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自监督学习从
多模态工业温室数据中预测植物生长轨迹
1111
AdamJRiesselmanEvanMCoferThereseLaRueWimMeeussen
Abstract
量化生物体水平的表型,如生长动态和生
物量积累,对于理解农艺性状和优化作物
生产是基础性的。然而,在大规模上生成
质量良好的植物生长数据非常困难。在这
本里,我们使用一个移动机器人平台来捕捉
译大型水培叶类蔬菜系统中的高分辨率环境
中传感和表型测量数据。我们描述了一种自
我监督的建模方法,以构建从观察到的生
1
v长数据到整个植物生长轨迹的地图。通过Environment
6预测该系统中未来作物的高度和收获生物Growth
3Curve
3量,我们展示了这种方法的应用。这一方Parameters
6PhenotypeGrowth
法在结合机器人自动化和机器学习方面代Trajectory
0
7.表了显著的进步,并为农艺研究和运营效
0率提供了可操作的见解。
5GenotypeLSTM
2
:
v
i1.介绍
xFigure1.顶部:机器人和传感器收集水培生长的叶菜类植
r物的数据:左侧记录环境(温度、光照、湿度),右侧捕捉表
a理解植物的生长对于预测生物量生产和成熟度至关
型(随时间变化的高度)。底部:整个生长轨迹是利用当前观
重要;这些重要的农艺性状直接与作物产量相关。察到的环境、表型和基因型数据生成的。
然而,可靠地估计这些性状颇具挑战性,因为植物
生长对环境敏感,并且在不同物种和品种间存在差
和环境信息的成本和劳力而受阻。在本研究中,我
异。稳健地捕捉基因型、环境和个体表型之间的关
们部署了一个管理大规模水培生产设施的自动化机
系需要大量的数据。
器人系统,该设施种植生菜和菠菜品种。这些机器
传统上,建立此类预测模型的努力因收集详细表型人每天系统地采集数千个栽培托盘上的高维环境和
1HippoHarvest.Correspondenceto:AdamJRiesselman表型数据。
adam@,WimMeeussenwim@hippo-
.利用这个全面的数据集,我们开发了HINTS(从神
经时间序列中获取智能),一个生成模型,将环
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