2018-ին հինգ թիմեր վարունգ են աճեցրել հիմնարար ինքնավար ջերմոցային մարտահրավերում միջազգային մրցույթ, Շեղում. Թիմերից միայն մեկը բաղկացած էր փորձառու մարդկային մշակողներից, որոնք ձեռքով աշխատում էին իրենց ջերմոցային խցիկը: Մնացած չորս թիմերը բաղկացած էին այգեգործության և արհեստական հետախուզության (ՄՏ) ոլորտի միջազգային փորձագետներից: Նրանք աշխատել են մշակել AI լուծումներ ՝ իրենց բերքը հեռակա և ինքնավար կառավարելու համար: Մրցույթի նպատակը `աշխարհում առաջին« Greenերմոցային տնտեսության ինքնավար մարտահրավեր »-ը, կայուն սննդամթերքի արտադրության ոլորտում առաջընթաց ապահովելն էր:
Չորս ինտենսիվ ամիսներից հետո ձեռնարկ աճեցնողները հայտնվեցին երկրորդ տեղում: Առաջին տեղը զբաղեցրած թիմը, որը ղեկավարում է սույն հոդվածի հեղինակներից մեկը, հաղթեց ինքնավար աճող լուծմամբ, որը ոչ միայն հասավ 6% -ով ավելի մեծ եկամտաբերության և 17% -ով ավելի բարձր զուտ շահույթի, այլև օգտագործեց ավելի քիչ CO2, ջեռուցման և ջրի մուտքերը:
Մրցույթի մասին ավելին իմանալու և հասկանալու համար, թե ինչպես է AI լուծումը կարող մրցել և նույնիսկ գերազանցել հմուտ մարդկային արտադրողների թիմին, եկեք ավելի սերտ նայենք AI- ին և ինչպես է դա վերաբերում ջերմոցային ավտոմատացմանը:
Greenերմոցային տնտեսության ավտոմատացումը նորություն չէ
Տասնամյակներ շարունակ արտադրողները օգտագործել են վերամշակման համակարգիչներ, տվիչներ և մղիչներ ՝ ջերմոցային կլիման և ոռոգումը կառավարելու համար: Նման սցենարում գործընթացային համակարգչի աշխատանքը պարզ է ՝ ապավինելով պարզ տրամաբանական կանոններին: Եթե օդի ջերմաստիճանը 75 ° F- ից բարձր է, ապա բացեք, օրինակ, կափույրը: Readingերմաստիճանը կարդալու և լույսերն ու տաքացուցիչները միացնելու և անջատելու հոգնեցուցիչ աշխատանքը փոխանցվում է մեքենաներին:
Իհարկե, կանոնների վրա հիմնված ավտոմատացումը չի կարող գործ ունենալ չնախատեսված հանգամանքների հետ: Ավելի կարևոր է, որ հմուտ մարդը պետք է կայացնի մշակաբույսերի կառավարման բոլոր որոշումները, մինչև շրջակա միջավայրի պարամետրերի ճշգրիտ կետերը: Բարձր եկամտաբերությանը հուսալիորեն հասնելու համար անհրաժեշտ է գիտելիքի և հմտության զգալի մակարդակ, և նույնիսկ այդ դեպքում հեշտ է սխալներ թույլ տալ: Ավելին, քանի որ գյուղացիական տնտեսություններն ավելի են մեծանում, բերքը շարունակաբար վերահսկելու աշխատանքը դառնում է էլ ավելի պահանջկոտ:
Unfortunatelyավոք, արտադրողները շատ լավ գիտեն, որ աշխատուժը արտադրության մեջ ամենամեծ խնդիրների աղբյուրն է: Տարեցտարի, մեջ Greenերմոցային տնտեսուհի Լավագույն 100 արտադրողների հետազոտությունը, աճեցնողները հայտնում են մարտահրավերների մասին ոչ միայն աշխատուժի գինը, այլև հմուտ աշխատուժի առկայությունը: Notարմանալի չէ, որ արտադրողները գնալով ավելի շատ ուղիներ են փնտրում այդ մարտահրավերները լուծելու համար, ներառյալ նոր տեխնոլոգիաները, որոնք կարող են ջերմոցային տնտեսության կառավարումն ավելի ինքնավար դարձնել:
