![ڈرونز اور مصنوعی انٹیلی جنس اعلی درستگی کے ساتھ سویا بینوں کی پختگی کا تعین کرتے ہیں 5259_1](/userfiles/21/5259_1.webp)
موسم گرما کے درمیان میں سویا بینوں کی حالت کی جانچ پڑتال کے لئے فیلڈ کی بحالی - ختم ہونے والی، لیکن نئی قسموں کو ہٹانے کے بعد ضروری کام.
نسل پرستوں کو بڑھتی ہوئی موسم کے اہم دوروں میں روزانہ سورج کے نیچے روزانہ گھومنا پڑے گا تاکہ وہ پودوں کی ابتدائی خصوصیات جیسے پودوں کی ابتدائی خصوصیات دکھائے جاسکیں. لیکن، ان علامات کے پتہ لگانے کے بغیر، سائنسدانوں کو بہت سے سائٹس کی جانچ پڑتال نہیں کر سکتے ہیں کیونکہ وہ مارکیٹ میں نئی قسموں کو ختم کرنے کے وقت میں اضافہ کرنا چاہتے ہیں.
ایلیینوس یونیورسٹی کے نئے مطالعہ میں، سائنسدانوں نے ڈرونوں اور مصنوعی انٹیلی جنس سے تصاویر کا استعمال کرتے ہوئے دو دن کے اندر سویا بینوں کی گڑبڑ کا وقت پیش کیا، جس میں کام بہت آسان ہے.
"پوڈ پختگی کی تشخیص بہت وقت کی ضرورت ہوتی ہے اور یہاں اکثر یہ غلطی کرنے کے لئے ممکن ہے، کیونکہ یہ تشخیص کا نظام پوڈ کے رنگ پر مبنی ہے، اور غلط طور پر اس کا تعین کرنے کا خطرہ ہے،" نیکولاس مارٹن کہتے ہیں. " ، ایبولینوس اور مطالعہ کے شراکت دار میں عملدرآمد کے سیکشن کے ایسوسی ایٹ پروفیسر. "بہت سے لوگوں نے پختگی کا اندازہ کرنے کے لئے ڈرونوں سے سنیپشاٹس استعمال کرنے کی کوشش کی، لیکن ہم یہ کرنے کے لئے درست طریقے سے تلاش کرنے کے لئے سب سے پہلے ہیں."
Rodrigo Trevizan، ایک ڈاکٹر کے طالب علم مارٹن کے ساتھ کام کر رہے تھے، کمپیوٹرز کو پانچ مقدمات، تین بڑھتی ہوئی موسم اور دو ممالک میں جمع کردہ ڈرونوں سے تصاویر پر رنگ کی تبدیلیوں کا پتہ لگانے کے لئے کمپیوٹرز کو سکھایا. یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ کمپیوٹرز بھی "برا" تصاویر پر غور کرنے اور تشریح کرنے میں کامیاب تھے.
"آتے ہیں کہ ہم ہر تین دن تصاویر جمع کرنا چاہتے ہیں، لیکن بادلوں کو ایک بار ظاہر ہوتا ہے یا بارش، جو تصاویر کی کیفیت کو متاثر کرتی ہے. آخر میں، جب آپ مختلف سالوں یا مختلف مقامات سے ڈیٹا وصول کرتے ہیں، تو وہ تمام تصاویر، وقفے اور اسی طرح کے نقطہ نظر سے مختلف نظر آئیں گے. ہم نے ترقی کی اہم بدعت یہ ہے کہ ہم کس طرح موصول ہونے والے تمام معلومات کو اکاؤنٹ میں لے جا سکتے ہیں. Trevizan کا کہنا ہے کہ ہمارے ماڈل اچھی طرح سے کام کرتا ہے کہ اعداد و شمار کتنی بار جا رہی ہے. "
ٹریوسان نے مصنوعی انٹیلی جنس کی قسم کا استعمال کیا، جس میں گہرے قواعد و ضوابط نیورل نیٹ ورک (سی این این) کہا جاتا ہے. وہ کہتے ہیں کہ سی این این اس طرح کی طرح ہے جس کی وجہ سے انسانی دماغ تصاویر کے اجزاء کی تشریح کرنا سیکھتا ہے - رنگ، شکل، ساخت - جو ہماری آنکھوں سے حاصل کردہ معلومات ہے.
"سی این این رنگ میں چھوٹے تبدیلیوں کا پتہ لگاتا ہے، فارم، سرحدوں اور بناوٹ کے علاوہ. ہمارے لئے، سب سے اہم رنگ تھا. لیکن مصنوعی انٹیلی جنس کے ماڈل کا فائدہ، جس نے ہم نے استعمال کیا تھا، یہ ہے کہ ایک ہی ماڈل کا استعمال کرنے کے لئے یہ ایک ہی ماڈل استعمال کرنے کے لئے بہت آسان ہو گا، جیسے پیداوار یا اسپین. لہذا، اب ہمارے پاس یہ ماڈل ہیں، بہت سے دوسرے کاموں کو پورا کرنے کے لئے لوگوں کو اسی حکمت عملی کو استعمال کرنے کے لئے بہت آسان ہونا چاہئے. "
سائنسدانوں کا کہنا ہے کہ ٹیکنالوجی بنیادی طور پر تجارتی کمپنیوں کی نسل میں مفید ثابت ہوگی.
"ہم نے سیکیورٹی شراکت دار تھے جنہوں نے اس مطالعہ میں حصہ لیا جو یقینی طور پر آنے والے سالوں میں اسے استعمال کرنا چاہتے ہیں. اور انہوں نے ایک بہت اچھا، اہم کردار ادا کیا. وہ اس بات کو یقینی بنانا چاہتے ہیں کہ جوابات فیلڈ برڈروں کے لئے متعلقہ ہیں جو فیصلے اور کسانوں کے لئے فیصلے کرتے ہیں، "نکولس مارٹن نے کہا.
(ماخذ: FarmTario.com. تصویر: گیٹی امیجز).