Перейти к содержанию
ФИТО - промышленные теплицы и энергокомплексы

  • 0

Алгоритмы управления факторами роста растений в защищенном грунте. Отраслевые цифровые платформы и искусственный интеллект

Оценить этот вопрос:


Aleksey Kurenin

Вопрос

  • Модераторы

Уважаемые коллеги, у меня вот тут была небольшая дискуссия с одним из участников форума. Мы решили, что нам необходимо больше мнений по заданному вопросу. Вот наша переписка:

Все больше пытаюсь вникнуть в агротехнологию закрытого грунта, пытаюсь в excel сформировать математическую модель питания растений в зависимости от различных факторов будь то анализ дренажа, субстрата, вытяжка из субстрата, анализ листьев, солнечная радиация, температура, влажность, уровень СО2 итд итп, в виду своей пока еще малой опытности четкой привязки ко всем факторам сделать не могу, но пытаюсь, так возник вопрос к Вам не существует ли готовой программы или таблицы в excel, которые бы уже основываясь на многолетнем опыте агрономов позволяли бы эффективно управлять стратегией поливов, температурно-влажностным режимом итд итп на основе всех возможных факторов влияния. Заранее благодарен за ответ.

Боюсь, что я такой программы не знаю.
  Что касается минерального питания, то существует масса программ для расчёта питательных растворов. В некоторых уже заложены различные рецепты для разных фаз развития растений и есть возможность учитывать анализы дренажа и др.
> Что касается поливов и их связи с солнечной радиацией и другими параметрами, а также управлением температурой и влажностью и т п. ТО все современные программы управления микроклиматом (Priva, Sercom, Fito, Netafim, и многие многие другие) имеют в себе огромное количество возможностей управлять всеми этими параметрами в корреляции друг с другом. Все эти алгоритмы управления пустые, то есть их необходимо заполнять самим.
> Но, никаких готовых схем не существует, есть только общие закономерности. Если хотите знать моё мнение, то я думаю, что составление таких схем непомерно сложная задача (если у Вас получится, то это будет очень здорово) и к тому же имеющая сомнительный практический смысл.
> Я лично специализируюсь на стратегиях управления водным режимом в субстрате, но поверьте, каждое хозяйство (а также культура, гибрид, теплица, климатическая зона, состояние растения) имеет какие то свои особенности и у всех разные решения одних и тех же задач.
> Очень часто решение о изменении дозы полива или температуры или ещё чего либо принимается не на основе готовой схемы, а на основе разностороннего анализа ситуации в теплице с учётом нескольких факторов, многие из которых с трудом поддаются "оцифровыванию".

Алексей, вот все вы абсолютно правильно говорите - "разносторонний анализ с учетом различных факторов". Но ведь фактически задачи ведь сводятся именно к анализу различных факторов на основании которых агроном принимает решение, в любом случае агроном не способен проанализировать досконально все факторы,более того, он должен на основании их анализа принять одно грамотное решение или стратегию по решениям, так моя идея в том, чтобы можно было сделать модель с учетом всех возможных факторов будь то солнечная радиация, анализ субстрата, анализ листа, анализ дренажа, температурный график, влажностный, естественно стадия развития растений, заболевания,тип субстрата, сам вид растений и чем больше будет таких факторов на которые можно влиять тем более модель будет адекватна к реальным условиям и соответственно к повышению урожайности,естественно всех факторов я учесть не могу, может быть вы мне поможете восполниь проблемы в знаниях. Кстати кроме Фито-агроном, какие еще существуют программы по расчетам?

Кроме Фитовского "Агронома" есть ещё у АИК-Агро такая же программа. Они их продают. Но такие программы есть у многих. У меня например своя была, когда я в Кемира Агро работал. Я её сам в exele сделал. Там ничего сложного нет. Думаю, что их полезность немного переоценена.
> Что касается основной части Вашего вопроса, то я остаюсь при своём, достанточно скептическом мнении по этому поводу. Я не согласен с тем, что агроном не в состоянии проанализировать все факторы. Он должен быть в состоянии, по крайней мере стремиться к этому. Тут конечно возникает другая проблема, особенно если смотреть на наши Родные предприятия, что у Вас в Украине, что у нас в России, болезни примерно одинаковые. Хотя должен сказать, что в Украине дело немного лучше в этом плане, у Вас частный бизнес более развит. Я тут имею ввиду, чем этот агроном должен заниматься на работе - тепличниц и пьяных слесарей гонять или анализировать ситуацию и принимать решения.
> Лично я боюсь отдавать на откуп машине стратегических принятие решений о климате или поливе, я имею в виду, что все эти закономерности сложны и не имеют чётких алгоритмов действий. Ну не верю я пока в это. Возможно у меня у самого не хватает знаний.
> Да! У меня идея. Давайте перенесём дискуссию об этом в открытый доступ. Я могу всё скопировать на форум. Что думаете?

