কতগুলি স্বাস্থ্যকর টমেটো গাছের একটি বীজ প্রচুর ফলন করবে? Wageningen University & Research-এর Agro Food Robotics-এর গবেষকরা একটি স্বয়ংক্রিয় অঙ্কুরোদগম পরীক্ষা তৈরি করেছেন যা বীজ প্রজননকারী এবং চাষীদের এই প্রশ্নের দ্রুত এবং উদ্দেশ্যমূলক উত্তর দেয়, খরচ বাঁচায় এবং দক্ষতা বাড়ায়।
চাষীরা অভিন্ন উদ্ভিদ সরবরাহ করতে পছন্দ করে এবং তাই তারা যে বীজ অর্ডার করে তার গুণমান জানতে চায়। এক ব্যাচের বীজ থেকে কয়টি উদ্ভিদ পাওয়া যায়? এমন কোন নমুনা আছে যা বৃদ্ধিতে পিছিয়ে আছে, একটি পেঁচানো কান্ড আছে, বা একটি অনুপস্থিত পাতা আছে? বীজ প্রজননকারী এবং উত্পাদক উভয়ই অঙ্কুরোদগম পরীক্ষা করে।
এই পরীক্ষাগুলি থেকে উত্থিত গাছগুলিকে ম্যানুয়ালি মূল্যায়ন করা হয়, এবং কোম্পানির নিজস্ব মানদণ্ড এবং ক্রমবর্ধমান পদ্ধতি অনুসারে৷ একটি বীজ প্রজননকারী, উদাহরণস্বরূপ, সারা বছর ধরে ঠিক একই পরিস্থিতিতে চাষ করে, যেখানে একটি বাণিজ্যিক গ্রিনহাউসে এই শর্তগুলি প্রতি মৌসুমে পরিবর্তিত হতে পারে৷ . "অংকুরোদগম পরীক্ষার ফলাফল, তাই, একে অপরের থেকে ভিন্ন হতে পারে। এটি বীজ প্রজননকারীদের জন্য বীজের গুণমানের বিষয়ে একমত হওয়া এবং চারা উৎপাদনকারীদের সঠিকভাবে অনুমান করা কঠিন করে তোলে,” বলেছেন ওয়াজেনিনজেন ইউনিভার্সিটি অ্যান্ড রিসার্চের অ্যাগ্রো ফুড রোবোটিক্সের গবেষক লিডিয়া মিস্টারস।
নিউরাল নেটওয়ার্ক
প্রকল্পে প্রজনন সংস্থা এবং চাষীদের জন্য উচ্চ-প্রযুক্তি উদ্ভিদ ফেনোটাইপিং সরঞ্জামগুলির শোষণ (2018-2021), Wageningen University & Research-এর Agro Food Robotics-এর গবেষকরা একটি স্বয়ংক্রিয়, প্রমিত অঙ্কুরোদগম পরীক্ষা তৈরি করেছেন যা এই সমস্যাগুলি দূর করে৷
"আমাদের MARVIN ক্যামেরা সিস্টেমের সাহায্যে, আমরা টমেটোর চারাগুলির একটি বড় সংখ্যক উচ্চ-গতির ফিল্ম তৈরি করি এবং সেগুলিকে শ্রেণিবিন্যাস সফ্টওয়্যারের সাথে লিঙ্ক করি," বলেছেন মিস্টারস৷ “সফ্টওয়্যারটি নিউরাল নেটওয়ার্ক (গভীর শিক্ষা) ব্যবহার করে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি রূপ যা কম্পিউটারগুলিকে তাদের প্রাপ্ত তথ্যের উপর ভিত্তি করে শিখতে সক্ষম করে। এই ক্ষেত্রে আমরা 2-মাত্রিক এবং 3-মাত্রিক ছবি তৈরি করি।"
আরও ভাল ভবিষ্যদ্বাণী
প্রকল্পের এগারোজন অংশীদারের একজন হলেন পল ভারব্রুগেন, ওয়ারমেনহুইজেনের বেজো জাডেনের গবেষক৷ "আমরা সবসময় আমাদের বীজ থেকে টমেটো গাছের গুণমান এবং অভিন্নতা সম্পর্কে ভালভাবে পূর্বাভাস দিতে চাই," তিনি ব্যাখ্যা করেন।
Wageningen গবেষণার জন্য সেই লক্ষ্যটি এখন নাগালের মধ্যে রয়েছে। "মারভিন ক্যামেরা সিস্টেমটি ইতিমধ্যেই উদ্ভিদের গুণমানের ভবিষ্যদ্বাণী করে বলে মনে হচ্ছে," ভারব্রুগেন বলেছেন। “যখন আপনি নতুন প্রযুক্তি যোগ করেন, যেমন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, নির্ভরযোগ্যতা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়। প্রথম ফলাফলগুলি ইঙ্গিত দেয় যে আপনি টমেটো গাছের 2-ডি বা 3-ডি ছবি সংগ্রহ করেন কিনা তা বিবেচ্য নয়। "আমাদের জন্য এটা জেনে ভালো লাগছে, কারণ এটি নিশ্চিত করে যে বেজো জাডেন ইতিমধ্যেই একটি ভালো সিস্টেম ব্যবহার করছে।"
দক্ষতার সাথে কাজ করছে
ভারব্রুগেন আরও উল্লেখ করেছেন যে কীভাবে সঠিকভাবে বীজের গুণমান পরিমাপ করা যায় সে সম্পর্কে অন্যান্য পক্ষের সাথে ঐক্যমত পৌঁছানো কঠিন। "আমরা এখন দর্জি তৈরি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলিতে একসাথে কাজ করছি, যার সাথে প্রতিটি চেইন অংশীদার তার নিজস্ব মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে পারে।" যদি এটি Meesters পর্যন্ত হয়, এই মডেলগুলি কেবল শুরু। "যত বেশি আধুনিক প্রযুক্তি গ্রীনহাউসে একত্রিত হয়, তত বেশি দক্ষ কোম্পানি হয়ে ওঠে।"