Kaniadtong 2018, lima ka team ang nagpatubo og mga pepino sa usa ka ground-breaking nga Autonomous Greenhouse Challenge internasyonal nga kompetisyon. Ang twist: usa ra sa mga team ang gilangkuban sa mga eksperyensiyado nga mga grower sa tawo nga nag-operate sa ilang greenhouse compartment nga mano-mano. Ang nahabilin nga upat ka mga koponan gilangkoban sa mga internasyonal nga eksperto sa natad sa horticulture ug artificial intelligence (AI). Nagtrabaho sila aron makahimo og mga solusyon sa AI aron madumala ang ilang mga tanum nga layo ug awtonomiya. Ang tumong sa kompetisyon, ang unang Autonomous Greenhouse Challenge sa kalibutan, mao ang pagduso sa mga kalampusan sa malungtarong produksyon sa pagkaon.
Human sa upat ka grabe nga mga bulan, ang manwal nga mga tigpananom miabut sa ikaduhang dapit. Ang first-place team, nga gipangulohan sa usa sa mga tagsulat niini nga artikulo, nakadaog sa usa ka autonomous nga nagtubo nga solusyon nga dili lamang nakab-ot ang 6% nga mas dako nga abot ug 17% nga mas taas nga net nga ganansya, apan migamit usab og gamay nga CO.2, pagpainit, ug mga input sa tubig.
Aron mahibal-an ang dugang bahin sa kompetisyon ug masabtan kung giunsa ang usa ka solusyon sa AI nga makigkompetensya - ug labi pa nga maayo - usa ka grupo sa mga hanas nga mga tigpananom sa tawo, atong tan-awon pag-ayo ang AI ug kung giunsa kini kalambigit sa automation sa greenhouse.
Ang Automation sa Greenhouse Dili Bag-o
Sulod sa mga dekada, ang mga tigpananom migamit sa mga kompyuter sa proseso, mga sensor, ug mga actuator sa pagdumala sa klima sa greenhouse ug irigasyon. Sa ingon nga senaryo, ang trabaho sa proseso sa kompyuter prangka, nagsalig sa yano nga lohikal nga mga lagda. Kung ang temperatura sa hangin mas taas kaysa 75 ° F, dayon ablihi ang buho, pananglitan. Ang kapoy nga trabaho sa pagbasa sa temperatura ug pagpalong ug pagpalong sa mga suga ug mga heater gitugyan sa mga makina.
Siyempre, ang automation nga gibase sa mga lagda dili makasagubang sa wala damhang mga kahimtang. Labaw ka hinungdanon, ang usa ka batid nga tawo kinahanglan nga mohimo sa tanan nga mga desisyon sa pagdumala sa tanum, hangtod sa eksaktong mga setpoint alang sa mga parameter sa kalikopan. Aron makab-ot ang taas nga abot nga kasaligan, gikinahanglan ang igo nga lebel sa kahibalo ug kahanas, ug bisan pa niana, dali nga masayop. Dugang pa, samtang nagkadako ang mga umahan, ang trabaho sa padayon nga pag-monitor sa mga tanum mahimong labi ka lisud.
Ikasubo, nahibal-an pag-ayo sa mga tigpananom nga ang pagtrabaho mao ang pinakadako nga gigikanan sa mga problema sa produksiyon. Matag tuig, sa Greenhouse Grower's Top 100 Growers survey, ang mga growers nagtaho sa mga hagit dili lamang sa gasto sa pagtrabaho kondili sa pagkaanaa usab sa skilled labor. Dili ikatingala, ang mga tigpananom nagkadaghang nangitag mga paagi sa pagsulbad niini nga mga hagit, lakip na ang mga bag-ong teknolohiya nga makahimo sa pagdumala sa greenhouse nga mas awtonomiya.
