Soya fasulyesi durumunu yazma ortasında kontrol etmek için alan keşif - Yorgunluk, ancak yeni çeşitleri çıkarırken gerekli işler.
Yetiştiriciler, büyüyen sezonun kritik dönemlerinde büyüyen sezonun kritik dönemlerinde günlük olarak dolaşmak zorundadır. Ancak, bu işaretlerin tespitini otomatikleştirme fırsatına sahip olmadan, bilim adamları, yeni çeşitleri piyasaya kaldırmak için zaman arttırmak istedikleri için birçok siteyi test edemezler.
Illinois Üniversitesi'nin yeni bir çalışmasında, bilim adamları, işleri büyük ölçüde kolaylaştıran, dronların ve yapay zekadan görüntüleri kullanarak soya fasulyelerinin olgunlaşmasının zamanını tahmin ediyor.
Nicholas Martin, "Pod vadesinin değerlendirilmesi çok fazla zaman gerektirir ve burada bir hata yapmak mümkündür, çünkü bu değerlendirme sistemi POD'un rengine dayandığından ve yanlış bir şekilde belirlenmesi riski vardır" diyor. , Illinois'te Creeding Doçent Doçent ve Çalışmanın İşbirlikçisi. "Birçoğu, vadeyi değerlendirmek için dronlardan anlık görüntüleri kullanmaya çalıştı, ancak bunu yapmanın doğru bir yolunu bulduk."
Martin ile çalışan bir doktora öğrencisi Rodrigo Trevizan, beş denemede toplanan, üç büyüyen sezon ve iki ülkede toplanan uçaklardaki renk değişikliklerini tespit etmek için bilgisayarlar öğretti. Bilgisayarların "kötü" görüntüleri bile düşünüp yorumlayabildiğini not etmek önemlidir.
"Her üç günde bir görüntü toplamak istediğimizi, ancak bulutlar göründüğünde ya da yağmur yağdığında, fotoğrafların kalitesini etkiler. Sonunda, farklı yıllar veya farklı yerlerden veri aldığınızda, hepsi görüntü, aralıkların ve benzeri sayısının bakış açısından farklı görünecektir. Geliştirdiğimiz ana yenilik, alınan tüm bilgileri nasıl dikkate alabileceğimizi. Trevizan, verilerin ne sıklıkta gittiği önemli değil, modelimiz iyi çalışıyor "diyor.
Trevisan, Deep Convinitional Sinir Ağları (CNN) denilen yapay zeka türünü kullandı. CNN'nin, insan beyninin görüntülerin bileşenlerini yorumlamayı öğrendiği bir yol gibi olduğunu söylüyor - renk, şekil, doku - yani gözlerimizden elde edilen bilgiler.
"CNN, formların, sınırların ve dokuların yanı sıra, renkteki küçük değişiklikleri tespit et. Bizim için en önemlisi rengdir. Ancak, kullandığımız yapay zeka modellerinin avantajı, verim veya yayılma gibi bir başka özelliği tahmin etmek için aynı modelin kullanımı oldukça basit olacağıdır. Öyleyse, şimdi bu modellere sahip olduğumuzda, insanlar diğer birçok görevi yerine getirmek için aynı stratejiyi kullanmayı çok daha kolay olmalı, "dedi Trevizan.
Bilim adamları, teknolojinin öncelikle üreme ticari şirketlerde faydalı olacağını söylüyorlar.
"Çalışmaya kesinlikle önümüzdeki yıllarda kullanmak isteyen araştırmaya katılan sektörel ortaklarımız vardı. Ve çok iyi, önemli bir katkı yaptılar. Nicholas Martin, Cevapların, bitki ve çiftçiler için kararları seçen alan yetiştiricileri için alakalı olduğundan emin olmak istediler "dedi.
(Kaynak: Farmtario.com. Fotoğraf: Getty Images).