AI- ն կանոններից ելնելով ավտոմատացումից մի քայլ այն կողմ է
Արհեստական ինտելեկտի մասին մտածելու լավ միջոց է այն, որ այն քայլ է այն սահմաններից դուրս, որը հիմնված է պարզ կանոնների վրա հիմնված ավտոմատացման վրա: AIամանակակից AI- ն ամբողջությամբ մաթեմատիկայի օգտագործման համար է `տվյալների մեջ օրինաչափություններ գտնելու համար, ներառյալ ջերմոցային միջավայրի և կենսաբանական համակարգերում հայտնաբերված տեսակը: Օրինակ:
- Բավարար կլիմայական տվյալների առկայության դեպքում, արտադրողները կարող են օգտագործել AI- ն `օպտիմալ սահմանված կետերը որոշելու և կլիմայի կանխատեսումներ կատարելու համար:
- Բերքի բերքատվության բավարար տվյալների առկայության դեպքում արտադրողները կարող են օգտագործել AI- ն ՝ բերքի կանխատեսումներ ստեղծելու համար:
- Պատկերի բավարար տվյալներով `արտադրողները կարող են AI օգտագործել վնասատուների և հիվանդությունների հայտնաբերման համար:
Որոշ AI տեսակներ նույնիսկ կարող են դասեր քաղել նոր տվյալներից ՝ ժամանակի ընթացքում աստիճանաբար ավելի լավ արդյունքներ տալով:
Կարողանալով ավելի խորը պատկերացում կազմել ջերմոցային տնտեսության ամենօրյա գործունեության մեջ, ԱԻ-ն կարող է օգտագործվել `աջակցելու փորձառու որոշումներ կայացնելուն և իմաստալից կերպով հզորացնել արտադրողներին: Ի վերջո, լավագույն արդյունքները գալիս են մարդկային բանականության և արհեստական բանականության խոհուն համադրությունից:
ՏՏ տվյալների վրա հիմնված մոտեցումը կարող է նաև զուգորդվել դասական կանոնների վրա հիմնված մոտեցման հետ `թույլ տալով ջերմոցային ավտոմատացման շատ ավելի բարձր աստիճան, քան երբևէ: Մի խոսքով, արտադրողները կարող են օգտագործել AI- ն `ավտոմատ կերպով կատարելու բազմաթիվ գործառնական առաջադրանքներ` օգնելով թեթեւացնել ոլորտի մարտահրավերները խրոնիկ աշխատանքային խնդիրները:
Տվյալները ՎԱ F-ի վառելիքն են
Որքան AI- ն մաթեմատիկական ալգորիթմների մասին է, այնպես էլ տվյալների: Հակառակ տարածված համոզմունքին, AI- ում օգտագործված ամենատարածված ալգորիթմներից մի քանիսը գոյություն ունեն տասնամյակներ շարունակ: Դրանք նույնիսկ շատ բարդ չեն: Բայց ամենաերկար ժամանակ տվյալների առկայությունը, տվյալների մշակման համար անհրաժեշտ մատչելի հաշվարկային հզորության հետ մեկտեղ, սահմանափակող գործոններ էին:
Համակարգչային տեխնիկայի վերջին զարգացումը տևեց `AI- ի ներուժը բացելու համար: Սմարթֆոնների հեղափոխությունը, որը տեղի ունեցավ Apple- ի կողմից 2007 թ.-ին, ստեղծեց ամբողջովին նոր արտադրական էկոհամակարգեր և մատակարարման շղթաներ համաշխարհային մասշտաբով: Սա փոխեց համակարգչային տեխնիկայի հիմնարար տնտեսագիտությունը, կարծես մի գիշերում: Հիմնական ապարատային բաղադրիչները, ինչպիսիք են միկրոպրոցեսորները, ռադիոընդունիչները և սենսորները, էքսպոնենտորեն էժանացան, փոքրացան և ավելի հզոր դարձան: Հում տվյալների կաթիլները վերածվեցին ջրհեղեղի: Տվյալների և հաշվարկային նոր նոր առատությունը նպաստեց, որ AI- ն հետազոտական հետաքրքրասիրությունից վերածվի սակավաթիվ առևտրային ծրագրերի `տեխնոլոգիական ծովի փոփոխության:
