「この高い収量は、特に資源効率や作物の収量を向上させ、人間による継続的な監視の必要性を軽減するという点で、農業における AI の可能性を示しています」と、現在 AI を使用したインテリジェント温室自動化プロバイダーであるコイドラの CEO を務めるケネス・ケネス氏は述べています。 。
2018年、ケネス率いるチームは、第51.25回自律型温室チャレンジで、2か月足らずでXNUMXkg/mXNUMXの収量を達成し、XNUMX位になりました。当時、Kenneth は Microsoft Research で、データセンターのエネルギー最適化と制御された環境農業におけるアプリケーションに焦点を当てた、現実世界の強化学習の研究に取り組んでいました。
WUR の最初の自律型温室チャレンジでのチームの勝利は、テクノロジーを従来の栽培手法にどのように統合できるかを探る上で重要な前進となりました。コイドラの設立にも重要な役割を果たしました。
ケネス・トラン博士 (左から 2 人目) が率いるチーム ソノマは、ワシントン州レドモンドから遠隔操作しながらオランダで 4 か月間温室キュウリを栽培することに成功し、第 1 回国際自律温室チャレンジで優勝しました。
オランダのヴァーヘニンゲン大学＆リサーチが主催したこの挑戦は、人工知能を使用して遠隔でキュウリを栽培した初めての試みだった。 96カ国を代表するXNUMXつの国際チームがXNUMX平方メートルのスペース内でキュウリを栽培することが求められた。目標は、純利益を最大化し、リソースの使用を最小限に抑えることでした。
6 番目の温室区画は経験豊富なオランダの栽培者によって管理され、参照として機能しました。
各チームは、AI アルゴリズムを使用してアクチュエーター (暖房、換気、遮蔽、照明、霧化、CO2 供給、水、栄養素の供給) を遠隔制御します。これらはチーム間で異なり、作付、気候、灌漑戦略が異なり、収量や資源利用効率も異なりました。
Kenneth の Team Sonoma は、人工光、温度、CO2 を最適化しながら、日常の高い光積分に焦点を当てたことで際立っていました。これらは最高の収量を達成し、効率的な光の利用を維持しました。
チーム・ソノマは、出場した5チームの中で最も高い収量を達成した。 自律型温室チャレンジ 2018.
チーム ソノマは最高の収量を誇るだけでなく、利益と持続可能性において他のすべての競合他社を上回りました。参照生産者のベンチマークと比較すると、純利益は 17% 増加しました。
持続可能な農業における AI の役割の増大
AI を制御された環境の農業に統合することで、作物生産に新時代が到来します。理論的探求から実用化までの AI の旅はまだ初期段階にあります。しかし、研究や試験から得られたデータは引き続き明るい兆しを示しています。
AI の影響は、収量と効率の向上をはるかに超えています。あらゆる規模や経験レベルの農場に適応できる複雑な意思決定プロセスをサポートする上で重要な役割を果たします。
AI ツールを備えた専門栽培者は、新規栽培者をより効果的にトレーニングし、標準的な作業手順を確立できるようになり、全体的により高水準の栽培方法を確保できるようになりました。このテクノロジーはまた、新規栽培者に力を与え、農業プロセスにおいて情報に基づいた意思決定を行うために必要なツールと自信を提供します。
さらに、AI は、生産者がこれまで時間とリスクを伴うプロセスであった新しい作物への適応と学習を支援します。この迅速な適応性は、市場の需要と気候条件が常に変化する今日の農業環境において非常に重要です。
財務的な観点から見ると、農業における AI のメリットは 2 つの重要な方法で定量化できます。1 つは年間平方メートルあたりの収益の増加、もう 1 つは年間あたりの平方メートルあたりの経費の削減です。前者は、より高い収量とより高品質の農産物によって達成され、市場でプレミアムがつきます。後者は、水、栄養素、エネルギーなどの資源をより効率的に使用することで実現され、大幅なコスト削減につながります。
これらの経済的利益は単なる仮説ではありません。これらは、Koidra などの AI 企業と大規模な成長事業との間のトライアルやコラボレーションに見られるように、実世界のアプリケーションで積極的に実証されています。
キュウリに自律制御を適用する アグロス プロジェクト
AI を活用したキュウリ温室の継続的な開発
現在、WUR は AGROS プロジェクトを通じて自律型温室システムの研究を続けています。主な焦点は、AIを使用して栽培を遠隔制御する自律型キュウリ温室の構築です。このプロジェクトは、インテリジェントなアルゴリズムと高度なセンサーを統合して主要な作物の特性を監視し、収益性の高い栽培のための意思決定をサポートします。
