Sabaraha pepelakan tomat séhat anu bakal ngahasilkeun seueur siki? Panaliti ti Robotika Agro Food di Universitas Wageningen & Panilitian parantos ngembangkeun tés pengecambahan otomatis anu masihan patani siki sareng patani waleran anu gancang sareng obyektif pikeun patarosan ieu, ngahémat biaya sareng ningkatkeun épisiénsi.
Tukang kebon resep nganteurkeun pepelakan seragam sahingga hoyong terang kualitas siki anu aranjeunna pesen. Sabaraha pepelakan ngahasilkeun sakumpulan binih? Naha aya spésimén anu katinggaleun dina tumuhna, ngagaduhan batang pulas, atanapi daun anu leungit? Boh peternak binih sareng patani ngalaksanakeun tés pengecambahan.
Tutuwuhan anu dipelak tina tés ieu ditaksir sacara manual, sareng numutkeun kriteria perusahaan nyalira sareng metode anu tumuh. Peternak bibit, sapertos, ngokolakeun dina kaayaan anu sami dina sataun, tapi dina rumah kaca komérsial kaayaan ieu tiasa bénten per musim . "Hasil tés pengecambahan tiasa janten béda-béda. Hal ieu ngajantenkeun hésé pikeun peternak siki satuju kana kualitas siki sareng pikeun patani pikeun leres-leres perkiraan produksi bibit, "saur Lydia Meesters, panaliti di Robotika Agro Food di Wageningen University & Research.
Jaringan saraf
Dina proyék éta Eksploitasi pakakas phenotyping pepelakan téknologi luhur pikeun perusahaan pembibitan sareng patani (2018-2021), panaliti ti Agro Food Robotics di Wageningen University & Research ngembangkeun tés pengecambahan standarisasi sacara standar anu ngaleungitkeun masalah ieu.
"Kalayan sistem kaméra MARVIN kami, kami ngadamel sajumlah ageung pilem gancang bibit tomat sareng ngaitkeun kana perangkat lunak klasifikasi," saur Meesters. "Parangkat lunak ngagunakeun jaringan saraf (deep learning), mangrupikeun bentuk kecerdasan buatan anu ngamungkinkeun komputer diajar dumasar kana inpormasi anu ditampi. Dina hal ieu urang ngadamel gambar dua-dimensi sareng 2-dimensi. ”
Prédiksi langkung saé
Salah sahiji welas mitra dina proyek nyaéta Paul Verbruggen, panaliti di Bejo Zaden di Warmenhuizen. "Kami teras-terasan ngupayakeun langkung saé kualitas sareng kaseragaman pepelakan tomat tina siki urang," paparna.
Tujuan éta ayeuna tiasa kahontal berkat panalitian Wageningen. "Sistem kaméra Marvin parantos muncul pikeun ngaduga kualitas pepelakan kalayan saé," saur Verbruggen. "Nalika anjeun nambihan téknologi anyar, sapertos kecerdasan buatan, reliabilitas naék sacara signifikan. Hasil munggaran ogé nunjukkeun yén henteu masalah naha anjeun ngumpulkeun gambar tutuwuhan tomat 2-D atanapi 3-D. "Kanggo kami éta resep terang, sabab éta negeskeun yén Bejo Zaden parantos nganggo sistem anu saé."
Gawe épisién
Verbruggen ogé nyatet yén sesah pikeun ngahontal konsensus sareng pihak sanés ngeunaan kumaha cara ngukur kualitas siki. "Kami ayeuna damel babarengan kana modél ramalan anu didamel khusus, anu masing-masing pasangan ranté tiasa ngalatih modélna nyalira." Upami éta dugi ka Meesters, modél ieu ngan ukur mimiti. "Beuki téknologi modéren diintegrasikeun kana rumah kaca, perusahaan bakal langkung épisién."