2018 yilda beshta jamoa avtonom issiqxonaning challenge-da bodring etishtirdi xalqaro tanlov. Burilish: jamoalardan faqat bittasida issiqxonani qo'lda ishlatadigan tajribali paxtakorlar bor edi. Qolgan to'rtta jamoa bog'dorchilik va sun'iy intellekt (AI) sohasidagi xalqaro ekspertlardan iborat edi. Ular o'z ekinlarini masofadan va avtonom boshqarish uchun sun'iy intellekt echimlarini ishlab chiqish ustida ishladilar. Dunyoda birinchi bo'lib avtonom issiqxonaga chaqirilish tanlovining maqsadi barqaror oziq-ovqat ishlab chiqarishda yutuqlarga erishish edi.
To'rt oylik shiddatli oylardan so'ng, qo'lda ishlab chiqaruvchilar ikkinchi o'rinni egalladilar. Ushbu maqola mualliflaridan biri boshchiligidagi birinchi o'rinni egallagan jamoa avtonom o'sib boruvchi echim bilan g'alaba qozondi, u nafaqat 6% ko'proq hosil va 17% ko'proq sof foyda olishga erishdi, balki kam CO ishlatdi2, isitish va suv manbalari.
Raqobat haqida ko'proq bilish va sun'iy sun'iy intellekt echimi mohir inson yetishtiruvchilar guruhi bilan qanday raqobatlashishi va hatto undan ham ustun bo'lishi mumkinligini tushunish uchun, sun'iy intellektni va uning issiqxonalarni avtomatlashtirish bilan bog'liqligini batafsil ko'rib chiqaylik.
Issiqxonalarni avtomatlashtirish yangilik emas
O'nlab yillar davomida ishlab chiqaruvchilar issiqxona iqlimi va sug'orishni boshqarish uchun texnologik kompyuterlar, datchiklar va aktuatorlardan foydalanganlar. Bunday stsenariyda protsess kompyuterining ishi oddiy mantiqiy qoidalarga tayanib tushunarli bo'ladi. Agar havo harorati 75 ° F dan yuqori bo'lsa, masalan, ventilyatsiyani oching. Haroratni o'qish, chiroqlar va isitgichlarni yoqish va o'chirish kabi mashaqqatli mehnat mashinalarga topshiriladi.
Albatta, qoidalarga asoslangan avtomatizatsiya kutilmagan holatlarni hal qila olmaydi. Eng muhimi, malakali inson atrof-muhit parametrlari bo'yicha aniq belgilangan ko'rsatkichlarga qadar barcha ekinlarni boshqarish bo'yicha qarorlarni qabul qilishi kerak. Ishonchli ravishda yuqori hosildorlikka erishish uchun bilim va mahoratning katta darajasi talab qilinadi va shu bilan birga xato qilish oson. Bundan tashqari, fermer xo'jaliklari o'sib borishi bilan, ekinlarni doimiy ravishda kuzatish ishlari yanada talabchan bo'lib qoladi.
Afsuski, ishlab chiqaruvchilar mehnat ishlab chiqarishdagi muammolarning eng katta manbai ekanligini paxtakorlar juda yaxshi bilishadi. Yildan yilga, yilda Issiqxona ishlab chiqaruvchisi Yetishtiruvchilarning eng yaxshi 100 talqini bo'yicha paxtakorlar nafaqat ish haqi, balki malakali ishchi kuchi bilan bog'liq muammolar haqida ham xabar berishadi. Paxtakorlar tobora ushbu muammolarni hal qilish yo'llarini izlayotgani ajablanarli emas, jumladan, issiqxonalarni boshqarishni avtonomlashtirishi mumkin bo'lgan yangi texnologiyalar.
