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  • La lechuga lo tiene:aprendizaje automático para la optimización cr

    Trasplante de lechuga en el campo de la plantación de G's Growers, cerca de Ely, REINO UNIDO. Crédito:G's Growers

    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 necesita:mejorar la eficiencia y la precisión en la granja.

    Investigadores del Grupo Zhou de la IE, en cooperación con G's Growers de Ely, han desarrollado una plataforma de aprendizaje automático, AirSurf-Lechuga, que funciona con visión por computadora e imágenes a ultraescala tomadas desde el aire para ayudar a clasificar los cultivos de lechuga en los campos.

    El software avanzado incluye la medición de la cantidad, tamaño y ubicación precisa para ayudar a los agricultores a cosechar con precisión y llevar el cultivo al mercado de la manera más eficiente posible. En tono rimbombante, esta tecnología se puede aplicar a otros cultivos, ampliando el alcance del impacto positivo en toda la cadena alimentaria.

    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 y en las estrategias de cosecha. cuales, si está compuesto, podría proporcionar un impulso económico significativo.

    Es muy importante que los agricultores y productores comprendan con precisión cuándo los cultivos estarán listos para la cosecha, para que puedan poner en marcha la planificación de la logística, comercializar y comercializar sus productos a lo largo de la cadena.

    Tradicionalmente, sin embargo, La medición de cultivos en los campos ha llevado mucho tiempo y trabajo. así como propenso a errores; por lo tanto, las nuevas soluciones de IA basadas en imágenes aéreas pueden proporcionar un método mucho más robusto y eficaz.

    Otra barrera para la eficiencia es el hecho de que las inclemencias del tiempo, que han ido aumentando en los últimos años, puede retrasar significativamente los tiempos de cosecha, ya que los cultivos tardan diferentes períodos de tiempo en madurar.

    La tecnología AirSurf, desarrollada por miembros del Grupo Zhou, incluidos los primeros autores del artículo sobre el proyecto, Alan Bauer y Aaron Bostrom:utiliza el 'aprendizaje profundo' (una técnica de aprendizaje automático estructurado profundo) combinado con sofisticados Análisis de imágenes a ultra 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, pequeño, cabezas de lechuga 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, que solo puede ayudar a aumentar la precisión y la eficacia de las prácticas agrícolas, incluido el tiempo de cosecha.

    Primer autor, Alan Bauer en EI, dijo:"Esta colaboración interdisciplinaria integra la visión por computadora y el aprendizaje automático con el negocio del cultivo de lechuga para demostrar cómo podemos mejorar los rendimientos de los cultivos mediante el aprendizaje automático".

    Líder de grupo en EI, Dr. Ji Zhou, dijo:"Mi laboratorio está interesado en buscar todos los enfoques posibles para traducir nuestra investigación financiada con fondos públicos en el diseño de algoritmos, aprendizaje automático, visión por computador, y fenómica de cultivos a técnicas y herramientas que pueden ser utilizadas por socios académicos e industriales para abordar problemas desafiantes en la investigación y producción de cultivos.

    "Utilizando nuestro trabajo de investigación apoyado por BBSRC y otros proyectos públicos y financiados conjuntamente por la industria, nos hemos asociado con G's, productores de hortalizas líderes en el Reino Unido, equipar nuestro sector agroalimentario con métodos de análisis y vigilancia de cultivos inteligentes y precisos, por lo que 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 ".

    Socio industrial de G's Growers, 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 pueden comprender la variabilidad en sus campos y cultivos a un nivel mucho mayor nivel de detalle que antes era posible.

    "Las decisiones que luego se pueden tomar a partir de esta información, tales como diversas aplicaciones de insumos y riego; cambiar las estrategias de cosecha y planificar el momento óptimo para vender la cosecha, todos contribuirán a aumentar los rendimientos agrícolas y mejorar la productividad agrícola ".


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