Yangi navlarni olib tashlashda yozgi - juda charchagan, ammo zarur ishlarni tekshirish dalalarini takomillashtirish.
Selektsionerlar o'sib borayotgan mavsumda, o'sib borayotgan mavsumning muhim bosqichlarida, podlarni erta pishib etish kabi istalgan xususiyatlarni ko'rsatadigan o'simliklar topishlari kerak. Ammo, ushbu belgilarning aniqlanishini avtomatlashtirish imkoniyatiga ega bo'lmasdan, olimlar, ular bozorga yangi navlarni yo'q qilish uchun vaqtni ko'paytirishni istaganlari uchun ko'p saytlarni sinab ko'rishlari mumkin emas.
Illinoys universitetini yangi o'rganishda olimlar ikki kun ichida s ayirboshlash va sun'iy intellektlardan olingan rasmlardan foydalanib, ikki kun ichida soyalarning pishib etish vaqtini oldindan bilishadi.
"Podalarning etukligini baholash ko'p vaqt talab qiladi va bu erda ko'pincha xato qilish mumkin, chunki bu baholash tizimi, uni noto'g'ri aniqlash xavfi mavjud", deydi Nikollay Martin , Illinoyalar va tadqiqotning hamkuratori kafedrasi dotsenti. "Ko'pchilik muddatini baholash uchun dronlardan foydalanishga harakat qilishdi, ammo biz buni birinchi navbatda topamiz."
Martin Trevizan, Martin bilan ishlaydigan doktorant, beshta sud jarayoni, uch yoshdagi dronlardagi rasmlar o'zgarishini aniqladi, uch va ikki mamlakat. Shuni ta'kidlash kerakki, kompyuterlar "yomon" tasvirlarni ham ko'rib chiqish va izohlashlari muhimdir.
"Aytaylik aytaylik, biz har uch kunda rasmlarni to'plashni istaymiz, ammo bulutlar paydo bo'ladi yoki u rasmlarning sifatiga ta'sir qiladi. Oxir-oqibat, siz turli yillar davomida yoki turli xil joylar uchun ma'lumot olganingizda, ular rasmlar sonining nuqtai nazaridan, intervallar sonidan farq qiladi. Biz ishlab chiqqan asosiy yangilik - bu barcha olingan barcha ma'lumotlarni hisobga olishimiz mumkin. Bizning modelimiz qanchalik tez-tez ketayotganidan qat'i nazar, yaxshi ishlaydi ", deydi Trevizan.
Trevisan sun'iy inqinarbiylik turini chuqur tuhmatning chuqur tutqichli neyron tarmoqlari (CNN) deb ataladi. Uning so'zlariga ko'ra, CNN, inson miyasi tasvirlarning tarkibiy qismlarini - rang, shakl, tuzilishni ta'qib qilishni o'rganishni o'rganadigan usulda - ya'ni bizning ko'zimizdan olingan ma'lumotlar.
"CNN rangdagi kichik o'zgarishlarni, shakllar, chegaralar va to'qimalardan tashqari aniqlaydi. Biz uchun eng muhimi rang edi. Ammo biz foydalanadigan sun'iy aql-idrokning modellarining afzalligi shundaki, hosil yoki hosil kabi boshqa xarakteristikani oldindan aytib berish juda oddiy. Shunday qilib, endi bizda bu modellar bor, boshqa ko'plab vazifalarni bajarish uchun bir xil strategiyani ishlatish ancha oson bo'lishi kerak ", deb tushuntirdi Trevizan.
Olimlarning ta'kidlashicha, texnologiya birinchi navbatda naslchilik tijorat kompaniyalarida foydali bo'ladi.
"Bizda kelgusi yillarda uni ishlatishni istagan tadqiqotda ishtirok etgan sektor sheriklari bor edi. Va ular juda yaxshi, muhim hissa qo'shdilar. Ular javoblar dala selektsionerlari uchun o'simliklarni tanlaydigan va fermerlar uchun qaror chiqaradigan dala selektsionerlari uchun tegishli ekanligiga ishonch hosil qilishni xohlashdi ", dedi Nikolya Martin.
(Manba: Frattario.com. Foto: Getty Images).