باحثون يطورون طريقة لتحليل البذور باستخدام الذكاء الاصطناعي

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

وفقًا لموقع Phys.org، قام فريق البحث بجمع صور للبذور باستخدام تقنية التصوير المبنية على الضوء. وتضمنت التقنيات التي استخدمها فريق البحث التصوير المتعدد الطيفي وفلورسنس الكلوروفيل. اختار الفريق البحثي الجزر والطماطم كموديلات تجريبية، واختار أنواعًا مختلفة لإنتاجها في بلدان مختلفة و في ظروف مختلفة. البذور التي اختاروها كانت من أصناف الطماطم التجارية المنتجة في الولايات المتحدة والبرازيل، بالإضافة إلى أصناف الجزر التجارية المنتجة في إيطاليا و تشيلي والبرازيل.

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

تُقيم البذور تقليديًا إما من خلال اختبارات الإنبات و اختبارات الفيور. تتضمن اختبارات الإنبات زراعة البذور و إنباتها، بينما تهدف اختبارات الفيور إلى تقييم كيفية استجابة البذور للضغط. 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 صور التدريب، استخدم الباحثون مصنف الغابة العشوائية لتحليل صور البذور تلقائيًا. هذا النظام التصويري البصري له العديد من المزايا على الطرق التقليدية لتحليل البذور، واحدة منها هي أن تقنية التصوير البصري يمكن استخدامها على دفعات كاملة من البذور بدلاً من عينات صغيرة فقط من تلك الدفعات. ميزة أخرى لهذه الطريقة على تقنيات تقييم البذور التقليدية هي أن تقنية الرؤية الحاسوبية غير غازية، لذلك لا تدمر أي من المنتجات التي تم فحصها.

كان أحد أساليب تحليل جودة البذور التي استخدمها الباحثون هو فلورسنس الكلوروفيل. استخدم الخوارزميات التي طورها فريق البحث وجود الكلوروفيل داخل البذور. يوفر الكلوروفيل الطاقة التي تحتاجها البذور للنمو، وإذا كانت البذرة لا تزال تحتوي على كميات كبيرة من الكلوروفيل المتبقي داخلها، فهذا يعني أن البذرة ليست ناضجة تمامًا. يمكن الكشف عن هذا الكلوروفيل المتبقي باستخدام التصوير المتعدد الطيفي، حيث يثير الضوء الأحمر الكلوروفيل وأجهزة خاصة تقوم بتقاط فلورسنسه وتحويله إلى إشارة كهربائية.

يتضمن التصوير المتعدد الطيفي استخدام ديود الانبعاث الخفيف لإصدار الضوء عند نقاط مختلفة من الطيف. قام الباحثون بتقسيم الضوء المنبعث إلى 19 طولًا موجيًا مختلفًا و قاموا بتحليل جودة البذور بناءً على الانعكاس لهذه الأطوال الموجية المختلفة. ثم قاموا بمقارنة النتائج التي حصلوا عليها مع بيانات الجودة التي تم الحصول عليها من خلال طرق تحليل البذور التقليدية. وجد الباحثون أن استخدام الضوء تحت الأحمر يعمل بشكل أفضل لتقييم جودة بذور الجزر، بينما يعمل الضوء فوق البنفسجي بشكل أفضل لتقييم جودة بذور الطماطم.

تحتوي البذور على بروتينات و سكريات و ليبيدات تمتص أطوال موجية معينة من الضوء و تعكس الباقي. يتم استخدام كاميرا متعددة الطيف لتقاط الضوء المنعكس، ويتم استخدام بيانات الصورة الناتجة للعثور على البذور داخل الصورة الكاملة. كلما احتوت البذرة على كمية أكبر من المغذيات، زادت كمية أطوال موجية الضوء الممتصة. يتم استخدام سلسلة من الخوارزميات لتحديد طول الموجي الذي يعمل بشكل أفضل في تحديد موقع البذور. يمكن استخدام هذه العملية لتوفير معلومات حول التركيب الكيميائي للبذور قيد الدراسة، مما يسمح باستخلاص جودتها. ثم قام فريق البحث بتوظيف الكيمياء الحاسوبية، والتي هي نماذج رياضية و إحصائية 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%.

ثبت أن كل من تقنية فلورسنس الكلوروفيل و تقنية التصوير المتعدد الطيفي موثوقة و أسرع بكثير من الطرق التقليدية لتقييم جودة البذور. إذا أثبتت الطريقة موثوقيتها، فإنها تتمتع بال潜عة لجلب بذور ذات جودة أعلى للمزارعين حول العالم.