ຕົ້ນຫມາກເລັ່ນທີ່ມີສຸຂະພາບດີມີຈັກເມັດ? ນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກ Agro Food Robotics ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Wageningen & Research ໄດ້ພັດທະນາການທົດສອບການແຕກງອກໂດຍອັດຕະໂນມັດທີ່ໃຫ້ຜູ້ທີ່ຮັກສາເມັດພັນແລະຜູ້ປູກທີ່ຕອບໄດ້ໄວແລະມີຈຸດປະສົງໃນ ຄຳ ຖາມນີ້, ປະຢັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະເພີ່ມປະສິດທິພາບ
ຜູ້ປູກມັກສົ່ງຕົ້ນໄມ້ທີ່ເປັນເອກະພາບແລະດັ່ງນັ້ນຈິ່ງຢາກຮູ້ຄຸນນະພາບຂອງແນວພັນທີ່ເຂົາເຈົ້າສັ່ງ. ແນວພັນທີ່ໄດ້ຜົນຜະລິດແນວພັນຈັກເມັດ? ມີຕົວຢ່າງທີ່ບໍ່ຄ່ອຍຈະເລີນເຕີບໂຕ, ມີ ລຳ ຕົ້ນບິດ, ຫລືໃບທີ່ຂາດໄປບໍ? ທັງນັກປັບປຸງພັນພືດແລະຜູ້ປູກແມ່ນເຮັດການທົດສອບການແຕກງອກ.
ຕົວຢ່າງພືດທີ່ປູກຈາກການທົດສອບເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຖືກປະເມີນດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະອີງຕາມເງື່ອນໄຂຂອງບໍລິສັດແລະວິທີການທີ່ ກຳ ລັງເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງ, ນັກປັບປຸງພັນເມັດພັນໄດ້ປູກພາຍໃຕ້ສະພາບດຽວກັນຕະຫຼອດປີ, . “ ດັ່ງນັ້ນຜົນຂອງການທົດສອບການແຕກງອກສາມາດແຕກຕ່າງຈາກກັນແລະກັນ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ຜູ້ປະສົມພັນພັນທຸ ກຳ ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຕົກລົງເຫັນດີກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບຂອງເມັດພັນແລະຜູ້ທີ່ປູກເພື່ອຄາດຄະເນການຜະລິດເບ້ຍໄມ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ,”
ເຄືອຂ່າຍ Neural
ໃນໂຄງການ ການຂຸດຄົ້ນເຄື່ອງມືການຜະລິດເຄື່ອງຈັກໃນການປູກພືດແບບທັນສະ ໄໝ ທີ່ມີເຕັກໂນໂລຢີສູງ ສຳ ລັບບໍລິສັດແລະຜູ້ປູກ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກ Agro Food Robotics ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Wageningen & Research ໄດ້ພັດທະນາການທົດສອບການແຕກງອກແບບອັດຕະໂນມັດທີ່ ກຳ ຈັດບັນຫາເຫລົ່ານີ້.
“ ດ້ວຍລະບົບກ້ອງວົງຈອນ MARVIN ຂອງພວກເຮົາ, ພວກເຮົາສ້າງຮູບເງົາຄວາມໄວຄວາມໄວສູງຂອງເບ້ຍເລັ່ນແລະເຊື່ອມໂຍງກັບໂປແກຼມຈັດປະເພດ,”. “ ຊອບແວໃຊ້ເຄືອຂ່າຍ neural (ການຮຽນຮູ້ເລິກ) ເຊິ່ງເປັນຮູບແບບຂອງປັນຍາປະດິດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ຄອມພິວເຕີ້ຮຽນຮູ້ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາໄດ້ຮັບ. ໃນກໍລະນີນີ້ພວກເຮົາສ້າງພາບພົດທັງ 2 ມິຕິແລະ 3 ມິຕິ.”
ການຄາດຄະເນທີ່ດີກວ່າ
ໜຶ່ງ ໃນ XNUMX ຄູ່ຮ່ວມງານໃນໂຄງການແມ່ນທ່ານ Paul Verbruggen, ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ Bejo Zaden ໃນ Warmenhuizen. ທ່ານອະທິບາຍວ່າ: "ພວກເຮົາ ກຳ ລັງຊອກຫາທີ່ຈະຄາດເດົາໄດ້ດີກວ່າຄຸນນະພາບແລະຄວາມເປັນເອກະພາບຂອງພືດເລັ່ນຈາກແກ່ນຂອງພວກເຮົາ,"
ປະຈຸບັນເປົ້າ ໝາຍ ດັ່ງກ່າວແມ່ນຢູ່ໃນຂອບເຂດທີ່ໄດ້ຮັບຈາກການຄົ້ນຄວ້າຂອງ Wageningen. Verbruggen ເວົ້າວ່າ“ ລະບົບກ້ອງວົງຈອນ Marvin ໄດ້ຄາດຄະເນຄຸນນະພາບຂອງຕົ້ນໄມ້ດີແລ້ວ. “ ເມື່ອທ່ານເພີ່ມເທັກໂນໂລຢີ ໃໝ່, ເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດ, ຄວາມ ໜ້າ ເຊື່ອຖືເພີ່ມຂື້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຜົນໄດ້ຮັບຄັ້ງທໍາອິດຍັງຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າມັນບໍ່ສໍາຄັນວ່າທ່ານເກັບຮູບ 2-D ຫຼື 3-D ຂອງພືດເລັ່ນ. "ສຳ ລັບພວກເຮົາມັນດີທີ່ຈະຮູ້, ເພາະວ່າມັນຢັ້ງຢືນວ່າ Bejo Zaden ກຳ ລັງໃຊ້ລະບົບທີ່ດີແລ້ວ."
ເຮັດວຽກຢ່າງມີປະສິດທິພາບ
Verbruggen ຍັງໃຫ້ຂໍ້ສັງເກດວ່າມັນຍາກທີ່ຈະບັນລຸຄວາມເຫັນດີເຫັນພ້ອມກັບພາກສ່ວນອື່ນກ່ຽວກັບວິທີການວັດແທກຄຸນະພາບຂອງເມັດພັນຢ່າງແນ່ນອນ. "ດຽວນີ້ພວກເຮົາ ກຳ ລັງເຮັດວຽກຮ່ວມກັນກ່ຽວກັບຮູບແບບການຄາດເດົາທີ່ ເໝາະ ສົມເຊິ່ງຄູ່ຮ່ວມງານແຕ່ລະຄູ່ສາມາດຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງຕົນເອງ." ຖ້າມັນຂື້ນກັບ Meesters, ຮູບແບບເຫລົ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. “ ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະ ໄໝ ໄດ້ຖືກເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັບເຮືອນແກ້ວຫຼາຍເທົ່າໃດ, ບໍລິສັດທີ່ມີປະສິດທິພາບກໍ່ຍິ່ງຈະກາຍເປັນຄົນ ໃໝ່.”