在夏季疲惫中检查大豆状态的现场侦察，但在去除新品种时必要的工作。
在生长季节的关键时期，育种者必须在烧焦的阳光下徘徊，以发现植物显示出现所需特征，例如豆荚的早期成熟。但是，在没有机会自动检测这些标志的情况下，科学家无法测试尽可能多的网站，因为他们想增加消除新品种进入市场的时间。
在伊利诺伊大学的新研究中，科学家使用无人机和人工智能的图像预测两天内大豆成熟的时间，这极大地促进了工作。
“对POD成熟度的评估需要很多时间，这里通常有可能犯错误，因为这个评估系统基于豆荚的颜色，并且存在错误地确定它的风险，”尼古拉斯马丁说，伊利诺伊州信队部的副教授和该研究的合作者。 “许多人试图使用无人机的快照来评估成熟度，但我们是第一个找到准确的方式的方法。”
Rodrigo Trevizan是一名与马丁一起使用的博士生，教授计算机以检测在五项试验中收集的无人机图像上的颜色变化，三个生长季节和两个国家。值得注意的是，计算机能够考虑和解释即使是“坏”图像。
“让我们说我们每三天都要收集图像，但一旦云出现或下雨，这会影响图片的质量。最终，当您收到不同年份或不同的地方数据时，它们都看起来与图像数量，间隔等的观点不同。我们开发的主要创新是我们如何考虑所收到的所有信息。无论数据如何运作，我们的模型都运作良好，“Trevizan说。
Trevisan使用了人工智能的类型，称为深度卷积神经网络（CNN）。他说，CNN就像人类大脑学会解释图像的成分 - 颜色，形状，纹理 - 也就是说，从我们的眼睛获得的信息。
“除了形式，边界和纹理之外，CNN检测颜色的小变化。对我们来说，最重要的是颜色。但是，我们使用的人工智能模型的优点是使用相同的模型来预测另一种特征，例如产量或跨度是非常简单的。所以，现在我们有这些模型，人们应该更容易地使用相同的策略来实现许多其他任务，“Tevizan解释说。
科学家们表示，技术将主要用于繁殖商业公司。
“我们有参加该研究的部门合作伙伴肯定希望在未来几年中使用它。他们做了一个非常好的，重要的贡献。他们希望确保答案与制定植物和农民做出决定的现场育种者相关，“尼古拉斯马丁说。
（来源：Farmtario.com。照片：Getty Images）。