Ну вот это всё. Так что просим высказываться.

Изменено пользователем BKB
Поджал текст.
Ссылка на комментарий

Рекомендуемые сообщения

  • 0
1 час назад, Андрей Викторович Пучков сказал:

дольше всего будет сохраняться именно в аграрном секторе, на мой взгляд. 

Это одна из легчайших задач, но не важнейших.

1 час назад, stils сказал:

Читал. Вопрос тогда еще раз. Для сравнения нужны исходные данные. Откуда данные чтобы щелкать как семечки?

Вебинар не смотрел, возможно там что то и было. Нужна правильная постановка задачи сбора данных. Допустим автопилот управляет автомобилем и его решения влияют на сбор. ИИ надо вручить теплицу с подопытными растениями и пусть тренируется.

Ссылка на комментарий
  • 0
9 минут назад, Олег сказал:

Вебинар не смотрел, возможно там что то и было. 

Нужна правильная постановка задачи сбора данных. Допустим автопилот управляет автомобилем и его решения влияют на сбор. 

Все это игрушки. Пока не будут стоять на всех автомобилях автопилоты это все не имеет смысла.

9 минут назад, Олег сказал:

ИИ надо вручить теплицу с подопытными растениями и пусть тренируется.

Читали книгу?

Tomato Diseases
Identification, Biology and Control
Second Edition
Dominique Blancard

Пусть ИИ попробует ее освоить. 

А все остальное просто громкие слова. В реальности совсем по другому. На бумаге хорошо, но забыли про овраги.

 

Изменено пользователем stils
Ссылка на комментарий
  • 0
4 минуты назад, Олег сказал:

Это никому не нужно.

Ну не нужно так не нужно, значит ИИ будет такой как создатель. Чтобы иметь, надо взять, чтобы взять, надо положить.

Ссылка на комментарий
  • 0
5 минут назад, stils сказал:

значит ИИ будет такой как создатель

Многие ИИ первого уровня значительно превосходят человека уже сейчас.

Ссылка на комментарий
  • 0

Некоторые думают, будто можно по фотографиям определить болезни или физиологические нарушения. Машина всего навсего сравнит тысячу фоток и найдет ответ. А ответ на что? ИИ не может ставить перед собой задачу. Вопрос задает человек, а это уже половина ответа. Я уж не говорю о ситуации, когда на растении не один, а деффицит нескольких элементов, связанных с избытком других ионов, а к тому же еще мучнистая роса и холодный воздух из фрамуги при избытке тёплого питательного раствора в вечернее время. Тут ИИ и второго уровня сломается.

Изменено пользователем BKB
Часть сообщения про конденсат на гипокотиле огурца перенесена в соответсвующую тему.
  • Нравится 2
  • Спасибо 1
Ссылка на комментарий
  • 0
17 минут назад, Askar сказал:

А ответ на что? ИИ не может ставить перед собой задачу. Вопрос задает человек, а это уже половина ответа.

Это называется состязательный алгоритм. Один ИИ решает задачу, а второй оценивает результат.

19 минут назад, Askar сказал:

Тут ИИ и второго уровня сломается.

Генеративно-состязательная сеть — Википедия (wikipedia.org)

Все еще первого уровня.

  • Спасибо 1
Ссылка на комментарий
  • 0
18 минут назад, Олег сказал:

Это называется состязательный алгоритм. Один ИИ решает задачу, а второй оценивает результат.

Осталось за малым. Найти исходные данные для сравнения. Еще раз вопрос. Откуда данные? С форумов? С НИИ, книги ИИ не нужны. Есть одно ложное фото по какой то допустим болезни. Других фото нет. Что в этом случае выдаст ИИ?