検証試験は今年8月に終了した。この実験では、異なる方法を使用して 3 つの温室区画でハイパワーキュウリを栽培しました。 1 つの区画は従来の方法を使用して栽培者によって制御され、他の 2 つの区画は AI アルゴリズム (デジタル ツインと強化学習 (RL) アルゴリズム) を使用しました。
- 現在の生産者の知識とベストプラクティスに基づいて運営されていた生産者区画は、最高の純利益を達成しました。これは、栽培と灌漑戦略における伝統的な専門知識の有効性を証明しました。
- 作物と気候の反応をシミュレートするデジタル ツイン コンパートメントでは、リアルタイム データを使用してコストと利点のバランスをとりました。キュウリの生産量は減りましたが、電力の使用効率が高く、kWh あたりの電力コストが最も低くなりました。
- RL コンパートメントでは、アルゴリズムが照明、CO2 濃度、暖房などの要素を調整して気候を自律的に制御しました。灌漑や果実の剪定の訓練を受けていないにもかかわらず、気温の変動によく適応し、良好な結実を示しました。
「この試験により、デジタルツインやRLアルゴリズムなどの自律制御システムが温室環境を効果的に管理できることが確認されました」と、WURの事業部門温室園芸部門のAGROSプロジェクトリーダー兼研究者のアンジャ・ディーレマン氏は述べた。 「次のステップには、気候センサーと作物センサーからの継続的で自動化されたデータを統合して、これらのシステムを強化することが含まれます。」
GLGは1を達成しました9.6％の歩留まりの向上 コイドラの自律成長ソリューションを使用したキュウリの
商業生産者側では、コイドラは昨年、北米最大の温室運営会社の一つであるグレート・レイクス・グリーンハウス社（GLG）と提携し、自律型キュウリ温室でどの程度収量増加が可能かを検証した。
コイドラは、以下を含む革新的なソリューションを適用しています。 DataPilot & KoPilot GLG での栽培条件を最適化するシステム。 DataPilot は、情報に基づいた意思決定に不可欠な大規模なデータセットを統合および管理することで、このプロセスにおいて重要な役割を果たします。これらのデータセットはクラウドに保存され、ダッシュボードで視覚化され、環境条件の包括的な概要を提供します。
一方、 KoPilotは、このデータから洞察を引き出し、リアルタイムで意思決定を行い、設定値を気候コンピューターに送り返します。これにより、動的な調整が可能になります。間の相乗効果 DataPilot & KoPilot これにより、システムは変化する条件にシームレスに適応し、動的に操作を最適化し、常に最適な栽培環境を確保できます。
試験は 19.6 か月間続き、専門の栽培者が手作業で管理した管理区域と比較して収量が 17% 増加しました。同時に、GLG は AI 制御ゾーンの電力単価を約 XNUMX% 削減しました。
収量の向上は、温度、湿度、CO24 レベルを 7 時間 2 日管理することによって達成されました。追加の照明は使用されませんでした。
「最適化に関しては、私たちは常に収量を最優先に考えています」とGLGの研究・事業開発マネージャーのマーク・ライマー氏は述べています。 「しかし、温室効果を増やさずに収量の増加率を高めることができれば、この技術の恩恵を受けることができます。」
情報源： 園芸.com
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株式会社コイドラについて
株式会社コイドラ は、生産者による収量の増加、資源の削減、持続可能な農業の促進を支援するソフトウェアを備えた自律制御会社です。 AI コパイロット テクノロジーをサポートするこのソフトウェアは、既存の気候コンピューターすべてとシームレスに統合します。
コイドラが名門大会で連覇を達成 自律的な温室効果への挑戦 (AGC) ヴァーヘニンゲン大学とオランダの研究機関による。 同社は AI ソリューションを通じて、経験豊富な耕作者を上回る成績を収め、比類のない収量を達成しました。
コイドラは、以下のような著名な団体から助成金を確保しています。 USDA、その革新的な作品に対して。 人工知能、機械学習、IoT、専門家の洞察を統合することで、同社は高度で堅牢なツールを開発しました。 これらのツールは、生産者や製造業者がコストを最小限に抑えながら生産と持続可能性の目標を達成できるようにします。
