Колькі здаровых раслін таматаў дасць насенне? Даследчыкі з Agro Food Robotics з Універсітэта Вагенінгена і даследаванняў распрацавалі аўтаматычны тэст на ўсходжасць, які дае селекцыянерам і вытворцам насення хуткія і аб'ектыўныя адказы на гэтае пытанне, эканомячы выдаткі і павялічваючы эфектыўнасць.
Вытворцы любяць дастаўляць аднастайныя расліны, таму хочуць ведаць якасць насення, якое яны замоўляюць. Колькі раслін дае партыя насення? Ці ёсць асобнікі, якія адстаюць у росце, маюць скручаны сцябло альбо адсутнічае ліст? І селекцыянеры, і кветкаводы праводзяць тэсты на ўсходжасць.
Расліны, вырашчаныя ў выніку гэтых выпрабаванняў, ацэньваюцца ўручную і ў адпаведнасці з уласнымі крытэрыямі і метадамі вырошчвання. Напрыклад, селекцыянер вырошчвае пры абсалютна аднолькавых умовах круглы год, тады як у камерцыйнай цяпліцы гэтыя ўмовы могуць вар'іравацца ў сезон . «Такім чынам, вынікі тэстаў на ўсходжасць могуць адрознівацца адзін ад аднаго. Гэта ўскладняе селекцыянерам дамоўленасці аб якасці насення, а вытворцам правільна ацаніць вытворчасць расады », - кажа Лідзія Містэр, навуковы супрацоўнік Agro Food Robotics з Універсітэта і даследаванняў Вагенінгена.
Нейронныя сеткі
У праекце Выкарыстанне высокатэхналагічных інструментаў фенатыпіравання раслін для селекцыйных кампаній і вытворцаў (2018-2021), даследчыкі з Agro Food Robotics з Універсітэта Вагенінгена і даследаванняў распрацавалі аўтаматычны, стандартызаваны тэст на ўсходжасць, які ліквідуе гэтыя праблемы.
«Дзякуючы нашай сістэме камер MARVIN мы робім вялікую колькасць хуткасных плёнак расады памідораў і звязваем іх з праграмным забеспячэннем для класіфікацыі, - кажа Містэр. «Праграмнае забеспячэнне выкарыстоўвае нейронныя сеткі (глыбокае навучанне), форму штучнага інтэлекту, якая дазваляе кампутарам вучыцца на аснове атрыманай інфармацыі. У гэтым выпадку мы робім як двухмерныя, так і трохмерныя выявы ".
Лепшае прагназаванне
Адзін з адзінаццаці партнёраў па праекце - Пол Вербруген, навуковы супрацоўнік кампаніі Bejo Zaden у Варменхуйзене. "Мы заўсёды імкнемся лепш прагназаваць якасць і аднастайнасць раслін таматаў з нашага насення", - тлумачыць ён.
Гэтая мэта зараз дасяжная дзякуючы даследаванням Вагенінгена. "Сістэма камер Марвіна ўжо, здаецца, даволі добра прагназуе якасць раслін", - кажа Вербруген. «Калі дадаць новыя тэхналогіі, такія як штучны інтэлект, надзейнасць значна ўзрастае. Першыя вынікі таксама паказваюць, што не мае значэння, збіраеце вы 2-D ці 3-D малюнкі раслін таматаў. "Для нас гэта прыемна ведаць, бо гэта пацвярджае, што Бэджо Задэн ужо выкарыстоўвае добрую сістэму".
Працуе эфектыўна
Вербругген таксама адзначыў, што складана дасягнуць кансенсусу з іншымі бакамі наконт таго, як менавіта вымяраць якасць насення. "Цяпер мы працуем над індывідуальнымі мадэлямі прагназавання, з дапамогай якіх кожны партнёр можа навучыць сваю мадэль". Калі гэта залежыць ад Meesters, гэтыя мадэлі - гэта толькі пачатак. "Чым больш сучасных тэхналогій інтэгравана ў цяпліцы, тым больш эфектыўнымі становяцца кампаніі".