ٹماٹر کے کتنے صحت مند پودے بیج کی پیداوار دیں گے؟ ویگننگن یونیورسٹی اور ریسرچ میں ایگرو فوڈ روبوٹکس کے محققین نے ایک خودکار انکرن ٹیسٹ تیار کیا ہے جو بیج پالنے والوں اور کاشتکاروں کو اس سوال کا فوری اور معروضی جواب دیتا ہے ، لاگت کو بچاتا ہے اور کارکردگی میں اضافہ کرتا ہے۔
کاشتکار یکساں پودے فراہم کرنا پسند کرتے ہیں اور اسی وجہ سے وہ بیج کے معیار کو جاننا چاہتے ہیں۔ بیج کی ایک کھیپ کتنے پودے دیتی ہے؟ کیا ایسے نمونے ہیں جو نشوونما میں پیچھے رہ جاتے ہیں ، ایک مڑا ہوا تنا ہے ، یا کوئی پتا غائب ہے؟ بیج پالنے والے اور کاشتکار دونوں انکرن ٹیسٹ لیتے ہیں۔
ان ٹیسٹوں سے اگنے والے پودوں کا دستی طور پر جائزہ لیا جاتا ہے ، اور کمپنی کے اپنے معیار اور بڑھتے ہوئے طریقوں کے مطابق۔ مثال کے طور پر ، ایک بیج پالنے والا ، پورے سال بالکل اسی حالات میں کاشت کرتا ہے ، جبکہ تجارتی گرین ہاؤس میں یہ حالات ہر موسم میں مختلف ہو سکتے ہیں۔ . "انکرن ٹیسٹ کے نتائج ایک دوسرے سے مختلف ہو سکتے ہیں۔ اس سے بیج پالنے والوں کے لیے بیج کے معیار پر متفق ہونا مشکل ہو جاتا ہے اور کاشتکاروں کے لیے بیجوں کی پیداوار کا صحیح اندازہ لگانا مشکل ہو جاتا ہے۔
نیند نیٹ ورک
منصوبے میں۔ افزائش کمپنیوں اور کاشتکاروں کے لیے ہائی ٹیک پلانٹ فینوٹائپنگ ٹولز کا استحصال (2018-2021)، ویگننگن یونیورسٹی اور ریسرچ میں ایگرو فوڈ روبوٹکس کے محققین نے ایک خودکار ، معیاری انکرن ٹیسٹ تیار کیا جو ان مسائل کو ختم کرتا ہے۔
میسٹر کہتے ہیں ، "ہمارے مارون کیمرا سسٹم کے ساتھ ، ہم ٹماٹر کے پودوں کی بڑی تعداد میں تیز رفتار فلمیں بناتے ہیں اور انہیں درجہ بندی کے سافٹ ویئر سے جوڑتے ہیں۔" "سافٹ ویئر نیورل نیٹ ورکس (ڈیپ لرننگ) کا استعمال کرتا ہے ، مصنوعی ذہانت کی ایک شکل جو کمپیوٹرز کو ان کی حاصل کردہ معلومات کی بنیاد پر سیکھنے کے قابل بناتی ہے۔ اس صورت میں ہم 2 جہتی اور 3 جہتی تصاویر بناتے ہیں۔
بہتر پیشن گوئی۔
اس منصوبے کے گیارہ شراکت داروں میں سے ایک پال وربرگین ہیں ، جو کہ وارمین ہائزن میں بیجو زادن کے محقق ہیں۔ وہ بتاتے ہیں ، "ہم ہمیشہ اپنے بیج سے ٹماٹر کے پودوں کے معیار اور یکسانیت کی بہتر پیشن گوئی کرتے ہیں۔"
وہ مقصد اب ویگننگن ریسرچ کی بدولت پہنچ میں ہے۔ وربرگین کہتے ہیں ، "مارون کیمرا سسٹم پہلے ہی پودوں کے معیار کی پیش گوئی کرتا دکھائی دیتا ہے۔" "جب آپ مصنوعی ذہانت جیسی نئی ٹکنالوجی شامل کرتے ہیں تو قابل اعتماد میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔ پہلے نتائج یہ بھی بتاتے ہیں کہ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا کہ آپ ٹماٹر کے پودوں کی 2-D یا 3-D تصاویر جمع کرتے ہیں۔ "ہمارے لیے یہ جان کر خوشی ہوئی ، کیونکہ یہ تصدیق کرتا ہے کہ بیجو زادن پہلے ہی ایک اچھا نظام استعمال کر رہے ہیں۔"
مؤثر طریقے سے کام کرنا۔
وربرگین نے یہ بھی نوٹ کیا کہ بیجوں کے معیار کو کس طرح درست طریقے سے ناپا جائے اس پر دوسری جماعتوں کے ساتھ اتفاق رائے تک پہنچنا مشکل ہے۔ "اب ہم درزی ساختہ پیش گوئی کرنے والے ماڈلز پر مل کر کام کر رہے ہیں ، جس کے ساتھ ہر چین پارٹنر اپنے ماڈل کی تربیت کر سکتا ہے۔" اگر یہ میسٹرز پر منحصر ہے تو ، یہ ماڈل صرف شروعات ہیں۔ "جدید ٹیکنالوجی کو جتنا زیادہ گرین ہاؤسز میں مربوط کیا جاتا ہے ، اتنی ہی زیادہ موثر کمپنیاں بنتی ہیں۔"