Britiske forskere har utviklet en maskinlæringsplattform som fungerer med ultra-store bilder tatt fra himmelen og hjelper til med å overvåke salatavlinger i åkrene.
En ny programvare kalt AirSurf-Lettuce måler avling, størrelse og beliggenhet; Dette vil hjelpe bønder til å høste med høy nøyaktighet, nemlig fra de områdene der avlingene allerede er fullt modne.
Plattformen vil også hjelpe bønder med å levere høstede avlinger til markedet så effektivt som mulig. Det er viktig å merke seg at denne teknologien kan brukes på andre kulturer.
Maskinen ble utviklet ved Earlham Institute (EI) av forskere fra Zhou Group i samarbeid med gårdsvirksomheten til G's Growers fra Cambridgeshire.
Tradisjonelt er det ekstremt tidkrevende og feilutsatt å overvåke tilstanden og måle mengden fremtidig avling i feltene. Derfor er nye flyfotobaserte kunstige intelligensløsninger en mer effektiv metode.
AirSurf-teknologien bruker “dyp læring” - en dypstrukturert maskinlæringsteknikk - kombinert med ultrabred bildeanalyse for å måle salat ved høy gjennomstrømning.
Dette lar deg identifisere nøyaktig antall og beliggenhet for salatplanter med den ekstra fordelen ved å gjenkjenne avlingskvalitet, det vil si små, mellomstore eller store salathoder.
Kombinasjonen av dette systemet med GPS gjør at bønder kan spore størrelsesfordelingen av salat i åkrene nøyaktig, noe som kan bidra til å forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til landbruksmetoder, inkludert høstetid.
Salat i Storbritannia er en stor virksomhet, spesielt i East Anglia. Årlig produseres 122 000 tonn av det i landet.