En Earlham Institute EI, las técnicas basadas en inteligencia artificial como el aprendizaje automático están pasando de ser una simple premisa emocionante a tener aplicaciones de la vida real, donde más se necesitan: mejorar la eficiencia y la precisión en la granja.
Investigadores del Grupo Zhou en EI, en cooperación con G's Growers de Ely, han desarrollado una plataforma de aprendizaje automático, AirSurf-Lettuce, que funciona con visión por computadora e imágenes a ultraescala tomadas desde el aire para ayudar a clasificar los cultivos de lechuga encampos.
El software avanzado incluye la medición de la cantidad, el tamaño y la localización exacta para ayudar a los agricultores a cosechar con precisión y llevar el cultivo al mercado de la manera más eficiente posible. Es importante destacar que esta tecnología se puede aplicar a otros cultivos, ampliando el alcance del impacto positivo enLa cadena de comida.
La lechuga es un gran negocio, especialmente en East Anglia, con 122.000 toneladas producidas en el Reino Unido cada año. Se puede perder hasta un 30% del rendimiento debido a ineficiencias en el proceso de cultivo, así como en las estrategias de cosecha, que, si se compensan,podría proporcionar un impulso económico significativo.
Es muy importante que los agricultores y los productores comprendan con precisión cuándo los cultivos estarán listos para la cosecha, para que puedan poner en marcha la planificación de la logística, el comercio y la comercialización de sus productos a lo largo de la cadena.
Sin embargo, tradicionalmente, la medición de cultivos en los campos ha requerido mucho tiempo y trabajo, además de propensa a errores; por lo tanto, las nuevas soluciones de IA basadas en imágenes aéreas pueden proporcionar un método mucho más robusto y efectivo.
Otra barrera para la eficiencia es el hecho de que las inclemencias del tiempo, que han ido en aumento en los últimos años, pueden retrasar significativamente los tiempos de cosecha, ya que los cultivos tardan en madurar en diferentes períodos.
La tecnología AirSurf, desarrollada por miembros del Grupo Zhou, incluidos los primeros autores del artículo sobre el proyecto, Alan Bauer y Aaron Bostrom, utiliza 'aprendizaje profundo' una técnica de aprendizaje automático estructurado profundo combinado con sofisticados y ultra-Análisis de imágenes a gran escala para medir la lechuga iceberg en un modo de alto rendimiento. Esto es capaz de identificar la cantidad precisa y la ubicación de las plantas de lechuga, con la ventaja adicional de reconocer la calidad del cultivo, es decir, cabezas de lechuga pequeñas, medianas o grandes.
La combinación de este sistema con GPS permite a los agricultores rastrear con precisión la distribución del tamaño de la lechuga en los campos, lo que solo puede ayudar a aumentar la precisión y la eficacia de las prácticas agrícolas, incluido el tiempo de cosecha.
El primer autor, Alan Bauer de la IE, dijo: "Esta colaboración interdisciplinaria integra la visión por computadora y el aprendizaje automático con el negocio del cultivo de lechugas para demostrar cómo podemos mejorar el rendimiento de los cultivos mediante el aprendizaje automático".
El líder del grupo de la IE, el Dr. Ji Zhou, dijo: "Mi laboratorio está interesado en buscar todos los enfoques posibles para traducir nuestra investigación financiada con fondos públicos en diseño de algoritmos, aprendizaje automático, visión por computadora y fenómica de cultivos en técnicas y herramientas que se pueden utilizarpor socios académicos e industriales para abordar problemas desafiantes en la investigación de cultivos y la producción de cultivos.
"Utilizando nuestro trabajo de investigación respaldado por BBSRC y otros proyectos financiados conjuntamente por el sector público y la industria, nos hemos asociado con G's, productores de hortalizas líderes en el Reino Unido, para equipar nuestro sector agroalimentario con métodos analíticos y de vigilancia de cultivos inteligentes y precisos, paraque confiamos en que a través de nuestros esfuerzos conjuntos se podrían lograr mejores decisiones de manejo de cultivos y una mayor comerciabilidad de los cultivos ".
El socio industrial de G's Growers, el gerente de innovación Jacob Kirwan, agregó: "La agricultura a gran escala significa que la precisión es esencial para garantizar que estamos produciendo cultivos de una manera ambiental y económicamente sostenible. El uso de tecnología como AirSurf significa que los productores puedenpara comprender la variabilidad en sus campos y cultivos con un nivel de detalle mucho mayor de lo que era posible anteriormente.
"Las decisiones que luego se pueden tomar a partir de esta información, como las diferentes aplicaciones de insumos y riego; cambiar las estrategias de cosecha y planificar el momento óptimo para vender la cosecha, contribuirán a aumentar los rendimientos agrícolas y mejorar la productividad agrícola".
El artículo, titulado: Combinación de visión por computadora y aprendizaje profundo para permitir el fenotipado aéreo a ultra escala y la agricultura de precisión: se publica un estudio de caso de producción de lechuga Investigación en horticultura - Naturaleza.
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Materiales proporcionado por Instituto Earlham . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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