Изменено пользователем stils
  • Нравится 1
  • Спасибо 1
Ссылка на комментарий
  • 0
  • Модераторы

Откликнувшимся большое спасибо! Лично я в той или иной мере согласен со всеми возражениями и замечаниями.

6 часов назад, BKB сказал:

Сетевая публикация-реферат для ресурса GreenTalk по мотивам знаковых вебинаров для защищённого грунта ...

Но видимо не все поняли нюансы, надо было мне написать прямым текстом, что первая часть – это новая стратагема (https://ru.wikipedia.org/wiki/Стратагема) группы голландских консультационных фирм и фирм-производителей климатических компьютеров. По сути это сжатый обзор, переработанный перевод оригинальных голландских материалов.

А если молодой или не молодой специалист из тепличной отрасли (агроном, инженер или экономист) не знает определений из второй части, то ему  трудно понять, о чём же на самом деле рассказывают на вышеуказанных познавательных вебинарах, и где ему начинают "вешают лапшу на уши".

 

  • Нравится 2
Ссылка на комментарий
  • 0
35 минут назад, stils сказал:

Откуда данные? С форумов?

С контроллеров.

36 минут назад, stils сказал:

С НИИ, книги ИИ не нужны.

Совершенно, он читать не умеет.

36 минут назад, stils сказал:

Есть одно ложное фото по какой то допустим болезни. Других фото нет. Что в этом случае выдаст ИИ?

Вы не понимаете. Это не так работает. Нужны тысячи фото для обучения ИИ первого уровня. По одному фото может только ИИ второго. Агроном тоже по одному фото из учебника может, просто его точность никто замерять не будет %)

Ссылка на комментарий
  • 0
2 часа назад, Олег сказал:

Чушь в чем?

В том, что идентифицировав симптом на листовой поверхности ИИ вряд ли сможет выдать причины произошедших событий. Это может быть недостаток 2, или3 эл. пит, или недостаток при избытке или болезни, или просто физиологическое состояние отдельно взятого растения. Вы получаете сомнительный диагноз не имея причин, или имея их столько - что легче пересадить))

Ссылка на комментарий
  • 0
  • Модераторы
2 часа назад, stils сказал:

Вопрос тогда еще раз. Для сравнения нужны исходные данные.

Поэтому в каждом выступлении на упоминавшихся вебинарах, докладчики несколько раз повторяли как заклинание: нужен массив данных минимум за два-три года! Приобретите сейчас нашу замечательную платформу, установите сеть датчиков (сенсоров) и начинайте копить производственные данные для будущего машинного анализа :preved:!

О фотографиях – ряд голландских фирм предлагает беспроводные камеры, которые регулярно делают качественные снимки растений с фиксированной позиции. Так что за сезон их накопится несколько тысяч. Немного подробнее об этом завтра, в третьей части публикации.

Ссылка на комментарий
  • 0
9 минут назад, BKB сказал:

Поэтому в каждом выступлении на упоминавшихся вебинарах, докладчики несколько раз повторяли как заклинание: нужен массив данных минимум за два-три года! Приобретите сейчас нашу замечательную платформу, установите сеть датчиков (сенсоров) и начинайте копить производственные данные для будущего машинного анализа

Да, еще ведь надо точное определения на каждом фото. А это сюда надо подключить лабораторию и т.д, НИИ и т.д. Накопили миллион фото. А тут новый вирус. Его нет ни в одной базе. ИИ подумал, подумал и выдал результат. Все сжечь. И запустил процесс.  И все коту под хвост.

Или там программеры забили сообщение "В базе данных не найдено. Вызывайте агронома".

Изменено пользователем stils
  • Нравится 1
  • Забавно 1
Ссылка на комментарий
  • 0
9 минут назад, BKB сказал:

и начинайте копить производственные данные для будущего машинного анализа

Как будто это не рабочий ТК, а испытательный полигон. Вот я с ИТ и когда читаю такие выражения волоса дыбом становятся. Как все просто на бумаге, и как будто растения это табуретка. 

  • Спасибо 1
Ссылка на комментарий
  • 0
8 минут назад, stils сказал:

Да, еще ведь надо точное определения на каждом фото. А это сюда надо подключить лабораторию и т.д, НИИ и т.д. Накопили миллион фото. А тут новый вирус. Его нет ни в одной базе. ИИ подумал, подумал и выдал результат. Все сжечь. И запустил процесс.  И все коту под хвост.

