Bir tohum partisi kaç tane sağlıklı domates bitkisi verir? Wageningen University & Research'teki Agro Food Robotics'ten araştırmacılar, tohum yetiştiricilerine ve yetiştiricilere bu soruya hızlı ve objektif cevaplar vererek maliyet tasarrufu sağlayan ve verimliliği artıran otomatik bir çimlenme testi geliştirdiler.
Yetiştiriciler tek tip bitkiler teslim etmeyi severler ve bu nedenle sipariş ettikleri tohumun kalitesini bilmek isterler. Bir tohum partisi kaç bitki verir? Büyümede geride kalan, bükülmüş bir gövdeye veya eksik bir yaprağı olan örnekler var mı? Hem tohum yetiştiricileri hem de yetiştiriciler çimlenme testleri gerçekleştirir.
Bu testlerden yetiştirilen bitkiler, manuel olarak ve şirketin kendi kriterlerine ve yetiştirme yöntemlerine göre değerlendirilir. Örneğin bir tohum yetiştiricisi, tüm yıl boyunca tamamen aynı koşullar altında yetiştirirken, ticari bir serada bu koşullar mevsime göre değişebilir. . "Bu nedenle çimlenme testlerinin sonuçları birbirinden farklı olabilir. Bu, tohum yetiştiricilerinin tohumun kalitesi üzerinde anlaşmasını ve yetiştiricilerin fide üretimini doğru bir şekilde tahmin etmesini zorlaştırıyor” diyor Wageningen Üniversitesi ve Araştırma Agro Food Robotics araştırmacısı Lydia Meesters.
Nöral ağlar
Projenin içinde Islah şirketleri ve yetiştiriciler için yüksek teknolojili bitki fenotipleme araçlarının kullanılması (2018-2021), Wageningen University & Research'teki Agro Food Robotics'ten araştırmacılar, bu sorunları ortadan kaldıran otomatik, standartlaştırılmış bir çimlenme testi geliştirdiler.
Meesters, "MARVIN kamera sistemimizle çok sayıda domates fidesi filmini yapıyoruz ve bunları sınıflandırma yazılımına bağlıyoruz" diyor. “Yazılım, bilgisayarların aldıkları bilgilere dayanarak öğrenmelerini sağlayan bir yapay zeka biçimi olan sinir ağlarını (derin öğrenme) kullanıyor. Bu durumda hem 2 boyutlu hem de 3 boyutlu görüntüler yapıyoruz.”
Daha iyi tahmin
Projedeki on bir ortaktan biri, Warmenhuizen'deki Bejo Zaden'de araştırmacı olan Paul Verbruggen. “Tohumumuzdan domates bitkilerinin kalitesini ve homojenliğini her zaman daha iyi tahmin etmeye çalışıyoruz” diye açıklıyor.
Wageningen araştırması sayesinde bu hedefe artık ulaşılabilir. Verbruggen, "Marvin kamera sistemi, bitkilerin kalitesini zaten oldukça iyi tahmin ediyor gibi görünüyor" diyor. “Yapay zeka gibi yeni teknolojiler eklediğinizde güvenilirlik önemli ölçüde artıyor. İlk sonuçlar ayrıca domates bitkilerinin 2 boyutlu veya 3 boyutlu görüntülerini toplamanızın önemli olmadığını gösteriyor. "Bizim için bilmek güzel, çünkü Bejo Zaden'in zaten iyi bir sistem kullandığını doğruluyor."
verimli çalışmak
Verbruggen, tohum kalitesinin tam olarak nasıl ölçüleceği konusunda diğer taraflarla fikir birliğine varmanın zor olduğunu da kaydetti. "Artık her zincir ortağının kendi modelini eğitebileceği, kişiye özel tahmine dayalı modeller üzerinde birlikte çalışıyoruz." Meesters'e kalmışsa, bu modeller sadece başlangıç. “Modern teknoloji seralara ne kadar çok entegre edilirse, şirketler o kadar verimli hale gelir.”