Koliko će zdravih biljaka rajčice dati serija sjemena? Istraživači s Agro Food Robotics na Wageningen University & Research razvili su automatski test klijanja koji uzgajivačima sjemena i uzgajivačima daje brze i objektivne odgovore na ovo pitanje, štedeći troškove i povećavajući učinkovitost.
Uzgajivači vole isporučivati ujednačene biljke i stoga žele znati kvalitetu sjemena koje naručuju. Koliko biljaka daje serija sjemena? Ima li primjeraka koji zaostaju u rastu, imaju uvrnutu stabljiku ili nedostaje list? I uzgajivači sjemena i uzgajivači provode testove klijavosti.
Biljke uzgojene iz ovih testova procjenjuju se ručno, a prema vlastitim kriterijima i metodama uzgoja tvrtke. Uzgajivač sjemena, na primjer, uzgaja pod potpuno istim uvjetima tijekom cijele godine, dok u komercijalnom stakleniku ti uvjeti mogu varirati po sezoni . “Rezultati testova klijavosti mogu se, dakle, međusobno razlikovati. To otežava uzgajivačima sjemena da se dogovore o kvaliteti sjemena, a uzgajivačima da pravilno procijene proizvodnju presadnica,” kaže Lydia Meesters, istraživačica Agro Food Robotics na Sveučilištu i istraživanju Wageningen.
Neuronske mreže
U projektu Iskorištavanje visokotehnoloških alata za fenotipizaciju biljaka za uzgojne tvrtke i uzgajivače (2018.-2021.), istraživači iz Agro Food Robotics na Wageningen University & Research razvili su automatski, standardizirani test klijanja koji eliminira ove probleme.
“S našim MARVIN sustavom kamera pravimo veliki broj brzih filmova sadnica rajčice i povezujemo ih sa softverom za klasifikaciju,” kaže Meesters. “Softver koristi neuronske mreže (duboko učenje), oblik umjetne inteligencije koja omogućuje računalima da uče na temelju informacija koje primaju. U ovom slučaju izrađujemo i 2-dimenzionalne i 3-dimenzionalne slike.”
Bolje predviđanje
Jedan od jedanaest partnera u projektu je Paul Verbruggen, istraživač u Bejo Zadenu u Warmenhuizenu. “Uvijek nastojimo bolje predvidjeti kvalitetu i ujednačenost biljaka rajčice iz našeg sjemena”, objašnjava on.
Taj je cilj sada nadohvat ruke zahvaljujući istraživanju Wageningena. "Čini se da Marvinov sustav kamera već prilično dobro predviđa kvalitetu biljaka", kaže Verbruggen. “Kada dodate novu tehnologiju, kao što je umjetna inteligencija, pouzdanost se značajno povećava. Prvi rezultati također pokazuju da nije važno prikupljate li 2-D ili 3-D slike biljaka rajčice. “Za nas je to lijepo znati, jer to potvrđuje da Bejo Zaden već koristi dobar sustav.”
Učinkovito radi
Verbruggen je također napomenuo da je teško postići konsenzus s drugim stranama o tome kako točno mjeriti kvalitetu sjemena. “Sada radimo zajedno na prediktivnim modelima po mjeri, s kojima svaki partner u lancu može trenirati vlastiti model.” Ako je do Meestersa, ovi modeli su samo početak. “Što je moderna tehnologija više integrirana u staklenike, tvrtke postaju učinkovitije.”