Reconnașterea câmpului pentru verificarea stării de soia în mijlocul verii - epuizarea, dar munca necesară atunci când eliminați soiuri noi.
Crediții trebuie să rătăcească zilnic sub soarele scufundat în perioadele critice ale sezonului de creștere pentru a găsi plante care prezintă caracteristici dorite, cum ar fi maturarea timpurie a păstăi. Dar, fără a avea ocazia de a automatiza detectarea acestor semne, oamenii de știință nu pot testa cât mai multe site-uri, deoarece ar dori să crească timpul pentru a elimina noile soiuri pe piață.
În noul studiu al Universității din Illinois, oamenii de știință prezic timpul maturarii de soia în două zile, folosind imagini de la drone și inteligență artificială, care facilitează foarte mult munca.
"Evaluarea maturității POD necesită o mulțime de timp și aici este adesea posibilă de a face o greșeală, deoarece acest sistem de evaluare se bazează pe culoarea podului și există riscul de determinare incorect", spune Nicholas Martin , Profesor asociat al Departamentului de Creding din Illinois și colaboratorul studiului. "Mulți au încercat să utilizeze instantanee de la drone pentru a evalua maturitatea, dar suntem primii care găsesc o modalitate corectă de a face acest lucru".
Rodrigo Trevizan, un student de doctorat care lucrează cu Martin, a predat computere pentru a detecta modificări de culoare ale imaginilor de la drone colectate în cinci studii, trei sezon de creștere și două țări. Este important să rețineți că computerele au putut să ia în considerare și să interpreteze chiar și imaginile "rele".
"Să presupunem că vrem să colectăm imagini la fiecare trei zile, dar odată ce norii apar sau plouă, ceea ce afectează calitatea imaginilor. În cele din urmă, când primiți date pentru diferiți ani sau din diferite locuri, toți vor arăta diferit de punctul de vedere al numărului de imagini, intervale și așa mai departe. Principala inovație pe care am dezvoltat-o este modul în care putem lua în considerare toate informațiile primite. Modelul nostru funcționează bine, indiferent cât de des se desfășoară datele ", spune Trevizan.
Trevisan a folosit tipul de inteligență artificială, numit rețele neuronale convoluționale profunde (CNN). El spune că CNN este ca o modalitate la care creierul uman învață să interpreteze componentele imaginilor - culoarea, forma, textura - adică informațiile obținute din ochii noștri.
"CNN detectează schimbări mici în culori, pe lângă forme, frontiere și texturi. Pentru noi, cea mai importantă a fost culoarea. Dar avantajul modelelor de inteligență artificială, pe care am folosit-o, este că ar fi destul de simplu să se folosească același model pentru a prezice o altă caracteristică, cum ar fi randamentul sau spanul. Deci, acum că avem aceste modele, oamenii ar trebui să fie mult mai ușor să folosească aceeași strategie pentru a îndeplini multe alte sarcini ", a explicat Trevizan.
Oamenii de știință spun că tehnologia va fi utilă în primul rând în companiile comerciale de reproducție.
"Am avut parteneri sectoriali care au participat la studiu care ar dori cu siguranță să o folosească în următorii ani. Și au făcut o contribuție foarte bună și importantă. Ei au vrut să se asigure că răspunsurile sunt relevante pentru crescătorii de teren care iau decizii care aleg plantele și agricultorii ", a spus Nicholas Martin.
(Sursa: Farmtaro.com. Foto: Getty Images).