एक बीज लॉट से कितने स्वस्थ टमाटर के पौधे निकलेंगे? वैगनिंगन यूनिवर्सिटी एंड रिसर्च में एग्रो फूड रोबोटिक्स के शोधकर्ताओं ने एक स्वचालित अंकुरण परीक्षण विकसित किया है जो बीज प्रजनकों और उत्पादकों को इस प्रश्न का त्वरित और वस्तुनिष्ठ उत्तर देता है, लागत बचाता है और दक्षता बढ़ाता है।
उत्पादक एकसमान पौधे देना पसंद करते हैं और इसलिए उनके द्वारा ऑर्डर किए गए बीज की गुणवत्ता जानना चाहते हैं। बीज का एक बैच कितने पौधे देता है? क्या ऐसे नमूने हैं जो विकास में पीछे हैं, एक मुड़ तना है, या एक लापता पत्ता है? बीज प्रजनक और उत्पादक दोनों ही अंकुरण परीक्षण करते हैं।
इन परीक्षणों से उगाए गए पौधों का मूल्यांकन मैन्युअल रूप से किया जाता है, और कंपनी के अपने मानदंडों और बढ़ती विधियों के अनुसार। एक बीज प्रजनक, उदाहरण के लिए, पूरे वर्ष एक ही स्थिति में खेती करता है, जबकि एक वाणिज्यिक ग्रीनहाउस में ये स्थितियां प्रति मौसम भिन्न हो सकती हैं . "अंकुरण परीक्षणों के परिणाम, इसलिए, एक दूसरे से भिन्न हो सकते हैं। इससे बीज प्रजनकों के लिए बीज की गुणवत्ता पर सहमत होना और उत्पादकों के लिए रोपाई के उत्पादन का ठीक से अनुमान लगाना मुश्किल हो जाता है, ”वेगेनिंगन यूनिवर्सिटी एंड रिसर्च में एग्रो फूड रोबोटिक्स के शोधकर्ता लिडिया मेस्टर कहते हैं।
तंत्रिका जाल
परियोजना में प्रजनन कंपनियों और उत्पादकों के लिए हाई-टेक प्लांट फेनोटाइपिंग टूल का शोषण (2018-2021), वैगनिंगन यूनिवर्सिटी एंड रिसर्च में एग्रो फूड रोबोटिक्स के शोधकर्ताओं ने एक स्वचालित, मानकीकृत अंकुरण परीक्षण विकसित किया जो इन समस्याओं को समाप्त करता है।
"हमारे मार्विन कैमरा सिस्टम के साथ, हम टमाटर के रोपण की बड़ी संख्या में उच्च गति वाली फिल्में बनाते हैं और उन्हें वर्गीकरण सॉफ्टवेयर से जोड़ते हैं, " मीस्टर कहते हैं। "सॉफ्टवेयर तंत्रिका नेटवर्क (गहरी शिक्षा) का उपयोग करता है, कृत्रिम बुद्धि का एक रूप जो कंप्यूटर को प्राप्त जानकारी के आधार पर सीखने में सक्षम बनाता है। इस मामले में हम 2-आयामी और 3-आयामी दोनों चित्र बनाते हैं।"
बेहतर भविष्यवाणी
परियोजना में ग्यारह भागीदारों में से एक पॉल वर्ब्रुगेन, वॉरमेनहुइज़न में बेजो ज़ेडेन के शोधकर्ता हैं। "हम हमेशा अपने बीज से टमाटर के पौधों की गुणवत्ता और एकरूपता की बेहतर भविष्यवाणी करना चाहते हैं," वे बताते हैं।
वह लक्ष्य अब वैगनिंगन अनुसंधान के कारण पहुंच के भीतर है। "मार्विन कैमरा सिस्टम पहले से ही पौधों की गुणवत्ता का काफी अच्छी तरह से अनुमान लगाता है," वर्ब्रुगेन कहते हैं। "जब आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसी नई तकनीक जोड़ते हैं, तो विश्वसनीयता काफी बढ़ जाती है। पहले परिणाम यह भी संकेत देते हैं कि इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप टमाटर के पौधों की 2-डी या 3-डी छवियां एकत्र करते हैं। "हमारे लिए यह जानना अच्छा है, क्योंकि यह पुष्टि करता है कि बेजो ज़ेडेन पहले से ही एक अच्छी प्रणाली का उपयोग कर रहे हैं।"
कुशलता से काम करना
वर्ब्रुगेन ने यह भी कहा कि बीज की गुणवत्ता को मापने के तरीके पर अन्य पक्षों के साथ आम सहमति तक पहुंचना मुश्किल है। "अब हम टेलर-मेड प्रेडिक्टिव मॉडल पर एक साथ काम कर रहे हैं, जिसके साथ प्रत्येक चेन पार्टनर अपने मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है।" यदि यह Meesters पर निर्भर है, तो ये मॉडल अभी शुरुआत हैं। "जितना अधिक आधुनिक तकनीक को ग्रीनहाउस में एकीकृत किया जाता है, उतनी ही अधिक कुशल कंपनियां बन जाती हैं।"