2018-ci ildə beş komanda çığır açan Muxtar İstixana Çağırışında xiyar yetişdirdi beynəlxalq müsabiqə. Bükülmə: komandalardan yalnız biri istixana bölməsini əl ilə işləyən təcrübəli insan yetişdiricilərindən ibarət idi. Qalan dörd komanda bağçılıq və süni intellekt (AI) sahələrində beynəlxalq mütəxəssislərdən ibarət idi. Məhsullarını uzaqdan və avtonom idarə etmək üçün AI həlləri inkişaf etdirmək üçün çalışdılar. Yarışmanın məqsədi, dünyanın ilk Muxtar İstixana Çağırışı, davamlı qida istehsalında irəliləyişlərə imza atmaq idi.
Dörd gərgin aydan sonra əl istehsalçıları ikinci yerə çıxdılar. Bu məqalənin müəlliflərindən birinin rəhbərlik etdiyi birinci yer qrupu, yalnız 6% daha çox məhsul və 17% daha yüksək xalis mənfəət əldə etməklə kifayətlənməyən, həm də daha az CO istifadə edən avtonom böyüməklə qazandı.2, istilik və su girişləri.
Rəqabət haqqında daha çox məlumat əldə etmək və bir süni intellekt həllinin bacarıqlı insan yetişdiriciləri qrupu ilə necə rəqabət edə biləcəyini və hətta daha yaxşı performans göstərdiyini anlamaq üçün süni zəkaya və bunun istixana avtomatlaşdırması ilə əlaqəsinə daha yaxından baxaq.
İstixana avtomatlaşdırması yeni bir şey deyil
Onilliklər ərzində yetişdiricilər istixana iqlimi və suvarma sahələrini idarə etmək üçün texnoloji kompüterlərdən, sensorlardan və aktuatorlardan istifadə edirdilər. Belə bir ssenaridə, proses kompüterinin işi sadə məntiqi qaydalara əsaslanaraq sadədir. Hava istiliyi 75 ° F-dən yüksəkdirsə, məsələn, havalandırma açın. İstilikləri oxumaq, işıqları və qızdırıcıları açmaq və söndürmək kimi yorucu əmək maşınlara həvalə olunur.
Əlbətdə, qaydalara əsaslanan avtomatlaşdırma gözlənilməz hallarla qarşılaşa bilməz. Daha kritik olaraq, bacarıqlı bir insanın ətraf mühit parametrləri üçün tam təyin olunan nöqtələrə qədər məhsul idarəetmə qərarlarının hamısını verməsi lazımdır. Yüksək məhsuldarlığı etibarlı bir şəkildə əldə etmək üçün əhəmiyyətli dərəcədə bir bilik və bacarıq tələb olunur və belə olduqda da səhv etmək asandır. Üstəlik, təsərrüfatlar böyüdükcə məhsullara davamlı nəzarət etmək daha da tələb olunur.
Təəssüf ki, istehsalçılar əməyin istehsaldakı problemlərin ən böyük mənbəyi olduğunu çox yaxşı bilirlər. İldən-ilə, ildə İstixana yetişdirənin Top 100 Growers anketində yetişdiricilər yalnız əmək dəyəri ilə deyil, həm də ixtisaslı işçi qüvvəsi ilə bağlı çətinliklər olduğunu bildirirlər. Təəccüblü deyil ki, istehsalçılar getdikcə istixana rəhbərliyini daha muxtar edə biləcək yeni texnologiyalar da daxil olmaqla bu problemlərin həlli yollarını axtarırlar.
AI Qaydalara əsaslanan avtomatlaşdırmanın xaricində bir addımdır
Süni zəka haqqında düşünməyin yaxşı bir yolu, sadə qaydalara əsaslanan avtomatlaşdırmanın üstündə bir addım olmasıdır. Müasir AI, istixana ətraf mühit və bioloji sistemlərdə olanlar da daxil olmaqla, məlumatlarda nümunələri tapmaq üçün riyaziyyatın istifadəsidir. Misal üçün:
- Kifayət qədər iqlim məlumatları ilə yetişdiricilər optimal zədələnmə nöqtələrini təyin etmək və iqlim proqnozlarını vermək üçün AI-dən istifadə edə bilərlər.
- Yetərli məhsul verimi məlumatı ilə yetişdiricilər məhsul proqnozlarını yaratmaq üçün AI istifadə edə bilərlər.
- Yetərli görüntü məlumatları ilə yetişdiricilər zərərvericiləri və xəstəlikləri aşkar etmək üçün AI istifadə edə bilərlər.
Bəzi AI növləri zamanla tədricən daha yaxşı nəticələr verərək yeni məlumatlardan da öyrənə bilər.
Gündəlik istixana əməliyyatlarında daha dərindən fikirlər verə bilməklə, AI mütəxəssis qərar verməyi dəstəkləmək və yetişdiriciləri mənalı bir şəkildə gücləndirmək üçün istifadə edilə bilər. Axı ən yaxşı nəticələr insan zəkası ilə süni zəkanın düşünülmüş bir birləşməsindən gəlir.