Ну не так это работает. ИИ не думает, он принимает решения.

0-315067-927149.thumb.png.b8f6313d39292356d04b3bf1777cec88.png

13 минут назад, BKB сказал:

О фотографиях – ряд голландских фирм предлагает беспроводные камеры, которые регулярно делают качественные снимки растений с фиксированной позиции. Так что за сезон их накопится несколько тысяч. Немного подробнее об этом завтра, в третьей части публикации.

Для чего? Чтобы научить ИИ как выглядят растения?

Ссылка на комментарий
  • 0
1 минуту назад, Олег сказал:

Ну не так это работает. ИИ не думает, он принимает решения.

Значения никакого не имеет. Что забили программисты то и получишь. Они алгоритмы, логику составляют. 

Ссылка на комментарий
  • 0
  • Модераторы
3 минуты назад, Олег сказал:

Для чего? Чтобы научить ИИ как выглядят растения?

Пока лишь оценивают общее состояние культуры по фотографиям отдельных растений. А также определяют размер, массу и качество плодов по их изображениям :huh:

Ссылка на комментарий
  • 0
9 минут назад, BKB сказал:

Пока лишь оценивают общее состояние культуры по фотографиям отдельных растений. А также определяют размер, массу и качество плодов по их изображениям :huh:

А сколько лимонов просят за это чудо? А если лист закрыл плод тогда так и не узнаем ничего о нем. 

Изменено пользователем stils
Ссылка на комментарий
  • 0
12 минут назад, stils сказал:

Значения никакого не имеет. Что забили программисты то и получишь. Они алгоритмы, логику составляют. 

ИИ не программируют, программисты туда алгоритмы не забивают.

12 минут назад, BKB сказал:

Пока лишь оценивают общее состояние культуры по фотографиям отдельных растений. А также определяют размер, массу и качество плодов по их изображениям :huh:

А кто определяет состояние хорошим? Будут тренеры? Эти камеры растения перевешивают? Качество плодов кто определяет?

Ссылка на комментарий
  • 0
40 минут назад, Олег сказал:

ИИ не программируют, программисты туда алгоритмы не забивают.

А кто же тогда логику им пишет? Любое программирование всегда связано с логикой. Алгоритм можно написать для любых действий. Что нового вот в этом для программиста?

Цитата

Prolog является декларативным языком программирования: логика программы выражается в терминах отношений, представленных в виде фактов и правил. Для того чтобы инициировать вычисления, выполняется специальный запрос к базе знаний, на которые система логического программирования генерирует ответы «истина» и «ложь». Для обобщённых запросов с переменными в качестве аргументов созданная система Пролог выводит конкретные данные в подтверждение истинности обобщённых сведений и правил вывода.

Поэтому я и пишу. Чтобы взять, надо сначала положить.

Ссылка на комментарий
  • 0

Интересно, как все высказанные здесь идею будут согласованы с требованиями некоторых семеноводческих компаний, запрещающих любые молекулярно-генетические исследования их гибридов.

Открыв геном реального гибрида после длительных исследований можно будет узнать доноров генов, а этого не всем хочется, вдруг найдут что-нибудь не то.

Следовательно, не зная истинные характеристики средства производства (здесь, растения) нет смысла заниматься цифровизацией производственной сферы, т.к. эдификатор не подконтролен.

Растение в теплице встроено в агробиоценоз, состоящий из диких видов. Они также не подконтрольны.

Один из главных компонентов агроценоза является человек. Кто-то может гарантировать неизменность его свойств в течение длительного времени? Значит надо будет собирать массу персональных данных: медицинских, социально-психологических, поведенческих, политических и пр. Собрав всё это человеком будут пытаться манипулировать и превращать в биоробота. Это кому-то надо? Эту цену мы должны будем заплатить, чтобы огурцы и помидоры своевременно попадали на прилавок супермаркетов. Это негуманно, господа цифровизаторы.  Лучше к Агафьи Лыковой в Сибирь податься.

Изменено пользователем Askar
Ссылка на комментарий
  • 0
13 часов назад, stils сказал:

А кто же тогда логику им пишет? Любое программирование всегда связано с логикой. Алгоритм можно написать для любых действий. Что нового вот в этом для программиста?