Ang AI Usa ka Lakang Labaw sa Pag-automate nga Gibase sa mga Lagda
Ang usa ka maayong paagi sa paghunahuna bahin sa artificial intelligence mao nga kini usa ka lakang nga lapas pa sa yano nga mga lagda nga nakabase sa automation. Ang modernong AI kay bahin ra sa paggamit sa matematika aron makit-an ang mga pattern sa datos, apil ang klase nga makit-an sa greenhouse environmental ug biological nga sistema. Pananglitan:
- Uban sa igo nga datos sa klima, ang mga tigpananom makagamit sa AI aron mahibal-an ang labing maayo nga mga setpoint ug maghimo mga panagna sa klima.
- Uban sa igo nga datos sa ani sa ani, ang mga tigpananom makagamit sa AI aron makamugna og mga panagna sa abot.
- Uban sa igo nga datos sa imahe, ang mga tigpananom makagamit sa AI aron makit-an ang mga peste ug sakit.
Ang pipila ka mga matang sa AI mahimo pa gani nga makakat-on gikan sa bag-ong datos, nga naghatag og mas maayo nga mga resulta sa paglabay sa panahon.
Pinaagi sa paghatag ug mas lawom nga mga panabut sa adlaw-adlaw nga mga operasyon sa greenhouse, ang AI mahimong magamit sa pagsuporta sa mga eksperto sa paghimog desisyon ug paghatag gahum sa mga tigpananom sa usa ka makahuluganon nga paagi. Human sa tanan, ang labing maayo nga mga resulta gikan sa usa ka mahunahunaon nga kombinasyon sa tawhanong paniktik ug artipisyal nga paniktik.
Ang pamaagi nga nakabase sa datos sa AI mahimo usab nga ikombinar sa klasiko nga pamaagi nga nakabase sa mga lagda, nga nagtugot alang sa labi ka taas nga lebel sa automation sa greenhouse kaysa kaniadto. Sa laktod, ang mga tigpananom makagamit sa AI aron ma-automate ang daghang mga rote operational nga mga buluhaton, nga makatabang sa paghupay sa mga kanunay nga isyu sa labor nga naghagit sa industriya.
Ang Data Mao ang Sugnod alang sa AI
Sama sa AI bahin sa mga algorithm sa matematika, bahin usab kini sa datos. Sukwahi sa popular nga pagtuo, ang pipila sa labing kasagaran nga mga algorithm nga gigamit sa AI naglungtad sa mga dekada. Dili gani sila hilabihan ka komplikado. Apan sa labing kadugay nga panahon, ang pagkaanaa sa datos - kauban ang barato nga gahum sa pagkalkula nga gikinahanglan aron maproseso ang datos - naglimite sa mga hinungdan.
Nagkinahanglan kini usa ka bag-o nga pag-uswag sa hardware sa kompyuter aron maablihan ang potensyal sa AI. Ang rebolusyon sa smartphone, nga gipasiugdahan sa Apple kaniadtong 2007, nagmugna sa hingpit nga bag-ong mga ekosistema sa paggama ug mga kadena sa suplay sa tibuuk kalibutan. Gibag-o niini ang sukaranan nga ekonomiya sa hardware sa kompyuter, nga ingon sa usa ka gabii. Ang yawe nga mga sangkap sa hardware, sama sa microprocessors, radyo, ug sensor, nahimong mas barato, mas gamay, ug mas gamhanan. Ang mga tinulo sa hilaw nga datos nahimong baha. Ang bag-ong kadagaya sa datos ug computational power nakatabang sa pagbag-o sa AI gikan sa usa ka research curiosity nga adunay pipila ka komersyal nga aplikasyon ngadto sa usa ka teknolohikal nga pagbag-o sa dagat.
Ang IoT Nagdala ug Abunda nga Data
Sa sayong bahin sa 1980s, ang mga estudyante nga gradwado sa Carnegie Mellon University sa Pittsburgh nasuko sa pagbaktas sa usa ka Coca-Cola vending machine aron makit-an nga wala’y sulod. Gibag-o nila kini aron ma-report ang imbentaryo niini sa Internet. Sa pagbuhat sa ingon, sila nag-imbento sa labing una nga aparato nga konektado sa Internet sa kalibutan.
