Koliko zdravih rastlin paradižnika bo dala serija semen? Raziskovalci iz Agro Food Robotics na Wageningen University & Research so razvili avtomatski test kalitve, ki rejcem in pridelovalcem semen daje hitre in objektivne odgovore na to vprašanje, prihrani stroške in poveča učinkovitost.
Pridelovalci radi dostavljajo enotne rastline in zato želijo vedeti kakovost semena, ki ga naročijo. Koliko rastlin prinese serija semen? Ali obstajajo primerki, ki zaostajajo v rasti, imajo zvito steblo ali manjka list? Tako rejci kot pridelovalci opravljajo teste kalitve.
Rastline, vzgojene iz teh testov, se ocenjujejo ročno in v skladu z lastnimi merili in metodami gojenja podjetja. Žlahtnitelj, na primer, goji pod popolnoma enakimi pogoji skozi vse leto, medtem ko se v komercialnem rastlinjaku ti pogoji lahko razlikujejo glede na sezono. . »Rezultati testov kalitve se lahko zato med seboj razlikujejo. To rejcem otežuje dogovor o kakovosti semena in pridelovalcem, da pravilno ocenijo proizvodnjo sadik,« pravi Lydia Meesters, raziskovalka pri Agro Food Robotics na Wageningen University & Research.
Nevronske mreže
V projektu Izkoriščanje visokotehnoloških orodij za fenotipizacijo rastlin za vzrejna podjetja in pridelovalce (2018-2021), so raziskovalci iz Agro Food Robotics na Wageningen University & Research razvili avtomatski, standardiziran test kalitve, ki odpravlja te težave.
»Z našim sistemom kamer MARVIN posnamemo veliko število hitrih filmov sadik paradižnika in jih povežemo s programsko opremo za klasifikacijo,« pravi Meesters. »Programska oprema uporablja nevronske mreže (globoko učenje), obliko umetne inteligence, ki računalnikom omogoča učenje na podlagi informacij, ki jih prejmejo. V tem primeru naredimo tako 2-dimenzionalne kot 3-dimenzionalne slike."
Boljša napoved
Eden od enajstih partnerjev v projektu je Paul Verbruggen, raziskovalec pri Bejo Zaden v Warmenhuizenu. "Vedno si prizadevamo za boljše napovedovanje kakovosti in izenačenosti rastlin paradižnika iz našega semena," pojasnjuje.
Ta cilj je zdaj dosegljiv zahvaljujoč raziskavi Wageningen. »Zdi se, da sistem kamer Marvin že precej dobro napoveduje kakovost rastlin,« pravi Verbruggen. »Ko dodate novo tehnologijo, kot je umetna inteligenca, se zanesljivost znatno poveča. Prvi rezultati tudi kažejo, da ni pomembno, ali zbirate 2-D ali 3-D slike rastlin paradižnika. "Za nas je to lepo vedeti, saj to potrjuje, da Bejo Zaden že uporablja dober sistem."
Učinkovito delo
Verbruggen je tudi opozoril, da je težko doseči soglasje z drugimi strankami o tem, kako natančno meriti kakovost semena. "Zdaj skupaj delamo na prilagojenih napovednih modelih, s katerimi lahko vsak partner v verigi trenira svoj model." Če je odvisno od Meesterjev, so ti modeli šele začetek. "Bolj ko je sodobna tehnologija integrirana v rastlinjake, učinkovitejša postajajo podjetja."