IoT- ը բերում է տվյալների առատություն
1980-ականների սկզբին Պիտսբուրգի Քարնեգի Մելլոն համալսարանի ասպիրանտները նյարդայնանում էին Coca-Cola վաճառքի մեքենա գնալիս միայն այն դատարկ գտնելու համար: Նրանք փոփոխեցին այն, որպեսզի այն կարողանա զեկուցել իր գույքագրման մասին ինտերնետով: Դրանով նրանք հորինեցին աշխարհում առաջին ինտերնետային սարքը:
Այսօր մեծ և փոքր միլիարդավոր սարքեր ՝ լայն սպառման էլեկտրոնիկայից մինչև արդյունաբերական մեքենաներ, միացել են այդ առաջին սոդայի մեքենային ՝ միանալով ինտերնետին ՝ կազմելով այն, ինչ հայտնի է որպես Իրերի ինտերնետ (IoT): Հատկանշականն այն է, որ, ի տարբերություն նախորդ սերնդի սարքավորումների, ներառյալ ջերմոցային ավտոմատացման շատ տարածված լուծումներ, IoT սարքերն օգտագործում են տվյալների նույն ձևաչափերը և հաղորդակցման արձանագրությունները, որոնք օգտագործվում են ինտերնետում: Հենվելով համացանցի համաշխարհային ստանդարտների վրա `ավելի հեշտ կլինի տվյալների փոխանակումը IoT սարքերի հետ` առանց լրացուցիչ սարքավորման պահանջելու `համակարգի մի տեսակից մյուսը կամրջելու համար:
Միասին, AI- ն և IoT- ը փոխլրացնող տեխնոլոգիաներ են: IoT ապարատը օգնում է արտադրողներին ավելի հեշտությամբ հավաքել ջերմոցներից ստացված հում տվյալները: Իսկ AI ծրագրակազմը օգնում է արտադրողներին իմաստավորել և գործել այդ տվյալների վրա ՝ բերքի արտադրությունը բարելավելու համար:
Դեպքի ուսումնասիրություն. Քենեթ Թրանի հաջողությունը ինքնավար ջերմոցային մարտահրավերում
Դոկտոր Տրան. 2018-ին ես Սիեթլի մերձակայքում գտնվող Microsoft Research- ի AI հետազոտող էի և աշխատում էի նոր տեսակի AI- ի վրա, որը հայտնի է որպես ուժեղացման ուսուցում: Այնտեղ ես նախաձեռնել եմ նոր ջանք ՝ մեր հետազոտությունները կիրառելու համար վերահսկվող միջավայրի գյուղատնտեսության ոլորտում: Այսպես կոչված Sonoma նախագծով մենք համագործակցեցինք Կանադայի Օնտարիո նահանգի Harrow Research Center բույսերի գիտնականների հետ և, ի վերջո, մրցեցինք Նիդեռլանդների Wageningen University & Research- ի կողմից կազմակերպված առաջին միջազգային Autonomous Greenhouse Challenge- ում:
Այս մարտահրավերի ընթացքում յուրաքանչյուր թիմ վարունգ աճեցրեց 315 քառակուսի ոտնաչափ ջերմոցային խցիկում `մոտ չորս ամիս տևողությամբ: Այս բաժանմունքները հագեցած էին ստանդարտ պրոցեսների համակարգիչներով, կլիմայի տվիչներով և մղիչներով: Օգտագործելով IoT թվային միջերեսներ (REST API), մեր AI ծրագրերը կարող էին շարունակաբար կարդալ տվիչներից ստացված տվյալները, որոշել օպտիմալ սահմանման կետերը և սահմանված կետերը հետ ուղարկել գործընթացային համակարգիչներին ՝ ամբողջ ինտերնետով (տե՛ս նկարը ստորև): Մարտահրավերի և դրա արդյունքների մասին ավելի մանրամասն կարելի է գտնել հոդվածում ՝ Հեմինգը և այլք: (2019).