Karon, binilyon nga mga himan, dako ug gamay, gikan sa consumer electronics ngadto sa industriyal nga mga makina, miduyog sa unang soda machine nga konektado sa Internet, nga nahimong gitawag nga Internet of Things (IoT). Ang hinungdanon mao nga, dili sama sa mga naunang henerasyon sa hardware - lakip ang daghang sagad nga mga solusyon sa automation sa greenhouse - ang mga aparato sa IoT naggamit sa parehas nga mga matang sa mga format sa datos ug mga protocol sa komunikasyon sama sa gigamit sa ubang lugar sa Internet. Pinaagi sa pagsalig sa pangkalibutanon nga mga sukdanan sa Internet, mahimong mas sayon ang pagbayloay og mga datos sa IoT nga mga himan nga wala magkinahanglan og dugang nga hardware aron masumpay gikan sa usa ka matang sa sistema ngadto sa lain.
Mag-uban, ang AI ug IoT mga komplementaryong teknolohiya. Ang IoT hardware nagtabang sa mga tigpananom sa pagkolekta sa hilaw nga datos gikan sa mga greenhouse nga mas dali. Ug ang software sa AI nagtabang sa mga tigpananom nga masabtan - ug molihok - kana nga datos aron mapaayo ang produksiyon sa ani.
Pagtuon sa kaso: Ang Kalampusan ni Kenneth Tran sa Autonomous Greenhouse Challenge
Dr. Tran: Niadtong 2018, usa ko ka AI researcher sa Microsoft Research duol sa Seattle, nagtrabaho sa mas bag-ong matang sa AI nga nailhan nga reinforcement learning. Didto gisugdan nako ang usa ka bag-ong paningkamot nga magamit ang among panukiduki sa natad sa kontroladong agrikultura sa palibot. Uban sa gitawag nga proyekto sa Sonoma, nakigtambayayong kami sa mga siyentipiko sa tanum sa Harrow Research Center sa Ontario, Canada, ug natapos nga nakigkompetensya sa unang internasyonal nga Autonomous Greenhouse Challenge, nga giorganisar sa Wageningen University & Research sa Netherlands.
Niini nga hagit, ang matag team nagpatubo og mga pepino sa usa ka 315 square-foot nga greenhouse compartment sa gidugayon nga mga upat ka bulan. Kini nga mga kompartamento nasangkapan sa standard nga proseso nga mga kompyuter, mga sensor sa klima, ug mga actuator. Gamit ang IoT digital interfaces (REST APIs), ang among AI nga mga programa makapadayon sa pagbasa sa datos gikan sa mga sensors, pagtino sa labing maayo nga setpoints, ug pagpadala sa mga setpoint balik sa proseso nga mga computer — sa tibuok Internet (tan-awa ang hulagway sa ubos). Ang dugang nga mga detalye bahin sa hagit ug ang mga resulta niini makita sa usa ka artikulo ni Hemming ug uban pa. (2019).
Bisan pa sa among kakulang sa kasinatian sa pagpatubo sa mga pepino ug sa among sayo kaayo nga yugto nga prototype, ang among autonomous nga solusyon sa pagtubo nakadaog sa kompetisyon. Nalabwan pa namo ang team sa ikaduhang dapit, ang reference team nga gilangkuban sa mga eksperto nga Dutch growers, nga adunay 6% nga mas taas nga ani. Kana nga margin sa abot katumbas sa 17% nga pagtaas sa kita sa operasyon.
Dili maayo ba ang nahimo sa reference team? Dili gyud. Maayo kaayo ang ilang nahimo, sumala sa daghang mga eksperto. Ang ilang ani hapit 50 kg/m2 sulod sa upat ka bulan, nga katumbas sa halos 150 kg/m2 kada tuig. Giisip kini nga taas nga ani alang sa usa ka greenhouse bisan asa sa planeta.
