باحثون يطورون طريقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحليل البذور

قام فريق من الباحثين من مركز الطاقة النووية في الزراعة (CENA) وكلية لويز دي كويروز للزراعة (ESALQ) في البرازيل بإنشاء طريقة مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحليل جودة البذور ، مما يقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لتحديد جودة البذور الزراعية.

وفقًا لموقع Phys.org ، جمع فريق البحث صورًا للبذور باستخدام تقنية التصوير المعتمدة على الضوء. وشملت التقنيات التي استخدمها فريق البحث التصوير المتعدد الطيفي وفلورة الكلوروفيل. اختار فريق البحث الجزر والطماطم لخدمة كأدوات تجريبية ، واختار أنواعًا مختلفة لإنتاجها في بلدان مختلفة و في ظروف مختلفة. البذور التي اختاروها كانت أنواع طماطم تجارية تُنتج في الولايات المتحدة والبرازيل ، بالإضافة إلى أنواع جزر تجارية تُنتج في إيطاليا و تشيلي والبرازيل.

تزداد الطلب على هذه المحاصيل حول العالم ، ولكن جمع بذور هذه المحاصيل يمكن أن يكون صعبًا. كلا الجزر والطماطم لهما عمليات نضج غير منتظمة. إنتاج البذور لهذه المحاصيل غير متزامن ، مما يعني أن كميات البذور المستخرجة من هذه الطماطم والجزر يمكن أن تحتوي على بذور ناضجة و غير ناضجة. لا يسهل التمييز بين البذور الناضجة و غير الناضجة بالعين ، ولكن أنظمة الرؤية الحاسوبية يمكن أن تجعل هذه العملية أسهل.

تُقيم البذور تقليديًا إما من خلال اختبارات الإنبات أو اختبارات الفيغور. تتضمن اختبارات الإنبات زراعة البذور وإنباتها ، بينما تهدف اختبارات الفيغور إلى تقييم كيفية استجابة البذور للإجهاد. يمكن أن يستغرق الحصول على نتائج من هذه الاختبارات أسبوعين أو أكثر ، مما يعني أن تقنيات التعلم الآلي أسرع بكثير من تقنيات تحليل البذور التقليدية.

بعد جمع الصور للتدريب ، استخدم الباحثون تصنيف الغابة العشوائية لتأتمة تفسير صور البذور. هذا النظام التصويري البصري له العديد من المزايا على الطرق التقليدية لتحليل البذور ، واحدة منها هي حقيقة أن تكنولوجيا التصوير البصري يمكن استخدامها على دفعات كاملة من البذور بدلاً من عينات صغيرة فقط من هذه الدفعات. ميزة أخرى لهذا الأسلوب على تقنيات تقييم البذور التقليدية هي أن تقنية الرؤية الحاسوبية غير غازية ، لذلك لا تدمر أي منتجات يتم فحصها.

كان أحد أساليب تحليل جودة البذور التي استخدمها الباحثون هو فلورة الكلوروفيل. استفاد الخوارزميات التي طورها فريق البحث من وجود الكلوروفيل داخل البذور. يوفر الكلوروفيل الطاقة التي تحتاجها البذور لتطويرها ، وإذا كانت البذرة لا تزال تحتوي على كميات كبيرة من الكلوروفيل المتبقية فيها ، فإن هذا يعني أن البذرة ليست ناضجة تمامًا. يمكن الكشف عن الكلوروفيل المتبقي باستخدام التصوير المتعدد الطيفي ، مع إثارة الكلوروفيل بواسطة الضوء الأحمر وأجهزة خاصة لالتقاط الفلورة وتحويلها إلى إشارة كهربائية.

يتضمن التصوير المتعدد الطيفي استخدام مصابيح إضاءة لت发出 ضوء عند نقاط مختلفة من الطيف الضوئي. قام الباحثون بتقسيم الضوء المنبعث إلى 19 طولًا موجيًا مختلفًا وتحليل جودة البذور بناءً على الانعكاس لهذه الأطوال الموجية المختلفة. ثم قارنوا النتائج التي حصلوا عليها بالبيانات الجودة التي تم الحصول عليها من خلال طرق تحليل البذور التقليدية. وجد الباحثون أن استخدام الضوء تحت الحمراء يعمل بشكل أفضل لتقييم جودة بذور الجزر ، بينما يعمل الضوء فوق البنفسجي بشكل أفضل لتقييم جودة بذور الطماطم.

تحتوي البذور على بروتينات وسكريات ودهون تمتص أطوال موجية معينة من الضوء بينما تعكس الباقي من الضوء. يتم استخدام كاميرا متعددة الطيف لالتقاط الضوء المنعكس ، ويتم استخدام بيانات الصورة الناتجة للعثور على البذور داخل الصورة الكاملة. كلما احتوت البذرة على كمية أكبر من المغذيات ، زادت أطوال موجية معينة تم امتصاصها. يتم استخدام سلسلة من الخوارزميات لتحديد أية طول موجي يعمل بشكل أفضل في تحديد موقع البذور. يمكن استخدام هذا العملية لتوفير معلومات حول التركيب الكيميائي للبذور قيد الدراسة ، مما يسمح باستخلاص جودتها. ثم استخدم فريق البحث الكيمياء الحاسوبية ، والتي هي نماذج رياضية وإحصائية تستخدم لتصنيف المواد ، لإنشاء الفئات التي تصف جودة البذور.

أخيرًا ، تمكن الباحثون من استخدام نماذج التعلم الآلي لتقييم دقة نماذج الكيمياء الحاسوبية التي أنشأوها. في حالة بذور الطماطم ، تراوحت دقة تصنيف الجودة من 86٪ إلى 95٪. في حالة بذور الجزر ، تراوحت الدقة من 88٪ إلى 97٪.

ثبتت كل من تقنية فلورة الكلوروفيل و تقنية التصوير المتعدد الطيفي أنها موثوقة وبسرعة أكبر بكثير من الطرق التقليدية لتقييم جودة البذور. إذا أثبتت الطريقة موثوقيتها ، فإنها لها إمكانية جلب بذور ذات جودة أعلى للمزارعين حول العالم.