Учите матчасть. Логику нейросетей человек понять не в состоянии. Алгоритмов нет. Какое нейросеть примет решение программист предугадать не в состоянии. Нейросеть все таки векторная матричная алгебра. Ну чтобы понятней было, что там нет логических операций.

Изменено пользователем BKB
Исправлено.
Ссылка на комментарий
  • 0
  • Модераторы

Выяснение, кто хороший программист, а кто не очень :crazy:, следут вести в личной переписке!

  • Нравится 2
  • Спасибо 1
Ссылка на комментарий
  • 0
  • Модераторы

Отраслевые цифровые платформы для защищённого грунта

Богданов К.Б., модератор GreenTalk.ru

Продолжение сетевой публикации, начало в https://greentalk.ru/topic/123/?do=findComment&comment=128499.

3. Отраслевые цифровые платформы

Основываясь на вышесказанном, попробую здесь дать своё собственное определение. Отраслевые цифровые платформы – автоматизированные функциональные системы для защищённого грунта – интеграторы (агрегаторы), систематизаторы и обработчики цифровых данных от климатического компьютера, системы (сети) датчиков и учётных агрономических данных. В работе платформ применяются алгоритмы анализа цифровых данных, средства искусственного интеллекта, экспертные знания и модели по физиологии растений. Возможные синонимы: центральный портал, или информационный портал.
Почти все отраслевые цифровые платформы развёрнуты на облачной платформе (в дата-центрах) Microsoft Azure (https://ru.wikipedia.org/wiki/Microsoft_Azure), либо на Amazon Web Services (https://ru.wikipedia.org/wiki/Amazon_Web_Services).

large.356514957__1_ed.2.png.64f8fc6cf63af936e78b86010cb4b4f9.png

Компания LetsGrow.com, основанная более 20 лет назад, предоставляет свою цифровую платформу MyLetsGrow (https://www.letsgrow.com) на национальном и на международном уровнях. Любой производитель может подключиться к этой платформе для получения информации о том, что действительно происходит в вашей теплице. Уникальной характеристикой MyLetsGrow является комбинированное использование мощных алгоритмов анализа цифровых данных, средств искусственного интеллекта и экспертных знаний о физиологии растений – для достижения лучших результатов, улучшения качества продукции и прогнозирования урожайности.
Программно-аппаратный модуль Gearbox GearSense делает качественные фотографии вашей культуры в режиме 24/7 под желаемым ракурсом, и, благодаря искусственному интеллекту, способен определить, насколько хорошо развиваются ваши растения. В долгосрочной перспективе использование GearSense устраняет необходимость в ручной регистрации завязывания и созревания плодов, одновременно снижая риск человеческих ошибок. Кроме того, последовательно собираются полный набор данных, что крайне важно для эффективной стратегии выращивания на основе данных. Вы можете легко найти свои данные и фотографии на информационной панели в MyLetsGrow. Эта панель мониторинга также позволяет мгновенно просматривать климатические условия, в которых находились ваши растения в момент съёмки. Просто ведя курсор по климатическим графикам, вы увидите рядом соответствующие фотографии. Стандартные параметры диапазона дат – сутки, неделя, четыре недели, шесть месяцев и год. Конечно, Вы сами решаете, под каким углом и в каком диапазоне дат вы предпочитаете наблюдать за течением времени, что позволяет наблюдать за развитием вашего урожая своими собственными глазами.

Компания Ridder в течение последних 65 лет работает над комплексными решениями для создания идеальной среды для тепличных производителей – от механических систем до цифровых услуг. Фирменная цифровая платформа HortOS (https://ridder.com/hortos/) предоставляет растениеводческим предприятиям централизованную среду для совместной работы по достижению общих целей. Внедрение HortOS стало кульминацией видения Ridder «автономной теплицы». Платформа не только даёт доступ к производственным и финансовым данным из различных теплиц по любым культурам, но и преобразует эти данные в полезную информацию и ясные идеи – так что вы можете принимать правильные решения самостоятельно, или дать право HortOS принимать их за вас автоматически. 
Вместе с HortOS будут поставляться ещё два модуля. Модуль Manager («Управленец») даёт возможность владельцам и инвесторам видеть агрегированный обзор и контролировать финансовых показателей на уровне отдельных культур, теплиц, локаций и компании в целом. Ориентированный более на растениеводство модуль Grower («Растениевод») даёт производителям представление о состоянии теплиц и культур, а также позволяет узнать, какие корректировки и улучшения они могут внести.

