Для полноценного использования всех возможностей нашего сервиса необходимо заполнить и подтвердить обязательные поля в вашем профиле:
Благодарим за уделённое внимание!
С увеличением населения земли и растущей потребностью в белке, селекционеры сталкиваются с задачей оптимизации структуры соевых растений и их урожайности для современных механизированных агросистем. Традиционные методы селекции, основанные на визуальной оценке и ручном сборе растений, не всегда позволяют точно измерить ключевые характеристики, связанные со сложными физиологическими и экологическими взаимодействиями.
Поэтому доцент Университета Токио, Вэй Го, вместе с доктором Акито Кагой из Национального агентства сельскохозяйственных исследований Японии (NARO), разработали инновационную технологию на основе искусственного интеллекта. Их новый конвейер захвата и анализа изображений позволяет более точно измерять урожайность отдельных растений и распределение семян с использованием обычных полевых фотографий и видео, что значительно упрощает процесс для селекционеров с ограниченными бюджетами.
Кандидат наук Тан Ли создал систему анализа изображений, называемую Multi Scale Attention Network (MSAnet), которая автоматически обрабатывает данное распределение семян на растении. Эта технология обеспечивает более высокую точность оценки, чем существующие решения. В итоге селекционеры смогут легче отбирать сорта сои с оптимальными характеристиками для высокопроизводительной механизированной уборки, что значительно ускоряет поиск новых сортов с необходимыми признаками.
Источник: Eqinfo.ru