Під час передової дослідницької роботи розроблено передову платформу, яка поєднує штучний інтелект, хмарні обчислення та технологію дронів для революціонізації рисової продукції. Платформа, відома як Panicle-Cloud, використовує хмарні обчислення з підтримкою ШІ для вимірювання панікул рису за допомогою зображень, зібраних за допомогою дронів, що дозволяє класифікувати врожайність рису.
Дослідницька команда створила розмаїту набір даних для виявлення панікул рису (DRPD) з експертною анотацією та інтегрувала кілька моделей глибокого навчання до платформи Panicle-Cloud. Через ітеративні вдосконалення команда визначила модель Panicle ШІ як найточнішу для виявлення та вимірювання панікул рису. Шляхом аналізу дронів на різних висотах та стадіях зростання, вони визначили, що висота 7м на початкових стадіях формування зерна дає найкращі результати.
Кореляційний аналіз підтвердив ефективність моделі Panicle ШІ, зокрема на висоті 7м, з високим коефіцієнтом кореляції. Ця модель перевершувала 13 інших передових моделей глибокого навчання за точністю виявлення панікул. Простий у використанні платформі Panicle-Cloud дозволяє нефахівцям вибирати моделі ШІ для виявлення панікул за допомогою веб-інтерфейсу. Платформа також оптимізує обчислення шляхом обрізання більших зображень.
Під час двохсезонного полевого випробування платформа успішно класифікувала врожайність рису на низькі, середні та високі категорії з загальною точністю понад 84%. Ця функція дозволяє селекціонерам рису ефективно відбирати та вибирати бажані сорти на основі прогнозованої врожайності.
Поєднуючи штучний інтелект, хмарні обчислення та технологію дронів, Panicle-Cloud пропонує ефективне й точне рішення для вимірювання рисових характеристик, пов’язаних з врожайністю. Ця технологія має потенціал значно поліпшити процеси селекції та вирощування рису, що вирішує виклики, що виникають внаслідок зміни клімату та зростання попиту на продукти харчування. Завдяки своїй доступності та передовим інструментам фенотипізації, Panicle-Cloud дозволяє більш широкому колу користувачів вибирати сорти рису з високою врожайністю, сприяючи продовольчій безпеці на глобальному рівні.
Джерело: Teng, Z., et al. “Panicle-Cloud: An Open and AI-Powered Cloud Computing Platform for Quantifying Rice Panicles from Drone-Collected Imagery to Enable the Classification of Yield Production in Rice.” Plant Phenomics (2023). DOI: 10.34133/plantphenomics.0105
The source of the article is from the blog combopop.com.br