Почему ИИ преобразит тепличную индустрию

Существует так много достижений и инновационных разработок в области искусственного интеллекта и других современных технологий в тепличном секторе, что иногда кажется, трудно идти в ногу со временем. В этой статье мы рассмотрим пять причин, по которым искусственный интеллект преобразует тепличную индустрию. «Все говорят о больших данных, но единственная практика, которую я вижу, – это использование фразы в предложении», – говорит Гурсел Каракор, старший специалист по данным в Grodan.

Гурсел в процессе миссии, которая позволит получить пользователям в теплице эти технологии, которые способны перевернуть игру. Имея более чем 20-летний опыт работы в этой области, он понимает технологию и проблемы производителей, как никто другой. Но что все эти разработки означают для производителей?

Как именно работает ИИ

«Искусственный интеллект (ИИ) включает в себя использование компьютеров для выполнения вещей, которые традиционно требуют человеческого интеллекта. Это означает создание алгоритмов для классификации, анализа и получения прогнозов на основе данных. Это также включает в себя действия на основе данных, обучение на основе новых данных и улучшение с течением времени», – объясняет Medium.

Топ-5 главных причин, почему ИИ изменит способ вашей работы (к лучшему):

• Спрос на продовольствие будет продолжать расти. Существует постоянно растущая потребность в свежих и устойчивых продуктах питания, созданных с большей и большей эффективностью. Такие ресурсы, как сельскохозяйственные угодья и люди, работающие в сельской местности, сокращаются, в то время как спрос на продовольствие и свежие продукты растёт.

«Я думаю, что промышленные теплицы и другие помещения для выращивания растений будут играть все более важную роль в удовлетворении потребностей в продовольствии в будущем. Поэтому поддержка интеллектуальных технологий и искусственного интеллекта сейчас необходима как никогда».

• Уровень зрелости технологии уже готов. Вот основные тенденции и темы в теплице в наши дни, по словам Гурселя:
• Машинное обучение (МО) является подмножеством ИИ и заставляет программное обеспечение учиться на данных, поэтому оно чисто управляется данными. Как было показано выше, существует довольно много данных и потенциал для накопления этих больших данных в теплице.
• Технология визуализации, или глубокое распознавание изображений, позволяет машинам «видеть» с помощью фотографий. «Как говорится, картина стоит тысячи слов, и здесь нет ничего более правдивого. Это проще, чем данные датчиков и ручные записи».
• Роботы – это автономные или полуавтономные устройства для выполнения определённых задач, которые часто бывают утомительными, повторяющимися, отнимающими много времени или опасными.
• : в то время как общие вычисления и моделирование ИИ выполняются на основном сервере/облаке (что занимает много времени), в Edge-AI все вычисления выполняются на «краю» устройства или робота. Расчёты производятся непосредственно на самом роботе, что позволяет принимать гораздо более быстрые решения. Это особенно важно для операций в реальном времени.

• Производители готовы. Производители внимательно следят за развитием технологий. Они все ещё борются с вопросами а-ля «У меня есть много данных, но как я могу их использовать? Буду ли я отставать от своих конкурентов? Оптимальна ли моя стратегия роста?». Но они очень хотят учиться и готовы использовать данные, которые они получают от популярных технологий, таких как ИИ.
• Большие данные создают большой потенциал для персональных и локальных решений.Качество и количество данных очень важны, но очень утомительны для производителей. Используя лишь несколько фотографий, технологии искусственного интеллекта могут помочь производителям регистрировать урожай. Эти данные могут быть использованы во многих приложениях, включая прогнозирование. Например, последняя инновация Grodan e-Gro позволяет прогнозировать урожайность до 4 недель.

Кроме того, производители могут извлечь выгоду из более общих прогнозов на основе искусственного интеллекта и основанных на данных рекомендаций в теплице. Большие данные также представляют потенциал для интеллектуальных решений для конкретных производителей. Эксперты-люди имеют общие правила, но конкретные производители в определённых регионах с определённым климатом должны иметь индивидуальные решения. «Это будет иметь реальное значение, непрерывный поток больших данных с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта позволит нам использовать все эти активы. Это очень интересно».

• Автоматизация для максимальной эффективности. В теплице все ещё много ручного труда для выполнения таких задач, как посадка, регистрация урожая, сбор урожая и т. д. Это утомительные, повторяющиеся и отнимающие много времени задачи, которые могут быть выполнены, например, роботами. Необходимость автоматизации обусловлена не только соображениями эффективности, но и проблемами здравоохранения и безопасности, например, передачей вирусов, бактерий и болезней (сокращение контакта человека с человеком, человека с растением), что мы чётко осознали во время пандемии COVID -19.

Совет Гурсела относительно последнего пункта: «Хорошо, что эти решения удобны для пользователя. Если вы будете работать с правильными людьми, это будет удивительно легко и очень плодотворно».

Где встречаются наука о растениях и наука о данных

С новым модулем прогноза урожайности Grodan объединил мощь науки о данных с 50-летним опытом работы в области растениеводства. Инновационная технология, которая анализирует все доступные данные в вашей теплице, находит закономерности и открывает критические факторы, влияющие на урожайность. Результат – новый, управляемый ИИ, прогнозист урожайности для производителей, ценный модуль для улучшения основного пакета e-Gro.

Автономная теплица: в течение 5 лет?

В будущем теплицы будут в значительной степени автономными. ИИ-решения облегчат жизнь специалистам и производителям. Гурсел заключает: «Моя миссия заключается в реализации автономных промышленных теплиц путём использования всех этих данных с использованием современных методологий МО и ИИ. И я хочу реализовать эту цель шаг за шагом в течение 5 лет». Будущее может оказаться ближе, чем вы думаете.

Источник: hortidaily.com