كم عدد نباتات الطماطم الصحية التي ستنتجها الكثير من البذور؟ طور باحثون من Agro Food Robotics في Wageningen University & Research اختبار إنبات تلقائي يمنح مربي البذور والمزارعين إجابات سريعة وموضوعية على هذا السؤال ، مما يوفر التكلفة ويزيد الكفاءة.
يحب المزارعون تقديم نباتات موحدة وبالتالي يريدون معرفة جودة البذور التي يطلبونها. كم عدد النباتات تنتج دفعة من البذور؟ هل هناك عينات متأخرة في النمو ، لها ساق ملتوية ، أو ورقة مفقودة؟ يقوم كل من مربي البذور والمزارعين بإجراء اختبارات الإنبات.
يتم تقييم النباتات المزروعة من هذه الاختبارات يدويًا ، وفقًا للمعايير الخاصة بالشركة وطرق النمو ، فعلى سبيل المثال ، يقوم مزارع البذور بالزراعة تحت نفس الظروف تمامًا طوال العام ، بينما في الدفيئة التجارية يمكن أن تختلف هذه الظروف في كل موسم . وبالتالي ، فإن نتائج اختبارات الإنبات يمكن أن تختلف عن بعضها البعض. هذا يجعل من الصعب على مربي البذور الاتفاق على جودة البذور وعلى المزارعين تقدير إنتاج الشتلات بشكل صحيح "، كما تقول ليديا ميسترز ، الباحثة في Agro Food Robotics في Wageningen University & Research.
الشبكات العصبية
في المشروع استغلال أدوات النمط الظاهري للنباتات عالية التقنية لشركات التربية والمزارعين (2018-2021)، طور باحثون من Agro Food Robotics في Wageningen University & Research اختبار إنبات آلي موحد يقضي على هذه المشاكل.
يقول ميسترز: "من خلال نظام الكاميرا MARVIN الخاص بنا ، نصنع عددًا كبيرًا من الأفلام عالية السرعة لشتلات الطماطم وربطها ببرنامج التصنيف". يستخدم البرنامج الشبكات العصبية (التعلم العميق) ، وهو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم بناءً على المعلومات التي تتلقاها. في هذه الحالة ، نصنع صورًا ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد ".
تنبؤ أفضل
أحد الشركاء الأحد عشر في المشروع هو بول فيربروجن ، الباحث في Bejo Zaden في Warmenhuizen. ويوضح قائلاً: "إننا نتطلع دائمًا إلى توقع جودة وتوحيد نباتات الطماطم من بذورنا بشكل أفضل".
أصبح هذا الهدف الآن في متناول اليد بفضل بحث Wageningen. يقول فيربروجن: "يبدو أن نظام كاميرا مارفن يتنبأ بالفعل بجودة النباتات جيدًا". "عندما تضيف تقنية جديدة ، مثل الذكاء الاصطناعي ، تزداد الموثوقية بشكل كبير. تشير النتائج الأولى أيضًا إلى أنه لا يهم ما إذا كنت تجمع صورًا ثنائية أو ثلاثية الأبعاد لنباتات الطماطم. "بالنسبة لنا ، من الجيد معرفة ذلك ، لأنه يؤكد أن Bejo Zaden يستخدم بالفعل نظامًا جيدًا."
العمل بكفاءة
وأشار فيربروجن أيضًا إلى أنه من الصعب التوصل إلى إجماع مع الأطراف الأخرى حول كيفية قياس جودة البذور بالضبط. "نعمل الآن معًا على نماذج تنبؤية مصممة خصيصًا ، والتي يمكن لكل شريك سلسلة من خلالها تدريب نموذجه الخاص." إذا كان الأمر متروكًا لـ Meesters ، فهذه النماذج هي مجرد البداية. "كلما تم دمج التكنولوجيا الحديثة في البيوت الزجاجية ، أصبحت الشركات أكثر كفاءة."