この録画されたセッションでは、 GrowONランチ＆ラーニング、当社のCEO ケネス・トラン Koidra のテクノロジーが、データ、植物科学、自動化を活用して、温室でより情報に基づいた一貫性のある意思決定を行うのにどのように役立つかを説明します。

課題：温室運営の複雑化

今日の温室管理は、温度や照明の調整だけにとどまりません。栽培者は、気候、CO₂、灌漑、照明、そして植物の健康状態を常に監視し、変化する天候、作物のニーズ、そして資源コストに対応しなければなりません。

労働力不足と断片化されたシステムにより、効果的かつ一貫した管理がさらに困難になります。

Koidraのアプローチ：データ駆動型、目標指向型制御

Koidraは、既存の気候制御装置（PrivaやHoogendoornなど）と連携するソフトウェアソリューションを提供します。リアルタイムデータと、作物が環境変化にどのように反応するかに関する科学的知見を組み合わせた上で、重要な意思決定を自動化します。

1. あらゆるソースからのデータを統合する

当社のシステムは、気象コンピューター、センサー、収穫量追跡ツール、その他のシステムからデータをすべて 1 か所に収集します。

2. 作物科学と機械学習を組み合わせる

コイドラは、 物理学に基づいた機械学習植物科学（エネルギーバランスや作物モデリングなど）を基盤とし、温室から得られる実世界のデータを用いてそれを改善していきます。これにより、システムは植物がさまざまな気候条件にどのように反応するかを理解し、予測できるようになります。

3. デジタルツインによる結果のシミュレーション

コイドラさん デジタルツイン 温室のライブシミュレーションで、過去データとリアルタイムデータの両方から構築されます。気候条件の変化が植物の成長、光合成、エネルギー消費にどのような影響を与えるかを、即時だけでなく長期的な視点で予測するのに役立ちます。これにより、よりスマートな計画立案と、より一貫性のある成果を実現できます。

4. 目標に基づいた意思決定の自動化

生産者は、気候の安定性の向上、収量の増加、エネルギーコストの削減など、独自の目標を設定します。Koidraのシステムは、生産者に情報を提供し、管理を徹底させながら、これらの目標に沿って気候設定を自動調整します。