투명성과 정확성을 향하여
9월 4일 껀터시에서 개최된 쌀 및 벼 종자 품질 향상을 위한 과학적 솔루션 좌담회에서 이지 라이스 베트남은 벼 종자 검사 AI 시스템(EASYRICE MP1)을 소개했습니다. 이 시스템은 협동조합(HTX) 농부들이 정확하고 순도가 높은 종자에 접근할 수 있도록 지원하기 위한 것입니다.
이에 따라mia AI는 초기 데이터베이스를 인수하고 구축한 후 빠르고 정확하고 투명하게mia를 검증할 수 있습니다.
이지 라이스 베트남의 대표인 도안 안 보 씨는 이 시스템이 태국과 인도 시장에서 성공적으로 테스트되었다고 말했습니다. 주목할 만한 점은 태국의 눈입니다. 눈은 2020년에 시작된 프로그램이며 현재 눈은 이 기술을 500 000회 이상 사용한 300개 이상의 눈 기업을 보유하고 있으며 눈은 태국 쌀 수출 시장 점유율의 30%를 차지합니다.
Easy Rice,의 계산에 따르면 지난 몇 년 동안 태국에서 1천만 톤 이상의 쌀이 AI 기술을 사용하여 쌀 품종의 순도를 측정했습니다.
베트남에서는 시스템이 개발 및 시장 접근 단계에 있으며 미백 쌀 품질 감정에 AI 응용 프로그램에 대한 요구 사항을 충족합니다. 샘플을 스캔하고 2분 이내에 완전한 보고서 상세한 백분율 보고서 불량품 미라 조각 미라 씨앗 등을 제공하는 데 사용되는 스캐너 이미지에서 시작합니다. 그러나 시스템은 초기 정보 및 데이터를 생성하기 위해 순수 쌀 품종 이미지가 필요합니다.
2021년부터 베트남에서 시스템이 시범 운영되기 시작했을 때, Co. Ltd.(동탑성)는 이 기술을 적용하여 벼 품종의 조건을 검사하는 데 과감하게 참여하여 이전보다 수동으로 수행하는 인력을 절약했습니다. 특히,의 경우 보고서 보관도 편리하고 오래 지속됩니다.
이 기술을 적용한 이후 매일 검사하는 브라를 스캔할 때 클라우드 기술에 저장됩니다. 덕분에 국제 전문가가 매년 브라를 평가하기 위해 올 때 브라를 다운로드하고 장치에서 이미지를 내보내기만 하면 됩니다.'라고 Co. Ltd. Co. Co.Co May의 이사인 Dinh Minh Tam 씨는 말했습니다.
빅데이터베이스 구축
쩐응옥탁 박사 - 메콩 델타 쌀 연구소 소장 - 은 현재 상황에서 IS AI 벼 품종 검사 시스템을 적용하는 것은 좋은 방향이며 IS는 순도와 청결도를 구별하는 데 도움이 된다고 말했습니다. 이것은 종자 품질 검사에 중요한 두 가지 요소입니다.
그러나 이를 실현하기 위해 찬 박사는 대규모 데이터베이스가 있어야 한다고 강조했습니다. 전국적으로 수백 종의 벼가 재배되고 있는 찬은 알에게 찬을 올바르게 식별하는 방법을 '가르치고' 벼알 모양에 영향을 미치는 계절 요소 날씨에 주의를 기울여야 합니다.
따라서 기업과 사용자 간의 협력이 관심사입니다. 왜냐하면 기업은 빅데이터를 보유하는 곳이기 때문입니다. 그러나 부가 독점적인 경우 부가 검정 기관 협동조합 및 종자 제조업체에 공유하는 것은 매우 복잡할 것입니다.
제기된 문제에 직면하여 회사는 기업과 업계 전문가들이 입찰 종자 생산에 사용되는 내부 검증을 위해 이 기술을 적용하는 것이 가능하다고 판단합니다. 그러나 광범위하게 적용하려면 찬은 법적 프레임워크를 재검토해야 합니다. 찬은 구체적인 증거로 기술의 신뢰성을 평가합니다. 빅데이터가 있으면 국가 관리 기관이 이 기술을 찬 법률 프레임워크에 포함하도록 설득하는 데 도움이 될 것이며 그로부터 찬은 이를 확대하고 실험실 평가 방법과 함께 수행할 수 있는 병행 방법으로 간주합니다.
