Fluxo de trabalho. (A) Exemplo de imagem de entrada mostrou um exemplo de silica com um corte de zoom. (B) Saída da rede no exemplo de entrada, com um exemplo de máscara feita. (C) sintomas obtidos de uma máscara produzida; O lado esquerdo mostra o comprimento (azul, linha da coluna vertebral) e o diâmetro máximo sobreposto (vermelho, linha lateral) na máscara e mostra a visualização 3D da silica, dependendo dos valores do diâmetro ao longo do comprimento da silica direita. No total, 2.099 amostras representando 362 linhas foram processadas pelo pipeline, com 332.194 medidas de forma independente. Crédito: Gigus (2024). Doi: 10.1093/gigacians/giae123
Vijay da Universidade de Aberist com. Nenhuma está desenvolvendo novos equipamentos de inteligência artificial que medem automaticamente sementes e sementes de planta para aumentar melhores variedades de culturas.
Sob a liderança de pesquisadores do Instituto Biológico, Ambiental e Rural da ENCE e da computação da Universidade Vijayan, o estudo mostra o poder dos programas direcionados de inteligência artificial para melhorar a qualidade de nossa colheita. A tarefa foi publicada na revista Gigus.
As características do fruto da planta, como sua forma e tamanho, são muito trabalhosas, demoradas e da possibilidade de erro humano.
Os pesquisadores enfrentaram um desafio com a nova ferramenta com potência de IA que analisa imagens para identificar vagens de sementes e medi -las com alta precisão.
A nova ferramenta pode medir várias características, incluindo o comprimento da vagem, largura, campo e volume, todos contribuem para os rendimentos e, portanto, na lucratividade.
A pesquisa combina esses sintomas físicos com regiões genéticas específicas que influenciam a forma e o tamanho da POD, ajudando os genes.
Identificar esses genes ajuda a entender melhor como as plantas crescem e crescem. Tais descobertas fornecem objetivos valiosos para a criação de culturas, melhorando os sintomas como rendimento, forma e elasticidade.
Essas novas ferramentas de IA podem ser aplicadas ao fruto de qualquer planta, e os pesquisadores estão testando sementes de óleo em muitas sementes de colheita, incluindo sementes de óleo, repolho e aveia, cevada e trigo.
Kieran Atkins, Ph.D. “As ferramentas de IA que desenvolvemos provavelmente revolucionam como podemos desenvolver novas variedades de culturas. É realmente um divisor de esportes. Nosso algoritmo coleta dados sobre mais de 300.000 frutas pessoais – a capacidade de coletar dados sobre mais de 300.000 frutas pessoais”, disse um pesquisador e um projeto de líder da Ibers of Aboristwith University.
“O aspecto mais emocionante dessa tarefa é o quão acessível torna a fenotipagem em grande escala. Ao eliminar barreiras técnicas e de tempo, o aprendizado profundo permite que mais pesquisadores explorem as características das plantas que não eram práticas anteriormente.
John Doon, diretor do Centro Nacional de Fenômica de Plantas, acrescentou: “Os resultados mostram que a IA de aprendizado profundo pode fornecer aos dados a qualidade e a precisão necessários para análise e criação genética. Isso mostra como podemos nos conectar à forma da planta à função genética.
“Inicialmente, desenvolvemos ferramentas para pequenas plantas de ervas daninhas que são usadas como modelo em laboratórios em todo o mundo, mas abordagens muito semelhantes funcionam muito bem nas culturas de Brassica. Este é um passo importante para a fenotipagem escalável e rica em dados, que apenas acelera a pesquisa”.
A equipe disponibilizou a unha disponível para sua ferramenta Morphpod, permitindo que pesquisadores de todo o mundo imitem ou se adaptem ao sistema para uso com outras espécies de plantas.
Mais informações:
Kieran Atkins et al. Gigus (2024). Doi: 10.1093/gigacians/giae123
Fornecido pela Universidade de Abbrestwith
Testimônimo: A IA Tool automatiza o fruto da planta para a educação de melhores culturas (2025, 26 de agosto) 26 de agosto de 2025
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