연구자들은 종자 분석의 AI 지원 방법을 개발

브라질 농업의 원자력 에너지 센터(CENA)와 Luiz de Quieroz 농업 대학(ESALQ)의 연구원 팀은 AI 기반 종자 품질 분석 방법, 농업 종자의 품질을 결정하는 데 필요한 시간을 획기적으로 줄입니다.

Phys.org에 따르면, 연구팀은 빛 기반 이미징 기술을 사용하여 씨앗의 이미지를 수집했습니다. 연구팀이 사용한 기술에는 다중 스펙트럼 이미징과 엽록소 형광이 포함되었습니다. 연구팀은 실험 모델로 사용할 당근과 토마토를 선택했고, 다른 국가와 다른 조건에서 생산할 다양한 변종을 선택했습니다. 그들이 선택한 종자는 미국과 브라질에서 생산되는 상업용 토마토 품종과 이탈리아, 칠레, 브라질에서 생산되는 상업용 당근 품종이었습니다.

이러한 작물에 대한 수요는 전 세계적으로 증가하고 있지만 이러한 작물의 종자를 수집하는 것은 어려울 수 있습니다. 당근과 토마토는 모두 균일하지 않은 숙성 과정을 가지고 있습니다. 이러한 작물의 종자 생산 역시 비동기식입니다. 즉, 토마토와 당근에서 추출한 종자 로트는 성숙한 종자와 미성숙 종자를 모두 포함할 수 있습니다. 눈으로 성숙한 종자와 미성숙 종자를 구별하는 것은 쉽지 않지만, 컴퓨터 비전 시스템을 사용하면 이 과정을 더 쉽게 만들 수 있습니다.

전통적으로 종자는 발아 및 활력 테스트를 통해 평가됩니다. 발아 테스트는 씨앗의 파종과 발아를 포함하는 반면 활력 테스트는 씨앗이 스트레스에 어떻게 반응하는지 평가하는 것을 목표로 합니다. 이러한 테스트 결과를 얻는 데는 2주 이상이 소요될 수 있습니다. 이는 기계 학습 기술이 기존 종자 분석 기술보다 훨씬 더 빠르다는 것을 의미합니다.

훈련 이미지를 수집한 후 연구자들은 랜덤 포레스트 분류기를 사용하여 시드 이미지의 해석을 자동화했습니다. 이 광학 이미징 시스템은 기존의 종자 분석 방법에 비해 많은 이점이 있으며, 그 중 하나는 광학 이미징 기술을 해당 배치의 작은 샘플 대신 전체 종자 배치에 사용할 수 있다는 사실입니다. 기존 종자 평가 기술에 비해 이 방법이 갖는 또 다른 장점은 컴퓨터 비전 기술이 비침습적이어서 분석된 제품을 파괴하지 않는다는 것입니다.

연구원들이 사용한 종자 품질을 분석하는 한 가지 방법은 엽록소 형광이었습니다. 연구팀이 개발한 알고리즘은 종자 내에 존재하는 엽록소를 이용했습니다. 엽록소는 종자가 발달하는 데 필요한 에너지를 공급하며, 종자에 여전히 많은 양의 잔류 엽록소가 남아 있다면 이는 종자가 완전히 성숙하지 않았음을 의미합니다. 이 잔류 엽록소는 적색광이 엽록소를 여기시키고 형광을 캡처하여 전기 신호로 변환하는 특수 장치를 사용하여 다중 스펙트럼 이미징으로 감지할 수 있습니다.

다중 스펙트럼 이미징은 LED를 사용하여 광 스펙트럼의 다양한 지점에서 빛을 방출합니다. 연구원들은 방출된 빛을 19개의 다른 파장으로 나누고 이러한 다른 파장에 대한 반사율을 기반으로 종자 품질을 분석했습니다. 그런 다음 얻은 결과를 일반적인 종자 분석 방법을 통해 얻은 품질 데이터와 비교했습니다. 연구원들은 근적외선을 사용하는 것이 당근 종자 평가에 가장 적합한 반면 UV 광선은 UV 토마토 종자 평가에 가장 적합하다는 것을 발견했습니다.

씨앗에는 특정 파장의 빛을 흡수하고 나머지 빛은 반사하는 단백질, 당 및 지질이 포함되어 있습니다. 다중 스펙트럼 카메라는 반사광을 캡처하는 데 사용되며 결과 이미지 데이터는 캡처된 전체 이미지 내에서 씨앗을 찾는 데 사용됩니다. 씨앗에 포함된 주어진 영양소가 많을수록 그에 상응하는 더 많은 빛의 파장이 흡수됩니다. 일련의 알고리즘을 사용하여 어떤 파장이 종자 위치 파악에 가장 적합한지 식별합니다. 이 과정은 연구 중인 종자의 화학적 조성에 대한 정보를 제공하여 종자의 품질을 유추하는 데 사용할 수 있습니다. 그런 다음 연구팀은 종자 품질을 설명하는 클래스를 만들기 위해 재료를 분류하는 데 사용되는 수학적 및 통계적 모델인 케모메트릭스를 사용했습니다.

마지막으로, 연구원들은 기계 학습 모델을 사용하여 그들이 만든 화학 측정 모델의 정확도를 평가할 수 있었습니다. 토마토 종자의 경우 품질 분류 정확도는 86%에서 95% 사이였다. 당근 씨앗의 경우 정확도는 88%에서 97%에 이른다.

엽록소 형광 기술과 멀티스펙트럼 이미징 기술은 종자 품질을 평가하는 기존 방법보다 훨씬 빠르고 신뢰할 수 있는 것으로 입증되었습니다. 이 방법이 신뢰할 수 있는 것으로 입증되면 전 세계 재배자에게 더 높은 품질의 종자를 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다.