พืชราก เช่น มันสำปะหลัง แครอท และมันฝรั่ง มีชื่อเสียงในการซ่อนโรคหรือข้อบกพร่องที่อาจส่งผลต่อการเจริญเติบโตได้ดี แม้ว่าใบไม้จะดูเป็นสีเขียวและแข็งแรง แต่เกษตรกรอาจต้องเผชิญกับเรื่องน่าประหลาดใจเมื่อพวกเขาไปเก็บเกี่ยวพืชผล สิ่งนี้ยังสร้างปัญหาให้กับผู้ปรับปรุงพันธุ์พืชที่ต้องรอเป็นเดือนหรือหลายปีกว่าจะรู้ว่าพืชผลตอบสนองต่อความแห้งแล้งหรือการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิอย่างไร การไม่รู้ว่าสารอาหารหรือสภาพการเจริญเติบโตใดที่พืชต้องการตั้งแต่เนิ่นๆ ยังเป็นอุปสรรคต่อผลผลิตของพืชอีกด้วย
งานวิจัยใหม่โดยใช้แมชชีนเลิร์นนิงและเพื่อช่วยทำนายการเจริญเติบโต
ของรากและสุขภาพด้วยภาพเหนือพื้นดิน เผยแพร่เมื่อวันที่ 14 มิถุนายนในPlant Methods Michael Selvaraj ผู้เขียนร่วมจาก Alliance of Bioversity International และ CIAT กล่าวว่า “หนึ่งในความลึกลับที่ยิ่งใหญ่สำหรับผู้เพาะพันธุ์พืชคือสิ่งที่เกิดขึ้นเหนือพื้นดินเหมือนกับสิ่งที่เกิดขึ้นด้านล่างหรือไม่
“นั่นเป็นปัญหาใหญ่สำหรับนักวิทยาศาสตร์ทุกคน คุณต้องการข้อมูลจำนวนมาก เช่น ทรงพุ่มของพืช ความสูง ลักษณะทางกายภาพอื่นๆ ที่ต้องใช้เวลาและพลังงานเป็นจำนวนมาก และการทดลองหลายครั้งเพื่อจับภาพสิ่งที่เกิดขึ้นจริงใต้พื้นดินและสุขภาพของพืชผลจริงๆ” Selvaraj กล่าว นักสรีรวิทยาพืชผล
ในขณะที่โดรนราคาถูกลง และฮาร์ดแวร์สำหรับการถ่ายภาพทางกายภาพผ่านการทดลองพืชผลก็ใช้งานง่ายขึ้น แต่ปัญหาคอขวดที่สำคัญคือการวิเคราะห์ข้อมูลภาพจำนวนมหาศาลและกลั่นให้เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับผู้เพาะพันธุ์พืช
เมื่อใช้ภาพโดรน แพลตฟอร์ม Pheno-i สามารถผสานข้อมูลจากภาพความละเอียดสูงหลายพันภาพ วิเคราะห์ผ่านแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างสเปรดชีต สิ่งนี้แสดงให้นักวิทยาศาสตร์เห็นว่าพืชตอบสนองต่อสิ่งเร้าในพื้นที่แบบเรียลไทม์อย่างไร
การใช้เทคโนโลยีนี้ทำให้พ่อพันธุ์แม่พันธุ์สามารถตอบสนองได้ทันทีโดยใช้ปุ๋ยหากขาดสารอาหารหรือน้ำ ข้อมูลนี้ยังช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ค้นพบได้อย่างรวดเร็วว่าพืชผลชนิดใดที่ต้านทานต่อสภาพอากาศแปรปรวนได้ดีกว่า ดังนั้นจึงสามารถแนะนำให้เกษตรกรปลูกพันธุ์ที่แห้งแล้งหรือทนต่อความร้อนได้มากขึ้น
Gomez Selvaraj กล่าวว่า “เรากำลังช่วยพ่อพันธุ์แม่พันธุ์ในการเลือกพันธุ์พืชหัวที่ดีที่สุดได้เร็วยิ่งขึ้น เพื่อให้สามารถเพาะพันธุ์ที่ให้ผลผลิตสูงและฉลาดต่อสภาพอากาศมากขึ้นสำหรับเกษตรกร” Gomez Selvaraj กล่าว
“โดรนเป็นเพียงอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ แต่เมื่อเชื่อมโยงกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่แม่นยำและรวดเร็วนี้ เราสามารถให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์และนำไปดำเนินการได้เพื่อเร่งผลผลิตพืชผล”
เทคโนโลยีนี้ถือเป็นคำมั่นสัญญาสำหรับพืชผลอื่นๆ
Joe Tohme ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของ Alliance for Crops for Nutrition and Health กล่าวว่า “ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ภาพอัตโนมัติและโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องที่พัฒนาขึ้นจากการศึกษานี้มีแนวโน้มดีและสามารถนำไปใช้กับพืชผลชนิดอื่นที่ไม่ใช่มันสำปะหลังเพื่อเร่งการทำงานของฟีโนไทป์ดิจิทัลในกรอบการวิจัยของพันธมิตร .
Credit : problemasfamiliares.net ignitioncarclub.com programnxt.com skelbikas.net lasixnoprescriptiononline.net crossoverfollowing.com vehiculosocasion.net krinolium.com kadingersheavytruckparts.com pamperedpreggerandbeyond.com
