在夏季疲憊中檢查大豆狀態的現場偵察，但在去除新品種時必要的工作。
在生長季節的關鍵時期，育種者必須在燒焦的陽光下徘徊，以發現植物顯示出現所需特徵，例如豆莢的早期成熟。但是，在沒有機會自動檢測這些標誌的情況下，科學家無法測試盡可能多的網站，因為他們想增加消除新品種進入市場的時間。
在伊利諾伊大學的新研究中，科學家使用無人機和人工智能的圖像預測兩天內大豆成熟的時間，這極大地促進了工作。
“對POD成熟度的評估需要很多時間，這里通常有可能犯錯誤，因為這個評估系統基於豆莢的顏色，並且存在錯誤地確定它的風險，”尼古拉斯馬丁說，伊利諾伊州信隊部的副教授和該研究的合作者。 “許多人試圖使用無人機的快照來評估成熟度，但我們是第一個找到準確的方式的方法。”
Rodrigo Trevizan是一名與馬丁一起使用的博士生，教授計算機以檢測在五項試驗中收集的無人機圖像上的顏色變化，三個生長季節和兩個國家。值得注意的是，計算機能夠考慮和解釋即使是“壞”圖像。
“讓我們說我們每三天都要收集圖像，但一旦云出現或下雨，這會影響圖片的質量。最終，當您收到不同年份或不同的地方數據時，它們都看起來與圖像數量，間隔等的觀點不同。我們開發的主要創新是我們如何考慮所收到的所有信息。無論數據如何運作，我們的模型都運作良好，“Trevizan說。
Trevisan使用了人工智能的類型，稱為深度卷積神經網絡（CNN）。他說，CNN就像人類大腦學會解釋圖像的成分 - 顏色，形狀，紋理 - 也就是說，從我們的眼睛獲得的信息。
“除了形式，邊界和紋理之外，CNN檢測顏色的小變化。對我們來說，最重要的是顏色。但是，我們使用的人工智能模型的優點是使用相同的模型來預測另一種特徵，例如產量或跨度是非常簡單的。所以，現在我們有這些模型，人們應該更容易地使用相同的策略來實現許多其他任務，“Tevizan解釋說。
科學家們表示，技術將主要用於繁殖商業公司。
“我們有參加該研究的部門合作夥伴肯定希望在未來幾年中使用它。他們做了一個非常好的，重要的貢獻。他們希望確保答案與製定植物和農民做出決定的現場育種者相關，“尼古拉斯馬丁說。
（來源：Farmtario.com。照片：Getty Images）。