Hversu margar heilbrigðar tómatarplöntur mun fræ mikið skila? Vísindamenn frá Agro Food Robotics við Wageningen University & Research hafa þróað sjálfvirkt spírunarpróf sem gefur fræræktendum og ræktendum skjót og málefnaleg svör við þessari spurningu og sparar kostnað og eykur skilvirkni.
Ræktendur bera gjarnan einsleitar plöntur og vilja því vita gæði fræsins sem þeir panta. Hve margar plöntur gefur lota af fræi? Eru til eintök sem sitja eftir í vexti, hafa snúinn stilk eða blað vantar? Bæði fræræktendur og ræktendur framkvæma spírunarpróf.
Plönturnar sem ræktaðar eru við þessar prófanir eru metnar handvirkt og samkvæmt eigin forsendum og vaxtaraðferðum fyrirtækisins. Fræræktandi ræktar til dæmis við nákvæmlega sömu aðstæður allt árið um kring, en í viðskiptalegu gróðurhúsi geta þessar aðstæður verið mismunandi eftir árstíðum . „Niðurstöður spírunarprófanna geta því verið mismunandi. Þetta gerir fræræktendum erfitt fyrir að koma sér saman um gæði fræsins og fyrir ræktendur að áætla framleiðslu plöntur rétt, “segir Lydia Meesters, vísindamaður við Agro Food Robotics við Wageningen University & Research.
Taugakerfi
Í verkefninu Nýting á hátæknivæddum svipgerðarverkfærum plantna fyrir ræktunarfyrirtæki og ræktendur (2018-2021), vísindamenn frá Agro Food Robotics við Wageningen University & Research þróuðu sjálfvirkt, stöðlað spírunarpróf sem útilokar þessi vandamál.
„Með MARVIN myndavélakerfinu okkar búum við til mikinn fjölda háhraða kvikmynda af tómatplöntum og tengjum þau við flokkunarhugbúnað,“ segir Meesters. „Hugbúnaðurinn notar tauganet (djúpt nám), form gervigreindar sem gerir tölvum kleift að læra á grundvelli upplýsinga sem þær fá. Í þessu tilfelli gerum við bæði tvívíddar og þrívíddarmyndir. “
Betri spá
Einn af ellefu samstarfsaðilum verkefnisins er Paul Verbruggen, rannsakandi við Bejo Zaden í Warmenhuizen. „Við erum alltaf að leita að því að spá fyrir um gæði og einsleitni tómatplöntanna úr fræinu okkar,“ útskýrir hann.
Það markmið er nú innan seilingar þökk sé rannsóknum Wageningen. „Marvin myndavélakerfið virðist þegar spá fyrir um gæði plantna,“ segir Verbruggen. „Þegar þú bætir við nýrri tækni, svo sem gervigreind, eykst áreiðanleikinn verulega. Fyrstu niðurstöðurnar benda einnig til þess að það skipti ekki máli hvort þú safnar 2-D eða 3-D myndum af tómatplöntum. „Fyrir okkur er gaman að vita af því að það staðfestir að Bejo Zaden eru nú þegar að nota gott kerfi.“
Vinna á skilvirkan hátt
Verbruggen benti einnig á að erfitt sé að ná samstöðu með öðrum aðilum um hvernig nákvæmlega eigi að mæla gæði fræja. „Við erum nú að vinna að sérsniðnum forspárlíkönum, sem hver keðjufélagi getur þjálfað sitt eigið líkan með.“ Ef það er undir Meesters komið, þá eru þessar gerðir bara byrjunin. „Því meira sem nútímatækni er samþætt í gróðurhúsum, þeim mun skilvirkari fyrirtæki verða.“