Չնայած վարունգի աճեցման մեր փորձի պակասին և շատ վաղ փուլում գտնվող նախատիպին `մեր աճող ինքնավար լուծումը կարողացավ հաղթել մրցույթում: Մենք նույնիսկ գերազանցեցինք երկրորդ տեղը զբաղեցրած թիմին ՝ հոլանդացի փորձարար աճեցնողներից կազմված տեղեկատու թիմին ՝ 6% ավելի բարձր բերքատվությամբ: Եկամտաբերության այդ մարժան համարժեք էր գործառնական շահույթի 17% աճին:
Տեղեկացնող թիմը վատ հանդես եկա՞վ: Ընդհանրապես. Նրանք, ըստ շատ փորձագետների, շատ լավ կատարեցին: Նրանց բերքը գրեթե 50 կգ / մ էր2 չորս ամսվա ընթացքում, ինչը համարժեք է գրեթե 150 կգ / մ-ի2 տարում. Սա համարվում է բարձր բերքատվություն մոլորակի ցանկացած վայրում գտնվող ջերմոցի համար:
Ինքնավար ջերմոցային մարտահրավերների արդյունքում ես հիմնել եմ Koidra- ն 2020 թ. ՝ ուղղակիորեն հիմնվելով մեր ուսման վրա և հետագայում առաջ մղելու նորագույն տեխնոլոգիաները AI- ում և IoT- ում `գյուղատնտեսության և արդյունաբերական կառավարման այլ ծրագրերի համար:
AIիշտ հարցեր տալ AI- ի և IoT- ի մասին
Այսօր ավելի շատ ջերմոց արտադրողներ պատրաստակամ և պատրաստ են ընդունելու AI և IoT: Հիմնական մարտահրավերը շուկայում առկա ապրանքների իմաստն ունենալն է և շուկայավարման բոլոր խոսակցությունները խեղաթյուրելը: Շատ ընկերություններ անհամբերորեն պնդում են, որ նրանք ունեն AI ալգորիթմ կամ IoT սարք, որը կաշխատի ջերմոցների համար:
Ահա մի քանի հիմնական նկատառումներ, որոնք պետք է հիշել AI ծրագրակազմը և IoT ապարատը գնահատելիս.
- Performance. Մշակողները պետք է կարողանան տեսնել իրական, իրական օգուտներ: Հարցրեք. Ապացուցվե՞լ է արդյոք AI- ն առևտրային արտադրության մեջ `բերքատվությունը և ռեսուրսների արդյունավետությունը բարելավելու համար: Ի՞նչ պայմաններում: Ո՞րն է ընկերության ռեկորդը AI և IoT ծրագրակազմի մշակման հարցում:
- AI դիզայն. Որոշումներ կայացնելու համար AI- ի ամենաարդյունավետ լուծումները համատեղում են մարդկային հետախուզության լավագույնն ու արհեստական բանականության լավագույնը: Հարցրեք. Ինչպե՞ս է AI մոդելը օգտագործում գիտելիքների առկա զանգվածը: Ինչպե՞ս է դա ապահովում, որ ժամանակի ընթացքում կատարողականը բարելավվի ՝ ավելի շատ տվյալների միջոցով:
- Րագրակազմի ձևավորում. Աճեցուցիչները պետք է վերահսկեն ջերմոցային տնտեսությունների շահագործումը: Հարցրեք. Softwareրագրակազմի նախագծման ո՞ր սկզբունքներն են օգտագործվում բերքի անվտանգությունն ապահովելու համար: Կարո՞ղ եմ անընդհատ փոխել ձեռքի, առաջարկի և ինքնաթիռի ռեժիմների միջև:
- Տվյալների սեփականություն. Արտադրողները պետք է տիրապետեն իրենց տվյալներին և խուսափեն «վաճառողների կողպումից»: Հարցրեք. Կարո՞ղ եմ հեշտությամբ տվյալներ ներմուծել այլ համակարգերից: Կարո՞ղ եմ կրկնօրինակել և արտահանել իմ սեփական տվյալները: Կա՞ն API- ներ, որոնք թույլ են տալիս իրական տվյալների հասանելիություն և հարմարեցված ինտեգրումներ: Կարո՞ղ եմ հիմա և ապագայում օգտագործել տարբեր վաճառողների ծրագրակազմ և սարքավորում:
AI- ն և IoT- ն կարող են հզորացնել արտադրողներին
Մի աշխարհում, որտեղ կրիտիկական ռեսուրսները ՝ ջուրը և էներգիան, ինչպես նաև ժամանակը, փողը և հմուտ աշխատուժը, դառնում են ավելի սուղ, իմաստ ունի ուսումնասիրել նոր տեխնոլոգիաներ ՝ այդ բեռը մեղմելու համար: Ինչպես իմացանք «Greenերմոցային ինքնավար մարտահրավեր» -ից, արտադրողներն իսկապես կարող են հասնել ավելի մեծ բերքատվության և ռեսուրսների օգտագործման ավելի բարձր արդյունավետության ՝ AI ծրագրային ապահովման և IoT սարքավորումների օգտագործման միջոցով: Ավելին, այդ տեխնոլոգիաները շարունակում են զարգանալ և զարգանալ արագ տեմպերով:
Ի վերջո, AI- ն և IoT- ն իսկապես կարող են հզորացնել ջերմոց արտադրողներին `ավելի լավ որոշումներ կայացնել, ավելին` ավելի քիչով և ավելի կայուն աճել աշխարհի սնունդով: