Tradicionalne metode ispitivanja kvaliteta semena, kao što su testovi klijavosti, genetičke čistoće i vigora pružaju vredne informacije o kvalitetu semena. Poslednjih godina se kao moćno oruđe pojavljuje veštačka inteligencija (AI) sa potencijalom da revolucioniše testiranje semena.
AI predstavlja simulaciju ljudske inteligencije u kompjuterima ili robotima, koji su programirani da oponašaju kognitivne funkcije ljudi - učenje i rešavanje problema.
Veštačka inteligencija omogućava mašinama da uče i prilagođavaju se na osnovu podataka i prethodnog iskustva za predviđanje i identifikaciju obrazaca. Duboko učenje omogućava da računarski modeli, koji imaju više slojeva obrade, reprezentuju podatake sa različitim nivoima apstrakcije. Efikasnost dubokog učenja leži u njegovoj sposobnosti da otkrije zamršene strukture unutar velikih skupova podataka.
Dok su veštačka inteligencija, ML i duboko učenje postali uobičajeni termini, jedan značajan aspekt koji zaslužuje pažnju je kompjuterski vid. Moć algoritama i veštačke neuronske mreže za analizu slika i video zapisa, omogućavaju mašinama da „vide” i „razumeju” vizuelni svet, sposobnost tumačenja i razumevanja vizuelnih podataka, slično ljudskoj vizuelnoj percepciji.
Primene veštačke inteligencije u testiranju semena
Upotreba AI i kompjuterskog vida u ispitivanju klijavosti semena je primer značajnog pomaka od tradicionalnih metodologija, kojima se stvaraju objektivna i ponovljiva sredstava analize.
Klijanje semena i vigor
U svetu se testovi klijavosti i vigora i dalje koriste kao zvanični metodi za procenu kvaliteta semena. Međutim, napravljeni su brojni pokušaji da se automatizuje testiranje klijavosti semena (Dell’Akuila, 2009; Nguien et al., 2018; Masteling et al., 2020).
Colmer i sar. (2020) je stvorio SeedGerm, automatizovani sistem za procenu klijanja semena zasnovan na algoritmima ML otvorenog koda. Nekoliko studija je objavilo da su dobijeni rezultati sa tačnošću iznad 95% u proceni klijavosti ječma, kupusnjača, kukuruza, bibera i semena paradajza (Dell’Akuila, 2009; Colmer et al., 2020; Scharr et al., 2020).
Druge studije su otišle dalje pokušavajući da predvide klijavost semena i/ ili snagu bez naklijavanja ili destruktivnog uzorkovanja. Nekoliko studija je objavilo rezultate koristeći RGB slike u kombinaciji sa modelom dubokog učenja za predviđanje klijanja kod više vrsta useva, pokazujući napredak u odnosu na tradicionalne algoritme (Genze et al., 2020; Nehoshtan et al., 2021).
Feng i sar. (2019) su koristili hiperspektralnog snimanje (proces snimanja objekata u velikom delu elektromagnetskog spektra) u kombinaciji sa ML algoritmima za predviđanje klijavost i/ili vigor partija semena, sa obećavajućim rezultatima u rasponu od 85 do 95% tačnosti kod različitih useva, uključujući: kukuruz, ječam, pirinač, pšenicu i soju.
Fizička čistoća semena
AI i kompjuterski vid imaju važnu ulogu i u analizi čistoće semena. Automatizovani sistemi identifikuju i klasifikuju sorte semena i drugog semena unutar uzorka, efikasno diferenciraju čisto seme i nečistoće (Zhao et al., 2022).
Zdravlje semena
Sistemi vođeni veštačkom inteligencijom, kroz analize slike uzoraka, mogu identifikovati prisustvo štetočina i bolesti (ElMasri et al., 2019). Sposobnost ranog otkrivanja gljivičnih infekcija, fizičkih oštećenja i drugih zdravstvenih problema, omogućavaju pravovremenu intervenciju i lečenje, čime se ublažavaju potencijalni gubici.
Izazovi, ograničenja i budućnost:
- Primarni izazov je osigurati tačnost i pouzdanost AI modela, koji direktno zavise od kvaliteta i raznovrsnosti podataka koji se koriste za obuku modela.
- Računarski resursi su još jedno ograničenje. Modeli veštačke inteligencije, posebno mreže dubokog učenja, zahtevaju procesore znatne snage i memorije. Ovo može biti značajno prepreka za organizacije sa ograničenim tehnološkim i finansijskim sredstvima.
- Etički problemi: posebno u pogledu privatnosti podataka i potencijala za pristrasnost u AI modelima, sprečavanja zloupotrebe i zaštite od neovlašćenog pristupa,
- Buduća istraživanja i razvoj u smeru stvaranja multimodalni AI, koji kombinuje podatke iz različitih izvora i tipova testovi za kreiranje robusnijih i sveobuhvatnijih modela za kvalitet semena, povezivanjem različitih testova – kao što su genetski, fenotipski i podaci o životnoj sredini – multimodalna AI može pružiti više potpuna slika kvaliteta semena i potencijalnih performansi.
- Još jedna obećavajuća oblast istraživanja je primena AI u genomici za predviđanje performansi semena na osnovu na genetskih markera i njihove interakcije sa okolinom.
Uloga ISTE: Obezbeđenje standardizovanih okvira kako bi se obezbedila etička upotreba veštačke inteligencije, validirale metode ispitivanja i osigurala ponovljivost rezultata.
Elektronski ISTA sertifikati – budućnost sertifikacije semena
Od 2000. godine Laboratorija za ispitivanje semena Instituta poseduje akreditaciju Međunarodne organizacije za ispitivanje semena (International Seed Testing Association, ISTA), a svake treće godine se akreditacija obnavlja. Poslednja reakreditacija je uspešno obavljena 2024. godine.
Svaku izvoznu partiju semena prati ISTA sertifikat i OECD sertifikat. Do sada su izdavani samo sertifikati u papirnoj formi (oranž ili plavi), a od 15. jula 2024. godine ISTA je omogućila izdavanje elektronskih sertifikata.
Prva laboratorija koja je naručila e-sertifikate je Klein Karoo Seed Production (PTY) Ltd. Iz Južne Amerike i koristila ih 14. avgusta 2024.
Kakvu će korist od ovoga imati semenarstvo?
O tome kakvu korist će imati sektor od uvođenja elektronskih sertifikata za Poljoprivreda.info je govorila dr Zorica Nikolić, iz Laboratorije za ispitivanje semena, Instituta za ratarstvo i povrtarstvo.
- Po završetku ispitivanja, papirni sertifikat treba popuniti, potpisati, overiti pečatom i poslati kurirskom službom, dok se e-sertifikati (pdf) mogu praktično dobiti direktno iz laboratorije. Sertifikat se preuzima uz akreditive i prosleđuje klijentima, te oni mogu odmah pristupiti e-sertifikatu i pogledati rezultate ispitivanja, bez čekanja da kurirska služba dostavi pošiljku. U slučaju da je klijentu potrebna i papirna kopija, može odštampati e-sertifikat koji je u pdf formi i priključiti uz pošiljku semena.
Nadležni organi za uvoz/izvoz mogu da kontrolišu e-sertifikate. Na ISTA veb sajtu koristeći akreditiv/punomoć za ovaj sertifikat, provere podatke na njemu.
Na svim svetskim kongresima iz oblasti semenarstva se govori i o borbi protiv prevara, a elektronski sertifikati jedan od načina borbe.
Prednosti: jeftiniji su, brži i sigurniji, čuvaju se na neodređeno vreme u sistemu.
