ಒಂದು ಬೀಜವು ಎಷ್ಟು ಆರೋಗ್ಯಕರ ಟೊಮೆಟೊ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ? ವ್ಯಾಗೆನಿಂಗನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ಆಗ್ರೋ ಫುಡ್ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನ ಸಂಶೋಧಕರು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮೊಳಕೆಯೊಡೆಯುವ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಬೀಜ ತಳಿಗಾರರು ಮತ್ತು ಬೆಳೆಗಾರರಿಗೆ ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೆಳೆಗಾರರು ಏಕರೂಪದ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರು ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡಿದ ಬೀಜದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಒಂದು ಗುಂಪಿನ ಬೀಜ ಎಷ್ಟು ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ? ಬೆಳವಣಿಗೆಯಲ್ಲಿ ಹಿಂದುಳಿದಿರುವ, ತಿರುಚಿದ ಕಾಂಡ ಅಥವಾ ಕಾಣೆಯಾದ ಎಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾದರಿಗಳಿವೆಯೇ? ಬೀಜ ತಳಿಗಾರರು ಮತ್ತು ಬೆಳೆಗಾರರು ಮೊಳಕೆಯೊಡೆಯುವ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ.
ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಂದ ಬೆಳೆದ ಸಸ್ಯಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯ ಸ್ವಂತ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳೆಯುವ ವಿಧಾನಗಳ ಪ್ರಕಾರ. ಒಂದು ಬೀಜ ತಳಿಗಾರ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವರ್ಷಪೂರ್ತಿ ಒಂದೇ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೃಷಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ವಾಣಿಜ್ಯ ಹಸಿರುಮನೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಪ್ರತಿ ಋತುವಿಗೆ ಬದಲಾಗಬಹುದು. . "ಆದ್ದರಿಂದ ಮೊಳಕೆಯೊಡೆಯುವಿಕೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಇದು ಬೀಜದ ತಳಿಗಾರರಿಗೆ ಬೀಜದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಬೆಳೆಗಾರರಿಗೆ ಮೊಳಕೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ, ”ಎಂದು ವ್ಯಾಗೆನಿಂಗನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಆಗ್ರೋ ಫುಡ್ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನ ಸಂಶೋಧಕಿ ಲಿಡಿಯಾ ಮೀಸ್ಟರ್ಸ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.
ನರ ಜಾಲಗಳು
ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ತಳಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳೆಗಾರರಿಗೆ ಹೈಟೆಕ್ ಸಸ್ಯ ಫಿನೋಟೈಪಿಂಗ್ ಪರಿಕರಗಳ ಶೋಷಣೆ (2018-2021), ವ್ಯಾಗೆನಿಂಗನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ಆಗ್ರೋ ಫುಡ್ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನ ಸಂಶೋಧಕರು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಪ್ರಮಾಣಿತ ಮೊಳಕೆಯೊಡೆಯುವಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ.
"ನಮ್ಮ MARVIN ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸಿಸ್ಟಮ್ನೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಟೊಮೆಟೊ ಮೊಳಕೆಗಳ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೇಗದ ಫಿಲ್ಮ್ಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ಗೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ" ಎಂದು ಮೀಸ್ಟರ್ಸ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. “ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳನ್ನು (ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್) ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಒಂದು ರೂಪವಾಗಿದೆ, ಅದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಲಿಯಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ನಾವು 2 ಆಯಾಮದ ಮತ್ತು 3 ಆಯಾಮದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.
ಉತ್ತಮ ಭವಿಷ್ಯ
ಯೋಜನೆಯ ಹನ್ನೊಂದು ಪಾಲುದಾರರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಪಾಲ್ ವರ್ಬ್ರುಗ್ಗೆನ್, ವಾರ್ಮೆನ್ಹುಯಿಜೆನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಬೆಜೊ ಝಡೆನ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ. "ನಾವು ಯಾವಾಗಲೂ ನಮ್ಮ ಬೀಜದಿಂದ ಟೊಮೆಟೊ ಸಸ್ಯಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಏಕರೂಪತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ನೋಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ" ಎಂದು ಅವರು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ.
ಆ ಗುರಿಯು ಈಗ ವ್ಯಾಗೆನಿಂಗನ್ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು. "ಮಾರ್ವಿನ್ ಕ್ಯಾಮೆರಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಈಗಾಗಲೇ ಸಸ್ಯಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಊಹಿಸಲು ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ" ಎಂದು ವರ್ಬ್ರುಗ್ಗೆನ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. "ನೀವು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಂತಹ ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ನೀವು ಟೊಮೆಟೊ ಸಸ್ಯಗಳ 2-D ಅಥವಾ 3-D ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೀರಾ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯವಲ್ಲ ಎಂದು ಮೊದಲ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ. "ನಮಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಂತೋಷವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಬೆಜೊ ಝಡೆನ್ ಈಗಾಗಲೇ ಉತ್ತಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ."
ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ
ಬೀಜದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಇತರ ಪಕ್ಷಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಮ್ಮತವನ್ನು ತಲುಪುವುದು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ವರ್ಬ್ರುಗೆನ್ ಗಮನಿಸಿದರು. "ನಾವು ಈಗ ಹೇಳಿ ಮಾಡಿಸಿದ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಅದರೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಸರಣಿ ಪಾಲುದಾರರು ತನ್ನದೇ ಆದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಬಹುದು." ಇದು ಮೀಸ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಬಿಟ್ಟರೆ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಕೇವಲ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗಿದೆ. "ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹಸಿರುಮನೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಆಗುತ್ತವೆ."