“这种高产量证明了人工智能在农业中的潜力，特别是在提高资源效率、作物产量和减少持续人类监督的需要方面，”Kenneth Kenneth 说，他现任 Koidra 的首席执行官，Koidra 是一家使用人工智能的智能温室自动化提供商。 。
2018 年，Kenneth 领导的团队在首届自主温室挑战赛中获得第一名，不到四个月的时间产量达到 51.25 公斤/平方米。当时，Kenneth 在微软研究院从事现实世界强化学习研究，重点关注数据中心能源优化和受控环境农业中的应用。
该团队在 WUR 首届自主温室挑战赛中获胜，是探索如何将技术融入传统种植实践的重要一步。它还在 Koidra 的创立过程中发挥了关键作用。
Kenneth Tran 博士（左二）领导的索诺玛团队在华盛顿州雷德蒙德进行远程操作，在荷兰成功种植温室黄瓜四个月，赢得了首届国际自主温室挑战赛。
这项挑战由荷兰瓦赫宁根大学与研究中心组织，是首次使用人工智能远程种植黄瓜。代表96个国家的XNUMX个国际团队需要在XNUMX平方米的空间内种植黄瓜。目标是最大化净利润并最小化资源使用。
第六个温室隔间由经验丰富的荷兰种植者控制并作为参考。
每个团队使用人工智能算法远程控制执行器（用于加热、通风、屏蔽、照明、雾化、二氧化碳供应、水和营养物供应）。这些因团队而异，导致不同的种植、气候和灌溉策略，以及不同的产量和资源利用效率。
肯尼思 (Kenneth) 的索诺玛团队 (Team Sonoma) 脱颖而出，专注于高日光积分，同时优化人造光、温度和二氧化碳。他们实现了最高的产量并保持了高效的光利用。
索诺玛队在参加比赛的 5 支球队中取得了最高的成绩 自主温室挑战 2018.
除了拥有最高的产量外，索诺玛团队在利润和可持续发展方面也击败了所有其他竞争对手。与参考种植者基准相比，他们的净利润增长了 17%。
人工智能在可持续农业中的作用日益增强
将人工智能融入受控环境农业标志着作物生产的新时代。人工智能从理论探索到实际应用的旅程仍处于早期阶段。然而，研究和试验的数据继续显示出积极的迹象。
人工智能的影响远远超出了产量和效率的提高。它在支持复杂的决策过程中发挥着至关重要的作用，该过程适用于各种规模和经验水平的农场。
配备人工智能工具的专业种植者现在可以更有效地培训新种植者并建立标准操作程序，确保全面提高种植实践标准。这项技术还为新种植者提供了帮助，为他们提供了在农业过程中做出明智决策所需的工具和信心。
此外，人工智能还可以帮助种植者适应和学习新作物，而这在以前是一个耗时且充满风险的过程。这种快速的适应性对于当今的农业格局至关重要，因为市场需求和气候条件总是在变化。
从财务角度来看，人工智能在农业中的好处可以通过两个重要方式来量化：每年每平方米收入的增加和每年每平方米费用的节省。前者是通过更高的产量和更好的产品质量来实现的，这在市场上具有溢价。后者是通过更有效地利用水、养分和能源等资源来实现的，从而大幅降低成本。
这些财务回报不仅仅是假设的。它们在现实世界的应用中得到了积极的展示，从 Koidra 等人工智能公司与大规模增长业务之间的试验和合作中可以看出。
在黄瓜中应用自主控制作为 阿格罗斯 项目
人工智能驱动的黄瓜温室的持续发展
目前，WUR 继续通过 AGROS 项目探索自主温室系统。主要重点是创建一个自主黄瓜温室，使用人工智能远程控制种植。该项目集成了智能算法和先进传感器来监测关键作物特征，支持盈利种植决策。
验证试验于今年八月结束。该实验涉及使用不同的方法在三个温室隔间中种植高功率黄瓜。其中一个隔间由种植者使用传统方法控制，而另外两个则使用人工智能算法——数字孪生和强化学习（RL）算法。
- 基于当前种植者知识和最佳实践运作的种植者室实现了最高的净利润。这证明了传统专业知识在耕作和灌溉策略方面的有效性。
- 数字孪生室模拟作物和气候响应，使用实时数据来平衡成本和收益。虽然它生产的黄瓜较少，但它的用电效率很高，导致每千瓦时的电力成本最低。
- 在强化学习舱中，算法自主控制气候，调整照明、二氧化碳浓度和供暖等因素。尽管没有接受过灌溉和水果修剪的训练，但它很好地适应了温度波动，并表现出良好的水果产量。
“这项试验证实了数字孪生和强化学习算法等自主控制系统可以有效管理温室环境，”WUR 温室园艺业务部门 AGROS 项目负责人兼研究员 Anja Dieleman 说道。 “下一步涉及整合来自气候和作物传感器的连续、自动化数据，以增强这些系统。”
格理集团取得了 1产量增加 9.6% 使用 Koidra 的自主种植解决方案种植黄瓜
在商业种植者方面，去年，Koidra 与北美最大的温室运营商之一 Great Lakes Greenhouses Inc. (GLG) 合作，看看自主黄瓜温室可以增加多少产量。
Koidra 应用其创新解决方案，包括 DataPilot 和 KoPilot 系统，以优化 GLG 的生长条件。 DataPilot 通过集成和管理大型数据集，这对于做出明智的决策至关重要，在此过程中发挥着至关重要的作用。这些数据集存储在云端并在仪表板上可视化，提供了环境条件的全面概述。
同时， KoPilot从这些数据中汲取见解，做出实时决策并将设定值发送回气候计算机。这允许动态调整。之间的协同作用 DataPilot 和 KoPilot 使系统能够无缝适应不断变化的条件并动态优化操作，确保始终提供最佳的生长环境。
该试验持续了三个月，与专家种植者手动操作的控制区相比，产量提高了 19.6%。与此同时，格理集团在人工智能控制区的单位电费降低了约17%。
通过对温度、湿度和二氧化碳水平进行 24/7 控制，实现了产量的提高。没有使用额外的照明。
“通过优化，我们始终将产量放在首位，”GLG 研究和业务开发经理 Mark Reimer 说道。 “但是，当我们能够在不增加温室足迹的情况下增加一定比例的产量时，那就是我们从这项技术中受益的地方。”
Sumber: 园艺日报
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关于 Koidra 公司
科伊德拉公司 是一家自主控制公司，其软件可帮助种植者提高产量、减少资源并促进可持续农业。该软件支持人工智能副驾驶技术，可与所有现有气候计算机无缝集成。
Koidra 在久负盛名的赛事中连续获胜 自主温室挑战（AGC） 由荷兰瓦赫宁根大学和研究中心开发。该公司通过人工智能解决方案实现了无与伦比的产量，超越了经验丰富的种植者。
Koidra 已获得受人尊敬的机构的资助，其中包括 USDA，因其创新工作。通过集成人工智能、机器学习、物联网和专家见解，该公司开发了先进且强大的工具。这些工具使种植者和制造商能够实现生产和可持续发展目标，同时最大限度地降低成本。