Isip resulta sa Autonomous Greenhouse Challenge, akong gitukod ang Koidra niadtong 2020 aron direktang matukod ang among mga nakat-onan ug iduso pa ang state-of-the-art sa AI ug IoT para sa agrikultura ug uban pang mga aplikasyon sa pagkontrol sa industriya.
Pagpangutana sa Husto nga mga Pangutana Bahin sa AI ug IoT
Karon, daghang mga tigpananom sa greenhouse ang andam ug andam nga mosagop sa AI ug IoT. Ang nag-unang hagit mao ang paghimo og kahulugan sa mga produkto sa merkado ug makahimo sa pag-agi sa tanan nga gisulti sa marketing. Daghang mga kompanya ang naghinamhinam nga nag-angkon nga sila adunay usa ka AI algorithm o IoT nga aparato nga magamit alang sa mga greenhouse.
Ania ang pipila ka hinungdanon nga mga konsiderasyon nga hinumdoman kung magtimbang-timbang sa software sa AI ug hardware sa IoT:
- performance: Ang mga tigpananom kinahanglan nga makakita sa konkreto, tinuod nga kalibutan nga mga benepisyo. Pangutana: Napamatud-an na ba ang AI sa komersyal nga produksiyon aron mapauswag ang abot ug kahusayan sa kahinguhaan? Ubos sa unsang mga kahimtang? Unsa ang track record sa kompanya sa pagpalambo sa AI ug IoT software?
- AI nga disenyo: Ang labing epektibo nga mga solusyon sa AI naghiusa sa labing kaayo nga paniktik sa tawo nga adunay labing kaayo nga artipisyal nga paniktik aron makahimo mga desisyon. Ipangutana: Giunsa paggamit sa modelo sa AI ang naglungtad nga lawas sa kahibalo? Giunsa kini pagsiguro nga ang pasundayag mouswag sa paglabay sa panahon nga adunay daghang datos?
- Paglaraw sa software: Ang mga tigpananom kinahanglan magpabilin nga kontrolado ang mga operasyon sa greenhouse. Pangutana: Unsa nga mga prinsipyo sa pagdesinyo sa software ang gigamit aron masiguro ang kaluwasan sa pananom? Mahimo ba akong dali nga makabalhin tali sa manual, rekomendasyon, ug autopilot mode sa tanan nga oras?
- Pagpanag-iya sa datos: Kinahanglang tag-iya sa mga tigpananom ang ilang datos ug likayan ang "pag-lock-in sa vendor." Pangutana: Dali ba ko maka-import og data gikan sa ubang mga sistema? Mahimo ba nako i-back up ug i-export ang akong kaugalingon nga datos? Aduna bay mga API nga nagtugot sa live data access ug custom integrations? Magamit ba nako ang software ug hardware gikan sa lainlaing mga vendor, karon ug sa umaabot?
Ang AI ug IoT Makahatag ug Gahum sa mga Nagtubo
Sa usa ka kalibutan diin ang mga kritikal nga kapanguhaan - tubig ug kusog, ingon man ang oras, salapi, ug hanas nga pagtrabaho - nahimong labi ka nihit, makatarunganon nga mag-usisa sa mga bag-ong teknolohiya aron mapagaan ang kabug-at. Sama sa atong nakat-unan gikan sa Autonomous Greenhouse Challenge, ang mga growers sa pagkatinuod makakab-ot sa mas dako nga abot ug mas taas nga resource usage efficiency sa paggamit sa AI software ug IoT hardware. Unsa pa, kini nga mga teknolohiya nagpadayon sa pag-uswag ug pag-uswag sa paspas nga tulin.
Sa kataposan, ang AI ug IoT makahatag gayod ug gahom sa mga tigpananom sa greenhouse — sa paghimog mas maayong mga desisyon, sa pagbuhat ug daghan uban ang menos — sa pagpatubo sa pagkaon sa kalibotan nga mas malungtaron.