5 powodów, dla których sztuczna inteligencja zmieni przemysł szklarniowy

Karacor ma misję, której celem jest przekazanie przełomowych technologii użytkownikom szklarni. Dzięki ponad 20-letniemu doświadczeniu w tej dziedzinie rozumie on technologię i obawy producentów jak nikt inny. Ale co te wszystkie zmiany oznaczają dla producentów? Zanim przejdziemy do szczegółów, krótki opis tego, jak dokładnie działa sztuczna inteligencja:

„Sztuczna inteligencja polega na użyciu komputerów do wykonywania działań, które tradycyjnie wymagają ludzkiej inteligencji. Oznacza to tworzenie algorytmów do klasyfikowania, analizowania i rysowania prognoz na podstawie danych. Obejmuje to także działanie na podstawie danych, wyciąganie wniosków z nowych danych i ulepszanie ich w miarę upływu czasu ”, jak wyjaśniono na stronie Medium.

Poniżej Karacor dzieli się 5 głównymi powodami, dla których sztuczna inteligencja zmieni sposób pracy (na lepsze):

1. Ciągły wzrost zapotrzebowania na żywność. Rośnie zapotrzebowanie na świeżą i zrównoważoną żywność wytwarzaną z coraz większą wydajnością. Liczba zasobów takich jak pola uprawne i osoby pracujące na obszarach wiejskich maleje, podczas gdy rośnie popyt na żywność i świeże produkty. „Myślę, że szklarnie i inne pomieszczenia do uprawy będą odgrywać coraz większą rolę w zaspokajaniu zapotrzebowania na żywność w przyszłości. Dlatego wsparcie inteligentnej technologii i sztucznej inteligencji jest teraz potrzebne bardziej niż kiedykolwiek ”- dodaje Karacor.
2. Odpowiedni poziom dojrzałości technologicznej. Zapytaliśmy Karacora, jakie są obecnie kluczowe trendy i tematy w szklarni:
   • Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji i sprawia, że ​​oprogramowanie uczy się na podstawie danych, więc jest ono oparte wyłącznie na analizie danych. Jak widać powyżej, istnieje dość dużo danych i potencjał do gromadzenia big data w szklarni.
   • Technologia obrazowania lub głębokie uczenie w rozpoznawaniu obrazu umożliwia maszynom „widzenie” za pomocą fotografii. Karacor wspomina: „Jak mówią, obraz jest wart tysiąca słów i nic nie jest bardziej prawdziwe. To łatwiejsze niż dane z czujnika i ręczne nagrywanie ”.
   • Roboty to autonomiczne lub półautonomiczne urządzenia do wykonywania niektórych często uciążliwych, powtarzalnych, czasochłonnych lub niebezpiecznych zadań.
   • Edge-AI: Podczas gdy ogólne obliczenia i modelowanie AI są wykonywane na głównym serwerze/chmurze (co jest czasochłonne), w Edge-AI wszystkie obliczenia są wykonywane na „krawędzi” urządzenia lub robota. Obliczenia są przeprowadzane bezpośrednio na samym robocie, dzięki czemu możliwe są znacznie szybsze decyzje. Jest to szczególnie ważne w przypadku operacji w czasie rzeczywistym.
3. Gotowość producentów. Producenci ściśle śledzą postęp technologiczny. Nadal borykają się z pytaniami typu Mam dużo danych, ale jak mogę z nich skorzystać? Czy pozostanę w tyle za konkurencją? Czy moja strategia uprawy jest optymalna? Ale według Karacora bardzo chętnie się uczą i chętnie korzystają z danych, które uzyskują z popularnych technologii, takich jak sztuczna inteligencja.
4. Ogromny potencjał dla rozwiązań osobistych i lokalnych dzięki big data. Jakość i ilość danych jest bardzo ważna, ale bardzo nużąca dla producentów. Wykorzystując tylko kilka zdjęć, Technologie AI mogą pomóc producentom w rejestrowaniu upraw. Dane te można wykorzystać w wielu aplikacjach, w tym w prognozowaniu. Na przykład najnowsza innowacja firmy Grodan e-Gro umożliwia prognozowanie plonów do 4 tygodni naprzód. Ponadto producenci mogą skorzystać z bardziej ogólnych prognoz opartych na sztucznej inteligencji i zaleceń opartych na danych w szklarni. Big data stanowi również potencjał inteligentnych rozwiązań specyficznych dla producentów. Eksperci kierują się ogólnymi zasadami, ale konkretni producenci w niektórych regionach o określonym klimacie powinni mieć  dostosowane rozwiązania. „To spowoduje odczuwalną różnicę” - mówi Karacor. „Ciągły przepływ big data przez nauczanie maszynowe i sztuczną inteligencję pozwoli nam wykorzystać wszystkie te zasoby. To jest bardzo ekscytujące."
5. Automatyzacja dla najwyższej wydajności. W szklarni wciąż jest dużo pracy fizycznej związanej z zadaniami takimi jak sadzenie, rejestracja upraw, zbiory itp. Są to żmudne, powtarzalne i czasochłonne zadania, które mogą być wykonywane na przykład przez roboty. Potrzeba automatyzacji wynika nie tylko ze względów związanych z wydajnością, ale również w związku ze zdrowiem i bezpieczeństwem, np. przenoszenie wirusa, bakterii i chorób (redukowanie kontaktu człowieka z człowiekiem, kontaktu człowieka z rośliną), jak to było wyraźnie widać podczas pandemii COVID-19.

Rada Karacora dotycząca ostatniego punktu: „Dużym plusem jest to, że te rozwiązania są przyjazne dla użytkownika. Jeśli pracujesz z odpowiednimi ludźmi, będzie to zaskakująco łatwe i bardzo owocne.”