo prédhiksi karakteristik liyane, kayata ngasilake utawa span. Dadi, saiki kita duwe model kasebut, wong kudu luwih gampang nggunakake strategi sing padha kanggo ngrampungake akeh tugas liyane, "jelas Trevizan.
Ilmuwan ujar manawa teknologi bakal migunani utamane ing perusahaan komersial.
"Kita duwe mitra Sectororal sing melu sinau sing mesthi pengin nggunakake ing taun-taun sing bakal teka. Lan padha nggawe kontribusi sing apik banget. Dheweke pengin nggawe manawa jawaban cocog kanggo peternak lapangan sing nggawe keputusan sing milih tanduran lan kanggo petani, "ujare Nicholas Martin.
(Sumber: FarmTario.com. Foto: Gambar Getty).