AI - bu qoidalarga asoslangan avtomatlashtirishdan tashqari qadam
Sun'iy intellekt haqida o'ylashning yaxshi usuli bu oddiy qoidalarga asoslangan avtomatlashtirishdan tashqari qadamdir. Zamonaviy sun'iy intellekt - bu matematikadan foydalanib, ma'lumotlardagi naqshlarni, shu jumladan, issiqxonalarning atrof-muhit va biologik tizimlarida mavjud bo'lgan narsalarni topish uchun. Masalan:
- Etarli iqlim ma'lumotlariga ega bo'lgan holda, paxtakorlar sun'iy intellektdan foydalanib, maqbul ko'rsatkichlarni aniqlashlari va iqlim bo'yicha bashorat qilishlari mumkin.
- Ekinlarning hosildorligi to'g'risida etarli ma'lumotga ega bo'lgan holda, paxtakorlar rentabellik prognozlarini yaratish uchun AI dan foydalanishlari mumkin.
- Etarli rasm ma'lumotlari bilan paxtakorlar zararkunandalar va kasalliklarni aniqlash uchun AIdan foydalanishlari mumkin.
Ba'zi bir sun'iy intellekt turlari, hatto vaqt o'tishi bilan bosqichma-bosqich yaxshi natijalarga erishib, yangi ma'lumotlardan o'rganishlari mumkin.
Kundalik issiqxona ishlarida chuqurroq ma'lumot bera olish orqali, sun'iy intellektdan mutaxassislar qarorlarini qabul qilishni qo'llab-quvvatlash va paxtakorlarni mazmunli ravishda kuchaytirish uchun foydalanish mumkin. Axir, eng yaxshi natijalar inson aql va sun'iy intellektning mulohazali kombinatsiyasidan kelib chiqadi.
Sun'iy intellektning ma'lumotlarga asoslangan usuli klassik qoidalarga asoslangan yondashuv bilan birlashtirilishi mumkin, bu esa issiqxonalarni har doimgidan ham yuqori darajada avtomatlashtirishga imkon beradi. Muxtasar qilib aytganda, paxtakorlar ko'plab zamonaviy operatsion vazifalarni avtomatlashtirish uchun sun'iy intellektdan foydalanib, sanoatni qiyinlashtiradigan surunkali mehnat muammolarini engillashtirishga yordam beradi.
Ma'lumotlar AI uchun yoqilg'idir
AI matematik algoritmlar haqida qanchalik ko'p bo'lsa, ma'lumotlarga ham tegishli. Ommabop e'tiqoddan farqli o'laroq, sun'iy intellektda ishlatiladigan eng keng tarqalgan algoritmlarning ba'zilari o'nlab yillar davomida mavjud edi. Ular hatto juda murakkab emas. Ammo eng uzoq vaqt davomida ma'lumotlarning mavjudligi - ma'lumotlarni qayta ishlash uchun zarur bo'lgan hisoblash kuchi bilan bir qatorda cheklovchi omillar.
AIning potentsialini ochish uchun kompyuter uskunalarida yaqinda rivojlanish talab qilindi. 2007 yilda Apple tomonidan boshlangan smartfonlar inqilobi butunlay yangi ishlab chiqarish ekotizimlarini va global miqyosda ta'minot zanjirlarini yaratdi. Bu bir kecha-kunduzda ko'rinadigan kompyuter texnikasining asosiy iqtisodiyotini o'zgartirdi. Mikroprotsessorlar, radiolar va datchiklar kabi asosiy apparat tarkibiy qismlari haddan tashqari arzonroq, kichikroq va kuchliroq bo'ldi. Xom ma'lumotlarning chayqalishlari toshqinga aylandi. Ma'lumotlarning yangi ko'pligi va hisoblash quvvati sun'iy intellektni tadqiqot qiziqishidan ozgina tijorat dasturlari bilan dengizning texnologik o'zgarishiga aylantirishga yordam berdi.
IOT ma'lumotlarning mo'lligini keltiradi
1980-yillarning boshlarida Pitsburgdagi Karnegi Mellon universitetining aspirantlari Coca-Cola savdo avtomatiga faqat uni bo'sh topish uchun borishdan g'azablanishdi. Internet orqali uning inventarizatsiyasi to'g'risida xabar berishlari uchun ular uni o'zgartirdilar. Shu bilan ular dunyodagi birinchi Internetga ulangan qurilmani ixtiro qildilar.
