Жайдын ортосуна соянын абалын текшерүү үчүн талаа чайкоо - жаңы сортторду алып жатканда, чарчаган, бирок зарыл иш.
Селекциячылар күн сайын күн сайын өсүп келе жаткан мезгилдин кескин мезгилдерде күн сайын өсүп чыккан мезгилдин кескин мезгилдеринде күн сайын өскөн мезгилдин кескин мезгилдерде, мисалы, быштак менен эрте бышып турган өсүмдүктөрдү табышат. Бирок, ушул белгилерди аныктоо мүмкүнчүлүгүн автоматташтырууга мүмкүнчүлүгү жок, илимпоздор базарга жаңы сортторду жок кылуу үчүн убакытты көбөйтүүгө мүмкүнчүлүк бере алышпайт.
Иллинойс университетинин жаңы изилдөөсүндө, илимпоздор дрондуктардан жана жасалма интеллекттен сүрөттөрдү колдонуп, эки күндүн ичинде соя буурчактарынын мөөнөтүн болжолдошот деп болжолдошот.
"Под суммасын баалоо көп убакытты талап кылат жана бул жерде ката кетирүүгө болот, анткени бул баалоо тутуму подкунун түсүнө негизделген жана аны туура эмес аныктоо коркунучу бар" дейт Николас Мартин , Иллинойс жана окуунун биргелешип уюму департаментинин доценти, ошондой эле изилдөө. "Көптөр дрондуктардан баштап, жетилгендикти баалоо үчүн, дрондуктардан тартып колдонууга аракет кылышты, бирок биз аны биринчи жолу издеп жатабыз."
Мартин менен иштеген докторантуранын студенти Родриго Тревизан, беш сынган, үч өспүрүм, эки өсүп турган мезгил жана эки өлкөдө үч чоңойгон мезгилде жана эки өлкө. Компьютерлер "жаман" сүрөттөрүн да эске алуу жана чечмелеп бере алганын белгилей кетүү керек.
"Биз сүрөттөрдү үч күндө чогултуп алууну каалайбыз деп айталы, бирок булуттар пайда болот, ал эми булуттар пайда болот, ал сүрөттөрдүн сапатына таасир этет. Акырында, сиз ар кандай жылдар бою же ар кайсы жерлерден маалыматтарды алсаңыз, алардын бардыгы сүрөттөрдүн санына, интервалдардын жана башкаларга карата айырмаланып турушат. Негизги инновациясы биз иштеп чыккан маалыматтарды кантип эске алышыбыз мүмкүн. Маалымат канчалык көп жүрүп жатканыбызга карабастан, биздин модель жакшы иштейт "дейт Тревизан.
TRVISAN DEEFFOCTAL NEURURENTS (CNN) деп аталган жасалма интеллект түрүн колдонгон. Анын айтымында, CNN адам мээсинин сүрөттөрүн чечмелөөсүн үйрөнгөндөй, бул, башкача айтканда, көзүбүздөн алынган маалыматтар, түстүн, форма, текстурасы.
"CNN кичинекей өзгөрүүлөрдү, формада, чек аралар жана текстураларды эске албаганда, кичинекей өзгөрүүлөрдү аныктайт. Биз үчүн эң маанилүүсү түсү болгон. Бирок биз колдонгон жасалма акыл моделдеринин артыкчылыгы, ошол эле моделди түшүмдүүлүктү же түшүмдүү деп айтууга болот. Ошентип, бизде бул моделдер бар, алар көптөгөн башка маселелерди аткаруу үчүн бир эле стратегияны колдонуудан бир топ жеңилирээк болушу керек », - деп түшүндүрдү Тревизан.
Окумуштуулар бул технология, негизинен коммерциялык компанияларда пайдалуу болот деп айтышат.
«Бизди жакынкы жылдары сөзсүз түрдө колдонууну каалай турган изилдөөгө катышкан тармактык өнөктөштөр бар болчу. Алар абдан жакшы, маанилүү салым кошушту. Алар жооптордун селекциячылар үчүн зордук-зомбулукту жана фермерлер үчүн чечим чыгарган талаа селекциячыларына актуалдуу деп ишендирүүнү каалашкан "деди Николас Мартин.
(Булак: farmtario.com. Сүрөт: Getty Images).