16 lutego 2026 r.

W QuickTrials nieustannie szukamy sposobów, aby ułatwić Ci życie i poprawić dokładność i spójność badań terenowych. Poniżej znajduje się podgląd niektórych ekscytujących funkcji sztucznej inteligencji, nad którymi pracujemy, a które otwierają nowe możliwości przechwytywania danych z badań.

Pomiary oparte na sztucznej inteligencji
Korzystając z najnowocześniejszych modeli sztucznej inteligencji, QuickTrials może automatycznie wypełniać niektóre pomiary na podstawie zdjęć działki lub rośliny. Zamiast wprowadzać określone typy danych, pracownicy terenowi będą mogli zrobić zdjęcie i pozwolić sztucznej inteligencji wykryć i obliczyć wynikowe wartości. Oto kilka przykładów zastosowania tego rozwiązania:

Obliczanie pokrywy czaszy

Wykorzystanie zdjęć lotniczych lub naziemnych do analizy stopnia pokrycia gleby przez liście. Ocena gęstości roślin, równomierności wzrostu i potencjalnego wpływu na plony w oparciu o obliczenia pokrycia łanu.

Liczenie roślin i owoców

Przybliżone lub napowietrzne obrazy poletek w celu wykrycia i ilościowego określenia poszczególnych roślin, sadzonek, kwiatów lub owoców. Umożliwia precyzyjne przewidywanie plonów, ocenę drzewostanu i testowanie wydajności odmian.

Diagnoza niedoboru składników odżywczych

Zbliżenia liści w jednolitym oświetleniu w celu rozpoznania przebarwień liści spowodowanych niedoborem składników odżywczych. Może być stosowany w badaniach żyzności gleby lub do optymalizacji stosowania składników odżywczych.

Wykrywanie chorób i szkodników

Makro ujęcia liści, łodyg lub owoców z plamami, więdnięciem lub owadami w celu identyfikacji wizualnych objawów niektórych chorób lub szkodników. Wspiera badania skuteczności leczenia, wczesnej interwencji i oceny hodowli odporności.

Identyfikacja chwastów i mapowanie gęstości

Szerokokątne zdjęcia terenowe lub zdjęcia z drona rejestrujące chwasty wśród upraw na różnych etapach wzrostu w celu klasyfikacji gatunków chwastów i oszacowania ich zasięgu. Wspomaga badania skuteczności herbicydów, strategie zwalczania chwastów i zintegrowaną ochronę przed szkodnikami.

Monitorowanie wzrostu roślin

Sekwencyjne obrazy z boku lub z góry na dół tych samych poletek w regularnych odstępach czasu w celu śledzenia wskaźników, takich jak wysokość, powierzchnia liści lub biomasa w czasie. Ocenia rozwój upraw w próbach, reakcje na nawozy i skutki stresu środowiskowego.

Ocena gotowości do zbiorów

Ukierunkowane zdjęcia owoców, ziaren lub strąków w późnych fazach wzrostu w celu oceny dojrzałości upraw na podstawie koloru, wielkości lub wskaźników dojrzałości. Służy do optymalizacji czasu zbiorów, oceny jakości lub obliczania wskaźników, takich jak straty po zbiorach.

Badamy te i inne sposoby wykorzystania zdjęć zrobionych w QuickTrials wraz z naszymi możliwościami sztucznej inteligencji w celu rozszerzenia danych z badań. Takie podejście pomaga ograniczyć część domysłów i błędów ludzkich, zapewniając jednocześnie dodatkowe punkty danych i wskaźniki do porównania.

Istnieje więcej sposobów, w jakie możemy wykorzystać nasze możliwości AI, więc daj nam znać, jeśli masz konkretną potrzebę lub pomysł, który chciałbyś, abyśmy zbadali. Mamy więcej funkcji opartych na sztucznej inteligencji i zawsze chętnie poznamy Twoją opinię.

Najlepsze oprogramowanie do zarządzania procesami 2026

QuickTrials zostało uznane za najlepsze oprogramowanie do zarządzania próbami polowymi w 2026 roku! Chcielibyśmy bardzo podziękować Agri Business Review za tę niesamowitą nagrodę. Motywuje nas to do jeszcze cięższej pracy dla naszych klientów i napędza naszą misję przekształcania prób polowych za pomocą potężnego oprogramowania i atrakcyjnej sztucznej inteligencji!