Компания 30MHz предлагает универсальную платформу ZENSIE (https://www.30mhz.com/products/platform/), которая объединяет все виды цифровых данных и анализирует информацию в интерактивном режиме, позволяя производителям, консультантам и исследователям постоянно совершенствовать производственный процесс любых сельскохозяйственных культур. Платформа объединяет данные из различных источников данных, которые затем можно передать в любые другие приложения. Это делает её подходящим для компаний с любым уровнем технологий. Сейчас ZENSIE используют более 250 клиентов, включая BASF, Enza Zaden, Royal van Zanten и различные питомники овощей и растений. Сотрудничество на Autonomous Greenhouse Challenge (Конкурсы по дистанционному выращиванию огурца и томата) прояснило, что Delphy и 30MHz могут предложить друг другу. Именно поэтому в прошлом году было подписано соглашение о стратегическом сотрудничестве.
Удобство использования платформы было отработано в тесном сотрудничестве с профессионалами отрасли, такими как WUR, Priva, Delphy и Rijk Zwaan. Цифровая платформа собирает данные с датчиков, климатических компьютеров и поддерживает ручной ввод агрономических замеров, мгновенно предоставляя производителям систематизированные данные о дефиците влажности, точке росы, температуре и влажности воздуха, температуре растений, концентрации CO₂, потоке воздуха и инфракрасном излучении на уровне окружающей среды и на уровне культуры. Добавление таких показателей, как O₂, pH, температура субстрата, флуоресценция хлорофилла и эффективность фотосинтеза с помощью датчиков Sendot, позволяет глубже изучить окружающую среду и общее состояние растения.
Платформа позволяет быстро и легко управлять и масштабировать вашу сеть датчиков (сенсоров) в разных местах, с любого устройства. Можно изучать информацию с помощью графиков и визуализаций, получать уведомления в режиме реального времени, с помощью настраиваемой информационной панели. Получите полный обзор ваших теплиц, хранилищ, полей или перерабатывающих предприятий, изучив и сравнив показания датчиков со всего мира. Максимально используйте свои данные по всей цепочке создания стоимости, предоставляя заинтересованными сторонами право доступа или экспорта данных.

Компания Priva, которая уже более 50 лет занимается управлением микроклиматом теплиц , разработала собственную платформу Open Platform (http://www.priva.com/openplatform). Используя научные методы и свой многолетний опыт, компания объединила методы обработки данных с искусственным интеллектом и создала систему, которая по 6 базовым параметрам управляет теплицей, и позволяет достичь запланированной урожайности с минимальными затратами ресурсов. В режиме реального времени просматривайте настройки и измерения вашей теплицы, и сразу корректируйте стратегии по своему усмотрению. Платформа построена как совокупность онлайн-сервисов (Operator, Connected, Plantonomy, Alarms, Access Control и другие), которые упрощают выращивание культуры даже в автономном режиме работы. Как только производители подключают свои теплицы к платформе, они могут начинать пользоваться онлайн-сервисами, и также управлять выращиванием из любого места, в любое время. Программа содержит автоматический алгоритм выявления отклонений роста. Кроме того, платформа позволяет проводить широкомасштабное сравнение культур по сортам, теплицам и географическому месторасположению. 
Примечательно, что Priva и Aranet (SAF Tehnika, Латвия) заключили эксклюзивное соглашение о сотрудничестве для внедрения интегрированных беспроводных технологий в теплицах. Растущий интерес к сбору больших данных, и, следовательно, растущий спрос на беспроводные датчики для сбора этих данных является основной движущей силой сотрудничества.

