นักวิจัยพัฒนากระบวนการวิเคราะห์เมล็ดพันธุ์โดยใช้ AI

ทีมนักวิจัยจากศูนย์พลังงานนิวเคลียร์ในเกษตรกรรม (CENA) และวิทยาลัยเกษตร Luiz de Quieroz (ESALQ) ของบราซิลได้สร้างวิธีการวิเคราะห์คุณภาพเมล็ดพันธุ์โดยใช้ AI ซึ่งช่วยลดเวลาที่จำเป็นในการกำหนดคุณภาพของเมล็ดพันธุ์ทางการเกษตรอย่างมาก

ตาม Phys.org ทีมนักวิจัยได้รวบรวมภาพของเมล็ดพันธุ์โดยใช้เทคโนโลยีการถ่ายภาพด้วยแสง เทคนิคที่ใช้โดยทีมนักวิจัยรวมถึงการถ่ายภาพสเปกตรัมหลายช่วงและฟลูออเรสเซนซ์ของคลอโรฟิลล์ ทีมนักวิจัยได้เลือกแครอทและมะเขือเทศเพื่อใช้เป็นตัวอย่างการทดลอง โดยเลือกสายพันธุ์ต่างๆ เพื่อผลิตในประเทศและภายใต้สภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน เมล็ดพันธุ์ที่พวกเข выбра ได้แก่ มะเขือเทศพันธุ์ทางการค้าจากสหรัฐอเมริกาและบราซิล รวมถึงแครอทพันธุ์ทางการค้าจากอิตาลี ชิลี และบราซิล

ความต้องการพืชเหล่านี้เพิ่มขึ้นทั่วโลก แต่การเก็บเกี่ยวเมล็ดพันธุ์สำหรับพืชเหล่านี้อาจเป็นเรื่องที่ยาก มะเขือเทศและแครอทมีกระบวนการ созревания ที่ไม่สม่ำเสมอ การผลิตเมล็ดพันธุ์สำหรับพืชเหล่านี้ไม่สอดคล้องกัน ซึ่งหมายความว่าล็อตเมล็ดพันธุ์ที่ถูกดึงออกจากมะเขือเทศและแครอทเหล่านี้อาจมีทั้งเมล็ดพันธุ์ที่สุกและไม่สุก ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะแยกแยะระหว่างเมล็ดพันธุ์ที่สุกและไม่สุกด้วยตา แต่ระบบการมองเห็นของคอมพิวเตอร์สามารถทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้น

ตามปกติ เมล็ดพันธุ์จะถูกประเมินโดยการทดสอบการงอกและความแข็งแรง การทดสอบการงอกเกี่ยวข้องกับการปลูกและงอกของเมล็ดพันธุ์ ในขณะที่การทดสอบความแข็งแรงมุ่งหมายเพื่อประเมินว่าเมล็ดพันธุ์ตอบสนองต่อความเครียดอย่างไร อาจต้องใช้เวลา 2 สัปดาห์หรือมากกว่านั้นในการรับผลลัพธ์จากการทดสอบเหล่านี้ ซึ่งหมายความว่าเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรมีความเร็วกว่าวิธีการวิเคราะห์เมล็ดพันธุ์แบบดั้งเดิมมาก

หลังจากรวบรวมภาพสำหรับการฝึกอบรมแล้ว นักวิจัยได้ใช้แบบจำลองต้นไม้แบบสุ่มเพื่อทำให้การวิเคราะห์ภาพของเมล็ดพันธุ์เป็นอัตโนมัติ ระบบการถ่ายภาพด้วยแสงแบบออปติคอลนี้มีข้อดีหลายประการเหนือวิธีการวิเคราะห์เมล็ดพันธุ์แบบดั้งเดิม หนึ่งในข้อดีคือเทคโนโลยีการถ่ายภาพด้วยแสงสามารถใช้กับล็อตเมล็ดพันธุ์ทั้งหมดได้ ไม่ใช่แค่ตัวอย่างเล็กๆ ของล็อตเหล่านั้น ข้อดีอีกประการหนึ่งของวิธีนี้เหนือเทคนิคการประเมินเมล็ดพันธุ์แบบดั้งเดิมคือเทคนิคการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ไม่ทำลายสินค้าใดๆ ที่ถูกวิเคราะห์