AI-nin məlumat əsaslı yanaşması, klassik qaydalara əsaslanan yanaşma ilə birləşdirilə bilər və bu da istixana avtomatlaşdırmasının əvvəlkindən daha yüksək dərəcədə olmasına imkan verir. Bir sözlə, yetişdiricilər sənayeyə meydan oxuyan xroniki əmək problemlərinin aradan qaldırılmasına kömək edərək bir çox vacib əməliyyat tapşırıqlarını avtomatlaşdırmaq üçün AI istifadə edə bilərlər.
Məlumat AI üçün yanacaqdır
AI riyazi alqoritmlərlə əlaqəli olduğu qədər məlumatla da əlaqəlidir. Məşhur inancın əksinə olaraq, AI-də istifadə olunan ən çox yayılmış alqoritmlərdən bəziləri on illərdir mövcuddur. Hətta çox çətin deyil. Lakin ən uzun müddətdir ki, məlumatların mövcudluğu - məlumatların işlənməsi üçün tələb olunan sərfəli hesablama gücü ilə yanaşı məhdudlaşdıran amillərdir.
Süni zəkanın potensialını açmaq üçün kompüter donanımında son bir inkişaf lazım oldu. 2007-ci ildə Apple tərəfindən başlanan smartfon inqilabı, qlobal miqyasda tamamilə yeni istehsal ekosistemləri və təchizat zəncirləri yaratdı. Bu bir gecədə görünən kompüter avadanlığının əsas iqtisadiyyatını dəyişdirdi. Mikroprosessorlar, radiolar və sensorlar kimi əsas aparat komponentləri həddən artıq ucuz, kiçik və daha güclü oldu. Xam məlumatların axınları selə çevrildi. Yeni məlumat bolluğu və hesablama gücü Aİ-nin az miqdarda ticarət tətbiqi ilə tədqiqat marağından texnoloji dəniz dəyişikliyinə çevrilməsinə kömək etdi.
IoT bir çox məlumat gətirir
1980-ci illərin əvvəllərində Pittsburqdakı Carnegie Mellon Universitetinin aspirantları, yalnız boş tapmaq üçün Coca-Cola satış maşınının yanına getməkdən bezdilər. İnventarlaşdırma İnternet üzərindən məlumat verə bilməsi üçün dəyişdirdilər. Bunu etməklə, dünyanın ilk İnternet əlaqəli cihazını icad etdilər.
Bu gün istehlakçı elektronikasından sənaye maşınlarına qədər irili-xırdalı milyonlarla cihaz bu ilk soda maşınına qoşularaq İnternetə qoşulub Şeylər İnterneti (IoT) kimi tanınır. Əhəmiyyətli olan odur ki, əvvəlki nəsillərdən olan avadanlıqlardan fərqli olaraq - bir çox ümumi istixana avtomatlaşdırma həlləri də daxil olmaqla - IoT cihazları İnternetdə başqa yerlərdə istifadə edildiyi kimi eyni məlumat formatları və rabitə protokollarından istifadə edir. Qlobal İnternet standartlarına güvənərək, bir sistem sistemindən digər sistemə körpü salmaq üçün əlavə avadanlıq tələb etmədən IoT cihazları ilə məlumat mübadiləsi etmək daha asan ola bilər.
Birlikdə, AI və IoT bir-birini tamamlayan texnologiyalardır. IoT təchizatı, yetişdiricilərə istixanalardan xam məlumat toplamağa kömək edir. Və AI proqramı yetişdiricilərə məhsul istehsalını yaxşılaşdırmaq üçün bu məlumatları anlamağa və onlardan istifadə etməyə kömək edir.
Case study: Kenneth Tran'ın Muxtar İstixana Çağırışındakı Uğuru
Dr. Tran: 2018-ci ildə Seattle yaxınlığındakı Microsoft Research şirkətində gücləndirici öyrənmə kimi tanınan daha yeni bir AI növü üzərində işləyən bir zəka tədqiqatçısı idim. Orada tədqiqatlarımızı nəzarət olunan ətraf mühitin əkinçiliyi sahəsinə tətbiq etmək üçün yeni bir səy göstərdim. Sözdə Sonoma layihəsi ilə Kanadanın Ontario şəhərindəki Harrow Tədqiqat Mərkəzindəki bitki alimləri ilə əməkdaşlıq etdik və Hollandiyada Wageningen University & Research tərəfindən təşkil edilən ilk beynəlxalq Muxtar İstixana Çağırışında iştirak etdik.