Bugungi kunda, iste'molchilar elektronikasidan tortib sanoat mashinalariga qadar bo'lgan katta va kichik milliardlab qurilmalar ushbu birinchi sodali mashinaga qo'shilib, Internetga ulangan bo'lib, "narsalar interneti" (IOT) deb nomlanmoqda. Shunisi ahamiyatliki, IOT qurilmalari avvalgi avlod avlodlaridan farqli o'laroq, shu bilan birga ko'plab oddiy issiqxonalarni avtomatlashtirish echimlari - Internetning boshqa joylarida ishlatilgan ma'lumotlar formatlari va aloqa protokollaridan foydalanadilar. Internetning global standartlariga tayanib, tizimning bir turidan ikkinchisiga o'tish uchun qo'shimcha qo'shimcha qurilmalarni talab qilmasdan, IOT qurilmalari bilan ma'lumot almashish osonroq bo'ladi.
Birgalikda AI va IOT bir-birini to'ldiruvchi texnologiyalardir. IoT texnikasi ishlab chiqaruvchilarga issiqxonalardan xom ma'lumotlarni yig'ib olishga osonroq yordam beradi. Va sun'iy sun'iy intellekt dasturlari ishlab chiqaruvchilarga ekinlarni etishtirishni yaxshilash uchun ushbu ma'lumotlarni tushunishga va ular asosida ishlashga yordam beradi.
Case study: Kennet Tran's Avtonom Issiqxonalar Challenge-dagi muvaffaqiyati
Doktor Tran: 2018 yilda men Sietl yaqinidagi Microsoft Research kompaniyasining sun'iy intellekt bo'yicha tadqiqotchisi bo'lib, kuchaytirishni o'rganish deb nomlanuvchi yangi sun'iy intellekt turi ustida ishladim. U erda men tadqiqotlarimizni qishloq xo'jaligi nazorati ostida bo'lgan muhitda qo'llash uchun yangi harakatlarni boshladim. Sonoma loyihasi deb nomlangan biz Kanadaning Ontario shahridagi Harrow ilmiy-tadqiqot markazida o'simlik olimlari bilan hamkorlik qildik va Gollandiyaning Wageningen University & Research kompaniyasi tomonidan tashkil etilgan birinchi xalqaro avtonom issiqxona chaqirig'ida qatnashdik.
Ushbu vazifada har bir jamoa qariyb to'rt oy davomida 315 kvadrat metrli issiqxonada bodring etishtirdi. Ushbu bo'limlar standart texnologik kompyuterlar, iqlim sezgichlari va aktuatorlar bilan jihozlangan. IoT raqamli interfeyslaridan (REST API) foydalanib, bizning sun'iy intellekt dasturlarimiz doimiy ravishda sensorlardan ma'lumotlarni o'qiy olishlari, maqbul ko'rsatkichlarni aniqlashlari va qayta ishlash kompyuterlariga o'rnatish nuqtalarini yuborishlari mumkin edi (quyidagi rasmga qarang). Qiyinchilik va uning natijalari haqida batafsil ma'lumotni maqolada topishingiz mumkin Xemming va boshq. (2019).
Bodring etishtirish bo'yicha tajribamiz etishmasligiga va juda erta bosqichda ishlaydigan prototipimizga qaramay, bizning avtonom o'sib boradigan echimimiz tanlovda g'olib chiqdi. Biz hatto ikkinchi o'rinni egallagan Gollandiyalik mutaxassislardan tashkil topgan mos yozuvlar guruhidan 6% yuqori hosil bilan ustunlik qildik. Ushbu rentabellik operatsion foydaning 17% o'sishiga teng edi.
Malumot guruhi yomon ishlaydimi? Arzimaydi. Ko'pgina mutaxassislarning fikriga ko'ra, ular juda yaxshi ishlashdi. Ularning rentabelligi deyarli 50 kg / m edi2 to'rt oy ichida bu deyarli 150 kg / m ga teng2 yiliga. Bu sayyoramizning istalgan nuqtasida issiqxona uchun yuqori hosil hisoblanadi.