วิธีการหนึ่งในการวิเคราะห์คุณภาพเมล็ดพันธุ์ที่นักวิจัยใช้คือฟลูออเรสเซนซ์ของคลอโรฟิลล์ อัลกอริทึมที่พัฒนาโดยทีมนักวิจัยใช้การมีอยู่ของคลอโรฟิลล์ภายในเมล็ดพันธุ์ คลอโรฟิลล์ให้พลังงานที่เมล็ดพันธุ์ต้องการสำหรับการพัฒนา และหากเมล็ดพันธุ์ยังคงมีปริมาณคลอโรฟิลล์ที่เหลืออยู่มาก นั่นหมายความว่าเมล็ดพันธุ์ไม่สุกเต็มที่ คลอโรฟิลล์ที่เหลืออยู่สามารถตรวจจับได้ด้วยการถ่ายภาพสเปกตรัมหลายช่วง โดยใช้แสงแดงในการกระตุ้นคลอโรฟิลล์และอุปกรณ์พิเศษในการจับฟลูออเรสเซนซ์และแปลงเป็นสัญญาณไฟฟ้า

การถ่ายภาพสเปกตรัมหลายช่วงเกี่ยวข้องกับการใช้ LED เพื่อส่งแสง ณ จุดต่างๆ บนสเปกตรัมแสง นักวิจัยแบ่งแสงออกเป็น 19 ช่วงความยาวคลื่นต่างๆ และวิเคราะห์คุณภาพเมล็ดพันธุ์ตามการสะท้อนของช่วงความยาวคลื่นต่างๆ จากนั้นพวกเขาจึงเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้รับกับข้อมูลคุณภาพที่ได้รับจากวิธีการวิเคราะห์เมล็ดพันธุ์แบบดั้งเดิม นักวิจัยพบว่าการใช้แสงอินฟราเรดใกล้ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับการประเมินคุณภาพของเมล็ดพันธุ์แครอท ในขณะที่แสง UV ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับการประเมินคุณภาพของเมล็ดพันธุ์มะเขือเทศ

เมล็ดพันธุ์มีโปรตีน น้ำตาล และลิพิดที่ดูดซับช่วงความยาวคลื่นที่แน่นอนของแสง ในขณะที่สะท้อนแสงอื่นๆ กล้องถ่ายภาพสเปกตรัมหลายช่วงถูกใช้เพื่อจับแสงสะท้อน และข้อมูลภาพที่ได้จะถูกใช้เพื่อค้นหาเมล็ดพันธุ์ภายในภาพที่ถูกจับได้ทั้งหมด เมล็ดพันธุ์ที่มีปริมาณสารอาหารที่กำหนดมากขึ้นจะดูดซับแสงมากขึ้นในความยาวคลื่นที่สอดคล้องกัน อัลกอริทึมชุดหนึ่งถูกใช้เพื่อระบุว่าความยาวคลื่นใดที่ทำได้ดีที่สุดในการระบุตำแหน่งของเมล็ดพันธุ์ กระบวนการนี้สามารถใช้เพื่อให้ข้อมูลเกี่ยวกับองค์ประกอบทางเคมีของเมล็ดพันธุ์ที่กำลังศึกษา ซึ่งช่วยให้สามารถอนุมานคุณภาพของเมล็ดพันธุ์ได้ ทีมนักวิจัยใช้เคมีเมทริกซ์ ซึ่งเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และสถิติที่ใช้ในการจำแนกประเภทวัสดุ เพื่อสร้างคลาสที่อธิบายคุณภาพของเมล็ดพันธุ์

สุดท้าย นักวิจัยสามารถใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อประเมินความแม่นยำของแบบจำลองเคมีเมทริกซ์ที่พวกเขาสร้างขึ้น ในกรณีของเมล็ดพันธุ์มะเขือเทศ ความแม่นยำในการจำแนกคุณภาพอยู่ในช่วงตั้งแต่ 86% ถึง 95% ในกรณีของเมล็ดพันธุ์แครอท ความแม่นยำอยู่ในช่วงตั้งแต่ 88% ถึง 97%

ทั้งเทคนิคฟลูออเรสเซนซ์ของคลอโรฟิลล์และการถ่ายภาพสเปกตรัมหลายช่วงได้พิสูจน์แล้วว่าเป็นเทคนิคที่เชื่อถือได้และเร็วกว่าวิธีการประเมินคุณภาพเมล็ดพันธุ์แบบดั้งเดิม หากวิธีนี้พิสูจน์แล้วว่าเป็นไปได้ มันจะมีศักยภาพในการนำเมล็ดพันธุ์ที่มีคุณภาพสูงมาสู่ผู้ปลูกทั่วโลก