Вчені навчали штучний інтелект визначати якість насіння моркви і томатів

Неінвазивна методологія, заснована на штучному інтелекті, розроблена вченими з Університету Сан-Паулу, Бразилія, полегшує ідентифікацію нестиглого або неякісного насіння без його руйнування.

Про це повідомляє eurekalert.org.

Група задіяла методи флуоресценції хлорофілу і отримання мультиспектральних зображень насіння. Потім вони звернулися до машинного навчання для автоматизації процесу інтерпретації зображень, зводячи до мінімуму деякі труднощі традиційних методів. Наприклад, для багатьох видів технологія оптичного зображення може застосовуватися до всієї партії насіння, а не тільки до зразків, як це відбувається зараз. Крім того, цей метод неінвазівний і не руйнує аналізовані продукти і не створює залишків.

Для експериментальних моделей вибрали томати і моркву, вирощені в різних країнах і сезонах і які зберігалися в різних умовах. Вчені взяли насіння комерційних сортів томатів Гаучо і Містері, вироблених в Бразилії і США, і насіння сортів моркви Бразиліа і Франсін, вироблених в Бразилії, Італії та Чилі.

Точність класифікації за якістю коливалася від 86% до 95% для насіння томатів і від 88% до 97% для насіння моркви

Флуоресценція хлорофілу і мультиспектрального візуалізація можуть вважатися ефективними методами скринінгу насіння рослин, важливою частиною оцінки партії насіння щоб уникнути економічних втрат.

В ході дослідження обидва методи виявилися ефективними для визначенняякості моркви, але мультиспектральна візуалізація була незадовільною для аналізу насіння томатів.

Читайте також: Нідерландці обіцяють зробити революцію в картоплярстві