Bu çağırışda hər komanda 315 kvadrat metrlik istixana bölməsində təxminən dörd ay müddətində xiyar yetişdirdi. Bu bölmələr standart texnoloji kompüterlər, iqlim sensorları və aktuatorlarla təchiz olunmuşdur. IoT rəqəmsal interfeyslərdən (REST API) istifadə edərək, AI proqramlarımız davamlı olaraq sensorlardan məlumatları oxuya bilər, optimal təyin olunan nöqtələri müəyyənləşdirə və müəyyən nöqtələri yenidən işləyən kompüterlərə - bütün İnternetə göndərə bilər (aşağıdakı şəklə baxın). Meydan və nəticələr haqqında daha ətraflı məlumatı bir məqalədə tapa bilərsiniz Hemming et al. (2019).
Xiyar yetişdirmə təcrübəmizə və çox erkən mərhələli prototipimizə baxmayaraq, avtonom böyüyən həllimiz rəqabəti qazana bildi. Hətta mütəxəssis Holland yetişdiricilərindən ibarət referans qrupu olan ikinci yeri tutan komandanı% 6 daha yüksək məhsuldarlıqla üstələdik. Məhsuldarlıq marjası əməliyyat mənfəətindəki% 17 artıma bərabər idi.
İstinad qrupu zəif nəticə göstərdi? Dəyməz. Bir çox mütəxəssisə görə olduqca yaxşı performans göstərdilər. Məhsuldarlığı təxminən 50 kq / m idi2 dörd ay ərzində 150 kq / m-ə bərabərdir2 ildə. Bu, planetin hər yerində istixana üçün yüksək məhsuldarlıq sayılır.
Muxtar İstixana Çağırışının nəticəsi olaraq, Koidra'yı 2020-ci ildə biliklərimizi birbaşa inkişaf etdirmək və kənd təsərrüfatı və digər sənaye nəzarəti tətbiqetmələri üçün AI və IoT-də ən müasir tələbləri irəli sürmək üçün qurdum.
AI və IoT haqqında doğru sualların verilməsi
Bu gün daha çox istixana yetişdiricisi AI və IoT tətbiq etməyə hazırdır. Əsas problem bazarda olan məhsulların mənasını vermək və bütün marketinq danışıqlarından keçə bilməkdir. Bir çox şirkət həvəslə istixanalarda işləyəcək bir Süni alqoritm və ya IoT cihazına sahib olduqlarını iddia edirlər.
AI proqramını və IoT avadanlığını qiymətləndirərkən yadda saxlamağınız lazım olan bəzi əsas məqamlar:
- Performansı: Yetiştiricilər konkret, real faydaları görə bilməlidirlər. Sual edin: AI, məhsul istehsalını və resurs səmərəliliyini artırmaq üçün kommersiya istehsalında sübut edilmişdirmi? Hansı şərtlərdə? AI və IoT proqramının hazırlanmasında şirkətin rekordu nədir?
- AI dizaynı: Ən təsirli AI həlləri qərar vermək üçün insan zəkasının və süni zəkanın ən yaxşısını birləşdirir. Sual verin: AI modeli mövcud biliklərdən necə istifadə edir? Daha çox məlumatla performansın zamanla yaxşılaşacağını necə təmin edir?
- Proqram dizaynı: Yetiştiricilər istixana əməliyyatlarına nəzarətdə qalmalıdırlar. Sual: Məhsul təhlükəsizliyini təmin etmək üçün hansı proqram dizaynı prinsiplərindən istifadə olunur? Hər zaman əl, tövsiyə və avtomatik pilot rejimləri arasında asanlıqla keçə bilərəmmi?
- Məlumat sahibliyi: Yetiştiricilər öz məlumatlarına sahib olmalı və “satıcı kilidlənməsi” ndən çəkinməlidirlər. Sual verin: Digər sistemlərdən məlumatları asanlıqla idxal edə bilərəmmi? Yedəkləyə və öz məlumatlarımı ixrac edə bilərəmmi? Canlı məlumat əldə etməyə və xüsusi inteqrasiyaya imkan verən API-lər varmı? İndi və gələcəkdə fərqli satıcılardan gələn proqram və avadanlıqdan istifadə edə bilərəmmi?
AI və IoT yetişdiricilərə güc verə bilər
Kritik mənbələrin - suyun və enerjinin, eləcə də vaxtın, pulun və ixtisaslı işçi qüvvəsinin daha çox qıtlaşdığı bir dünyada bu yükü azaltmaq üçün yeni texnologiyaların araşdırılması məntiqli olur. Muxtar İstixana Çağırışından öyrəndiyimiz kimi, istehsalçılar AI proqramı və IoT avadanlığının istifadəsi ilə həqiqətən daha çox məhsul və daha yüksək resurs istifadəsi səmərəliliyi əldə edə bilərlər. Üstəlik, bu texnologiyalar sürətlə inkişaf etdirilməyə və inkişaf etdirilməyə davam edir.
Nəticədə, AI və IoT həqiqətən istixana istehsalçılarını gücləndirə bilər - daha yaxşı qərarlar qəbul etmək, daha az şey etmək - dünya qidasını daha davamlı böyütmək.