Связь между искусственным интеллектом и производством продукто | GreenTalk.ru — всё про теплицы

Связь между искусственным интеллектом и производством продуктов питания



В связи с постоянно растущим населением мира растёт и спрос на свежие и полезные овощи. Автономные теплицы могут обеспечить большее количество людей продуктами, богатыми витаминами и минералами. Кроме того, эти методы способствуют повышению безопасности пищевых продуктов и увеличению объёмов производства полезных овощей, используя меньше ресурсов, таких как энергия. Его потенциал был успешно продемонстрирован в предыдущих выпусках проекта the Autonomous Greenhouse Challenge.



 



Автономное выращивание



В третьем соревновании пять международных команд со всего мира собрали урожай салата, используя полностью автономный алгоритм. При минимально возможных затратах ресурсов, таких как энергия и CO2, и производстве максимального количества кочанов салата хорошего качества они оптимизировали чистую прибыль.



В распоряжении каждой команды было высокотехнологичное тепличное отделение Вагенингенского университета и Исследовательского центра в Блейсвейке для выращивания салата. Команды создали свои собственные алгоритмы искусственного интеллекта. Эти алгоритмы полностью автономно определяют заданные значения температуры, количества дневного и искусственного света, нагрева, концентрации CO2 и параметров, связанных с выращиванием, таких как плотность посева, время между посевами и день сбора урожая. Помимо стандартных датчиков для теплиц, команды имели доступ к изображениям с 3D-камеры Realsense и специальным датчикам, предоставленным спонсорами Sigrow и Ridder. Некоторые команды добавили собственные датчики для получения входных данных для своего алгоритма.



Салат-латук «Лугано» (RijkZwaan) был посажен 2 мая. Команды должны были вырастить салат-латук с целевой массой растения 250 г. Кроме того, оценивалось качество. Если растения были слишком маленькими, имели ожоги кончиков листьев или другие деформации, они относились к классу В с более низкой ценой или даже к классу С. Если растения были слишком большими, команды тратили ресурсы впустую. Последняя команда закончила сбор урожая 17 июня. В течение вегетационного периода измерялось потребление ресурсов (например, тепловой энергии, электроэнергии, CO2) и рассчитывались эксплуатационные расходы. Постоянные затраты зависят от занимаемой площади теплицы и использования различных установок (например, мощности искусственного освещения). Из этих цифр была определена чистая прибыль. Команда с наибольшей чистой прибылью выиграла соревнование.



Алгоритмы искусственного интеллекта команд были смонтированы на виртуальной машине на защищенном сервере WUR. В этой защищённой среде алгоритмы получали данные через цифровой интерфейс из LetsGrow и Azure Cloud. В то же время алгоритмы автономно возвращали заданные значения технологическому компьютеру (опять же через LetsGrow), который в конечном итоге принимал меры по управлению климатом в экспериментальной теплице. В первом цикле культивирования в феврале-марте этого года каждая команда могла протестировать свой алгоритм и процедуру. Настоящая проблема заключалась во втором цикле посева в мае-июне. Команды больше не могли получить доступ к своему алгоритму после начала эксперимента, но должны были запросить разрешение на случай, если им придется вносить срочные изменения (исправления ошибок) в свои алгоритмы. За доступ взималась плата, а затраты вычитались из чистой прибыли. Команда-победитель получила доступ к виртуальной машине только один раз, чтобы исправить небольшую ошибку.



 



Результат



Команда Koala выиграла соревнование. Капитан команды Кеннет Тран также был лидером команды-победителя Sonoma в первом соревновании с чистой прибылью в размере 5,93 евро с м2 за цикл посева. Команда состояла из стартап-компании Koidra, которая была основана после первого испытания, и исследователей из Корнеллского университета. Коала также заняла первое место во время онлайн-конкурса прошлым летом и поэтому получила подстановочный знак для участия в конкурсе.