फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के प्लांट जासूस और इंजीनियर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके किसी बीमारी का जल्द पता लगा रहे हैं ताकि ग्रीष्मकालीन स्क्वैश का उत्पादन करने वाले उत्पादक इसे नियंत्रण में रख सकें। जल्दी पता लगने से किसानों को बेहतर फसल के लिए लड़ने का मौका मिलता है।
ग्रीष्मकालीन और शीतकालीन स्क्वैश पूरे राज्य में व्यावसायिक रूप से उगाए जाते हैं, खासकर दक्षिण-पूर्व और दक्षिण-पश्चिम फ्लोरिडा में। यूएसडीए नेशनल एग्रीकल्चरल स्टैटिस्टिक्स सर्विस के अनुसार, 2019 में, फ्लोरिडा के उत्पादकों ने $ 7,700 मिलियन के उत्पादन मूल्य के साथ 35.4 एकड़ स्क्वैश की कटाई की। लेकिन पाउडर फफूंदी रोग, जो दुनिया भर में आम है, पैदावार कम कर सकता है।
यूएफ/आईएफएएस कृषि और जैविक इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर और एक के सह-लेखक यियांनिस एम्पाट्ज़िडिस ने कहा, "पाउडर फफूंदी को संक्रमित करने के लिए आदर्श वातावरण आर्द्र मौसम, उच्च घनत्व रोपण और छाया है।" बायोसिस्टम्स इंजीनियरिंग जर्नल में प्रकाशित ख़स्ता फफूंदी का जल्द पता लगाने पर नया अध्ययन.
अध्ययन के लिए, यूएफ/आईएफएएस शोधकर्ताओं ने यूएफ/आईएफएएस साउथवेस्ट फ्लोरिडा रिसर्च एंड एजुकेशन सेंटर के खेतों और प्रयोगशालाओं में ग्रीष्मकालीन स्क्वैश पर पाउडर फफूंदी के वर्णक्रमीय डेटा एकत्र करने के लिए ड्रोन से जुड़ी एक सेंसिंग सिस्टम का उपयोग किया।
UF / IFAS शोधकर्ताओं ने ऐसी तकनीक का इस्तेमाल किया जो ख़स्ता फफूंदी का पता लगाने के लिए दृश्य लक्षणों पर निर्भर नहीं करती है, Ampatzidis ने कहा। मानव आंखें विद्युत चुम्बकीय वर्णक्रम का केवल हल्का भाग ही देख सकती हैं। यह तकनीक अधिक "देख" सकती है। इस प्रकार, शोधकर्ताओं ने इस अध्ययन का उपयोग प्रारंभिक ख़स्ता फफूंदी का पता लगाने के लिए सर्वोत्तम तरंग दैर्ध्य की पहचान करने के लिए किया - उन पत्तियों पर जिनमें या तो कोई लक्षण नहीं था या शुरुआती लक्षण प्रदर्शित हुए थे।
शोधकर्ताओं ने मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया - कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक सबसेट - जो कि पाउडर फफूंदी का पता लगाने के लिए वर्णक्रमीय डेटा से "सीख" सकता है। डेटा ड्रोन और ग्राउंड-बेस्ड सेंसिंग सिस्टम से आया है। प्रशिक्षित मशीन-लर्निंग मॉडल ने विभिन्न रोग विकास चरणों में ख़स्ता फफूंदी की पहचान की, Ampatzidis ने कहा। मशीन-लर्निंग सिस्टम विशिष्ट चरणों का पालन करने के लिए मानव द्वारा प्रोग्राम किए बिना पाउडर फफूंदी का पता लगाने के लिए गणितीय मॉडल बनाता है।
स्क्वैश के पत्तों की छवियों और वर्णक्रमीय परावर्तन विश्लेषण के साथ, वैज्ञानिकों ने लगभग 95% समय में ख़स्ता होने का पता लगाया। वास्तव में, बीमारी के दिखाई देने वाले लक्षणों के बिना भी, प्रौद्योगिकी ने शोधकर्ताओं को 82% से 89% समय तक रोग दिखाया।
यूएफ/आईएफएएस पोस्ट-डॉक्टोरल शोधकर्ता जाफर अब्दुलरिधा के फैकल्टी एडवाइजर अम्पत्ज़िडिस ने कहा, "इससे पहले ख़स्ता फफूंदी की पहचान करना ज़रूरी है, क्योंकि बीमारी तेज़ी से फैलती है और घाव आकार में बढ़ जाते हैं, जिससे धूल-धूसरित या धूसर रंग की कोटिंग हो जाती है।" द स्टडी।
UF/IFAS प्लांट पैथोलॉजी प्रोफेसर, पामेला रॉबर्ट्स को शुरुआती चरणों में बीमारियों का पता लगाने में मदद करने के लिए Ampatzidis जैसे इंजीनियरों के डेटा की आवश्यकता होती है। वह इसकी तुलना मानव रोगों का शीघ्र पता लगाने से करती है।
अध्ययन के सह-लेखक रॉबर्ट्स ने कहा, "किसी भी स्वास्थ्य समस्या का जल्द पता लगाना, चाहे वह मानव में हो या पौधों में, शुरुआती हस्तक्षेप के माध्यम से इसे नियंत्रित करने का सबसे अच्छा मौका देता है।" "इसी तरह, महामारी में बाद की तुलना में रोगज़नक़ों की आबादी कम होने पर पौधों की बीमारियों को जल्दी नियंत्रित किया जाता है।"
"इसके अतिरिक्त, यह तकनीक वास्तव में रासायनिक स्प्रे के उपयोग को कम कर सकती है, उन अनुप्रयोगों को समाप्त कर सकती है जो वास्तव में नियंत्रित करने के लिए किसी भी बीमारी से पहले किए जा सकते हैं," उसने कहा। "चूंकि पाउडर फफूंदी दक्षिण-पश्चिम फ्लोरिडा में स्क्वैश पर एक पुरानी समस्या है, यह केवल एक सवाल है कि बीमारी कब दिखाई देगी, नहीं। फफूंदनाशकों का सटीक समय, चाहे पारंपरिक या जैविक खेती में हो, उत्पाद की प्रभावशीलता को बढ़ा सकता है और नुकसान को कम कर सकता है।
ख़स्ता फफूंदी के मुख्य लक्षण सफेद धब्बे या धब्बे होते हैं, जो आमतौर पर पत्तियों पर होते हैं। संक्रमण के शुरुआती चरणों में पाउडर फफूंदी का निदान करना मुश्किल होता है क्योंकि निचली, अधिक परिपक्व पत्तियों पर लक्षण दिखाई देते हैं जो अक्सर अन्य पत्तियों से ढके रहते हैं।
"संक्षेप में, एक बीमारी पत्ती के गुणों को बदल सकती है और दृश्यमान स्पेक्ट्रम के बाहर के क्षेत्रों में पत्तियों से परावर्तित होने वाले प्रकाश की मात्रा को प्रभावित कर सकती है, जिसे मनुष्य नहीं देख सकते हैं," एम्पाट्ज़िडिस ने कहा।
- ब्रैड बक, फ्लोरिडा विश्वविद्यालय