ສໍາລັບຜູ້ຜະລິດມັນຕົ້ນ, ຂະບວນການຈັດລຽງຫຼັງການເກັບກ່ຽວແມ່ນເປັນຂໍ້ບົກຜ່ອງທີ່ສໍາຄັນແຕ່ທ້າທາຍ. ການເອື່ອຍອີງໃສ່ແຮງງານຂອງມະນຸດສໍາລັບການຈັດລໍາດັບແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະຊ້າ, ແຕ່ຍັງມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງແລະຄວາມຜິດພາດ, ນໍາໄປສູ່ການສູນເສຍທາງດ້ານການເງິນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກການແຜ່ລະບາດຂອງພະຍາດແລະການຫຼຸດລົງຂອງຜະລິດຕະພັນ. ການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍດ້ານອຸດສາຫະກໍາຫຼັກນີ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລກະສິກໍາ Hunan ໄດ້ພັດທະນາ YOLO-MTP, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ຊັບຊ້ອນທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອອັດຕະໂນມັດແລະເສີມຂະຫຍາຍການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບຂອງມັນຕົ້ນ. ບໍ່ເຫມືອນກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຈໍານວນຫຼາຍທີ່ປະຕິບັດວຽກງານດຽວ, YOLO-MTP ເປັນເຄື່ອງມືສອງຈຸດປະສົງທີ່ກໍານົດຫົກຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງພື້ນຜິວທົ່ວໄປ - ລວມທັງບາດແຜ, ຮູຂຸມຂົນ, ການງອກ, ຄວາມເສຍຫາຍກົນຈັກ, ການເນົ່າເປື່ອຍແຫ້ງ, ແລະຮອຍແຕກ - ໃນຂະນະດຽວກັນປະເມີນຄວາມເຫມາະສົມໂດຍລວມຂອງຫົວສໍາລັບການບໍລິໂພກຫຼືການປູກ.
ການປະຕິບັດຂອງຮູບແບບນີ້ແມ່ນຫນ້າສັງເກດ. ການທົດສອບພາຍໃນໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການກວດສອບຂໍ້ບົກພ່ອງຫຼາຍກວ່າ 96%, ປະຕິບັດການໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງໃນສາຍການປຸງແຕ່ງ. ປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນແມ່ນຄວາມສາມາດໃນການກໍານົດຂໍ້ບົກພ່ອງຫຼາຍຢ່າງ, ຂະຫນາດນ້ອຍ, ຫຼືການຊ້ອນກັນຢູ່ໃນມັນຕົ້ນດຽວ, ວຽກງານທີ່ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຕາມປະເພນີສໍາລັບລະບົບອັດຕະໂນມັດ. ລະດັບຄວາມແມ່ນຍໍາສູງນີ້ແມ່ນສໍາຄັນ. ອີງຕາມອົງການອາຫານ ແລະ ການກະເສດ (FAO), ການສູນເສຍຫຼັງການເກັບກ່ຽວຂອງພືດຮາກສາມາດເກີນ 30% ໃນບາງຂົງເຂດທີ່ກໍາລັງພັດທະນາ, ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນຍ້ອນການຈັດລຽງແລະການເກັບຮັກສາບໍ່ພຽງພໍ. ດ້ວຍການກໍານົດແລະກໍາຈັດຫົວທີ່ຕິດເຊື້ອຢ່າງໄວວາເຊັ່ນຜູ້ທີ່ມີການເນົ່າເປື່ອຍແຫ້ງ, ລະບົບເຊັ່ນ YOLO-MTP ສາມາດຕໍ່ສູ້ກັບການສູນເສຍເຫຼົ່ານີ້ໂດຍກົງ, ປົກປ້ອງຄຸນນະພາບແລະມູນຄ່າຕະຫຼາດຂອງຊຸດທັງຫມົດ. ນະວັດຕະກໍານີ້ມາຮອດຍ້ອນວ່າຕະຫຼາດໂລກສໍາລັບ AI ໃນກະສິກໍາຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຈາກປະມານ 1.7 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2023 ເປັນຫຼາຍກວ່າ 4.7 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2028, ອີງຕາມການວິເຄາະທີ່ຜ່ານມາຈາກ MarketsandMarkets, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການປ່ຽນແປງອຸດສາຫະກໍາທີ່ສໍາຄັນໄປສູ່ການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນ.
ການພັດທະນາຂອງຕົວແບບ YOLO-MTP ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໃນເຕັກໂນໂລຢີກະສິກໍາ. ມັນຍ້າຍອອກໄປນອກລະບົບອັດຕະໂນມັດແບບງ່າຍດາຍເພື່ອສະໜອງການປະເມີນຄຸນນະພາບທີ່ສະຫຼາດ, ຫຼາຍດ້ານທີ່ເກີນຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດໃນຄວາມໄວແລະຄວາມສອດຄ່ອງ. ສໍາລັບຊາວກະສິກອນ, ນັກປູກຝັງ, ແລະວິສະວະກອນ, ຜົນກະທົບແມ່ນມີຫຼາຍ: ການຫຼຸດຜ່ອນການເພິ່ງພາອາໄສແຮງງານທີ່ຂາດແຄນ, ການຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍຫຼັງການເກັບກ່ຽວ, ການປັບປຸງການຄຸ້ມຄອງພະຍາດ, ແລະຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນໂດຍລວມທີ່ສູງຂຶ້ນ. ໃນຂະນະທີ່ປະຈຸບັນເປັນຕົວແບບການຄົ້ນຄວ້າ, ທ່າແຮງຂອງມັນສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງກັບເຄື່ອງຈັກການຈັດລຽງທາງການຄ້າແລະແມ້ກະທັ້ງການປັບຕົວສໍາລັບການປູກພືດອື່ນໆ, ມັນເປັນເຕັກໂນໂລຢີພື້ນຖານສໍາລັບອະນາຄົດຂອງການຜະລິດມັນຕົ້ນທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະຍືນຍົງ.