Avtonom issiqxona tanlovi natijasida men 2020 yilda Koidra-ga asos solgan edik, bu bizning bilimlarimizga bevosita asoslanib, qishloq xo'jaligi va boshqa sanoat nazorati uchun sun'iy intellekt va IOTdagi eng zamonaviy texnologiyalarni yanada rivojlantirishga imkon beradi.
AI va IOT haqida to'g'ri savollarni berish
Bugungi kunda ko'proq issiqxona ishlab chiqaruvchilari sun'iy intellekt va IOTni qabul qilishga tayyor va tayyor. Asosiy muammo - bu bozordagi mahsulotlarning mazmunini anglash va barcha marketing nutqlari orqali o'tishga qodir bo'lishdir. Ko'pgina kompaniyalar ishtiyoq bilan issiqxonalarda ishlaydigan AI algoritmi yoki IOT qurilmasi borligini da'vo qilishmoqda.
AI dasturiy ta'minotini va IOT texnikasini baholashda yodda tutish kerak bo'lgan ba'zi muhim fikrlar:
- Ishlash: Yetishtiruvchilar aniq, haqiqiy foyda ko'rishi kerak. Savol bering: sun'iy sun'iy intellekt tijorat ishlab chiqarishida hosil va resurs samaradorligini oshirish uchun isbotlanganmi? Qanday sharoitlarda? AI va IoT dasturlarini ishlab chiqishda kompaniyaning rekord ko'rsatkichi qanday?
- AI dizayni: Qaror qabul qilish uchun eng samarali sun'iy intellekt echimlari inson intellektining eng yaxshi va sun'iy intellektning eng yaxshisini birlashtiradi. Savol bering: AI modeli mavjud bilimlar to'plamidan qanday foydalanadi? Qanday qilib qo'shimcha ma'lumot bilan ishlash vaqt o'tishi bilan yaxshilanishini ta'minlaydi?
- Dasturiy ta'minot dizayni: Yetishtiruvchilar issiqxona ishlarini nazorat qilib turishlari kerak. Savol bering: ekinlar xavfsizligini ta'minlash uchun dasturiy ta'minotni loyihalashtirishning qaysi printsiplaridan foydalaniladi? Har doim qo'lda ishlash, tavsiya etish va avtopilot rejimlarini osonlikcha almashtira olamanmi?
- Ma'lumotlarga egalik: Yetishtiruvchilar o'zlarining ma'lumotlariga egalik qilishlari va "sotuvchini blokirovka qilish" dan qochishlari kerak. Savol: Boshqa tizimlardan ma'lumotlarni osongina import qila olamanmi? O'zimning ma'lumotlarimni zaxiralash va eksport qilishim mumkinmi? Ma'lumotlarga jonli kirish va maxsus integratsiya qilish imkonini beradigan API mavjudmi? Hozir va kelajakda turli xil sotuvchilardan dasturiy ta'minotdan foydalanishim mumkinmi?
AI va IOT ishlab chiqaruvchilarga imkoniyat yaratishi mumkin
Muhim manbalar - suv va energiya, shuningdek, vaqt, pul va malakali ishchi kuchi tobora kamayib borayotgan dunyoda, ushbu yukni engillashtirish uchun yangi texnologiyalarni o'rganish mantiqan to'g'ri keladi. Avtonom Issiqxonalar Challenge-dan bilib olganimizdek, paxtakorlar sun'iy intellekt dasturlari va IOT uskunalari yordamida haqiqatan ham katta hosil va resurslardan foydalanish samaradorligini oshirishi mumkin. Qolaversa, ushbu texnologiyalar tez sur'atlar bilan rivojlanib bormoqda.
Oxir oqibat, AI va IoT haqiqatan ham issiqxona ishlab chiqaruvchilariga kuchliroq bo'lishi mumkin - yaxshiroq qaror qabul qilish, ozroq ko'p ish qilish - dunyo oziq-ovqatini barqaror ravishda etishtirish.