ਗਰਮੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੋਇਆਬੀਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਯਨੀਆਂ ਦੇ ਰਾਜ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਖੇਤਰ - ਥਕਾਵਟ, ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵੇਲੇ.
ਬ੍ਰੀਡਰਾਂ ਨੂੰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਵਧਣ ਦੇ ਮੌਸਮ ਵਿੱਚ ਭੜਕ ਰਹੇ ਸੂਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਭੜਕਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪੌਦੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੋਡਸ ਦੇ ਅਰੰਭਕ ਮਿਹਨਤ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ. ਪਰ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਮੌਕਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿਚ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ.
ਇਲੀਨੋਇਸ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਨਵੇਂ ਅਧਿਐਨ ਵਿਚ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡਰੋਨਜ਼ ਅਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਦੋ ਦਿਨਾਂ ਵਿਚ ਸੋਇਆਬੀਨ ਦੇ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ.
"ਪੋਡ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਹੀ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਪੋਡ ਦੇ ਰੰਗ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ , ਇਲੀਨੋਇਸ ਅਤੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਹਮਲੇ ਵਿਚ ਸ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ. "ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲੈਣ ਲਈ ਸਕੋਨਜ਼ ਤੋਂ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦਾ ਸਹੀ wrink ੰਗ ਲੱਭਣ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਹਾਂ."
ਪਰ ਮਾਰਟਿਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਇੱਕ ਡਾਕਟੀਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿ computers ਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪੰਜ ਵਧ ਰਹੇ ਮੌਸਮ ਅਤੇ ਦੋ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡਰੋਨ ਤੋਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੇ ਰੰਗ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ. ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਿ computers ਟਰ ਵੀ "ਭੈੜੀਆਂ" ਚਿੱਤਰਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸਨ.
"ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਅਸੀਂ ਹਰ ਤਿੰਨ ਦਿਨਾਂ ਵਿਚ ਚਿੱਤਰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਇਕ ਵਾਰ ਬੱਦਲ ਆਉਣ ਜਾਂ ਬਾਰਸ਼ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖਰੇ ਸਾਲਾਂ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਸਾਰੇ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਕ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੇ. ਮੁੱਖ ਨਵੀਨਤਾ ਜੋ ਅਸੀਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ. ਟ੍ਰਾਈਜ਼ਨ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ: "ਸਾਡਾ ਮਾਡਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ.
ਟਰੇਸੈਨ ਨੇ ਡੂੰਘੇ ਇੰਕਲੇਸ਼ਨਲ ਨਿ Ne ਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (ਸੀ ਐਨ ਐਨ) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ. ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੀ ਐਨ ਐਨ ਇਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ - ਰੰਗ, ਸ਼ਕਲ, ਟੈਕਸਟ - ਭਾਵ ਸਾਡੀ ਨਜ਼ਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ.
"ਸੀ ਐਨ ਐਨ ਦੇ ਰੂਪਾਂ, ਸਰਹੱਦਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਛੋਟੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਸਾਡੇ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੰਗ ਸੀ. ਪਰ ਜੋ ਅਸੀਂ ਵਰਤੇ ਹੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਮਕਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਰੱਖਦਾ ਹਾਂ, ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਕ ਹੋਰ ਗੁਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸੌਖਾ ਹੋਵੇਗਾ. ਇਸ ਲਈ ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਮਾਡਲ ਹਨ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਹੋਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, "ਟ੍ਰਾਈਵੀਜ਼ਨ.
ਵਿਗਿਆਨੀ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਤੇ ਪ੍ਰਜਨਨ ਦੀਆਂ ਵਪਾਰਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗੀ.
"ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਸੈਕਟਰਲ ਭਾਈਵਾਲ ਸਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਸੀ ਜੋ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਚਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ. ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੰਗਾ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ. ਉਹ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ ਕਿ ਜਵਾਬ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਬ੍ਰੇਡਰਾਂ ਲਈ relevant ੁਕਵੇਂ ਹਨ ਜੋ ਪੌਦੇ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਿਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣਦੇ ਹਨ, "ਨਿਕੋਲਸ ਮਾਰਟਿਨ ਨੇ ਕਿਹਾ.
(ਸਰੋਤ: ਫਾਰਮਟੀਟਰਿਓ.ਕਾੱਮ. ਫੋਟੋ: ਗੈਟੀ ਚਿੱਤਰ).