С помощью новой цифровой платформы Hoogendoorn Analytics (https://www.hoogendoorn.nl/ru/hoogendoorn-data-analysis-platform/) обеспечивает безопасный мгновенный доступ к данным о росте и развитии культуры в любое время из любого места, и на любом устройстве. С помощью новой платформы производители получают представление о состоянии культуры в реальном времени, чтобы извлечь уроки из прошлых сезонов и принять хорошо продуманные решения на будущее. Ценные данные, например, о микроклимате, потреблении энергии и урожайности, могут быть сопоставлены в течение нескольких периодов и в нескольких местах. Важным аспектом является использование графики и сводок, которые позволяют пользователям просматривать свои данные на единой информационной панели. Кроме того, пользователи могут делиться своими данными со своими консультантами или коллегами для получения лучших советов. Платформа предлагает по подписке на выбор программные модули, соответствующие потребностям конкретного производителя.
Модуль Thermoview («Тепловизор»). Большие перепады температуры воздуха увеличивают риск конденсации воды на растениях культуры. Чтобы его предотвратить, важно иметь представление о вертикальном распределении температур в теплице, и перепадах температур между растением и окружающей средой. Модуль собирает и анализирует информацию о температуре растений, плодов, цветов и окружающей среды растения в режиме реального времени. Понимание этих температурных различий помогает достичь однородного климата и предотвращает конденсацию.
Модуль Harvest forecast («Прогноз урожая»). Определения прогноза урожая с помощью искусственного интеллекта возможно с точностью более 90%. Конечно, такая точность во многом зависит от объёма и правильности имеющихся данных. Чтобы сделать точный прогноз, искусственному интеллекту требуются полные данные как минимум за три года. Если же данных недостаточно, то модуль предлагает прогноз урожая, основанный на научных моделях физиологии растений.
Модуль Climate Monitor («Монитор климата»). С помощью данного модуля контролируется и сохраняется правильная комбинация абиотических факторов роста. Чем ближе тепличный микроклимат к оптимальному, тем лучше урожайность культуры и качество продукции. С помощью модуля вы точно знаете, как наиболее важные факторы роста соотносятся друг с другом. Для растения наиболее важным фактором роста является собой соотношения уровня освещённости (ФАР), температуры, углекислого газа (CO₂) и относительной влажности воздуха. Каждый уровень освещённости требует определённых значений других факторов. Это гарантирует, что процессы метаболизма растения останутся в равновесии, и, таким образом, обеспечивается оптимальное производство и качество. Монитор климата непрерывно отслеживает фактический микроклимат и определяет, всегда ли факторы роста будут сбалансированы в пределах, которые вы себе установили.
Модуль RTR («Соотношение света и температуры»). С помощью этого модуля можно управлять только балансом света и температуры. Это позволяет вырастить сбалансированные растения, что ведёт к оптимизированному производству и экономии энергии, а также сводит к минимуму риск заражения вредителями и болезнями. С помощью диаграммы рассеяния можно просмотреть достигнутые свето-температурные балансы за последние три месяца и средние значения за последнюю неделю.
Модуль Sense2Grow («От датчика к росту»). Чтобы управлять выращиванием более точно, важно знать, какова реальная ситуация на нескольких местах в теплице. Возникает необходимость в регулярных дополнительных измерениях, что можно легко сделать с помощью сети портативных беспроводных и/или проводных датчиков. Всевозможные беспроводные датчики могут быть подключены к платформе Hoogendoorn Analytics через данный модуль.

Модуль PlantVoice («Спроси растение») представляет собой систему мониторинга и управления, которая позволяет реализовать оптимальный тепличный климат и стратегию полива, основываясь на стратегии (программе) Plant Empowerment [расширения возможностей растений]. Программа сосредоточивается на трёх потребностях растений: энергия, вода, и сохранение баланса. Именно поддержание баланса лежит в основе каждой модели роста растений.

Также с помощью модуля Вы можете использовать множество источников энергии, таких как освещение, солнечная радиация и отопление, а также рассчитать общее количество энергии, расходуемой на эвапотранспирации культуры. Таким образом, можно отрегулировать цикл полива, основанный на реальных потребностях растений.

Функция оптимизации температуры в PlantVoice уравновешивает соотношение между суммой света (производство ассимилятов) и средней температурой (потребление ассимилятов), то есть рассчитывает баланс ассимилятов. Так, на основе полученной суммы света PlantVoice рассчитывает требуемую среднесуточную температуру в теплице. Датчик температуры растения обеспечивает надежное и репрезентативное значение температуры, а оно, в свою очередь, используется модулем для определения энергетического баланса растения. На практике это означает, что, когда измеренная температура растения ниже температуры теплицы, растения активны. Когда при высокой радиации температура растения становится намного выше, чем температура воздуха в теплице, это указывает на стресс культуры.

Компания KUBO, производящая полузакрытые теплицы Ultra-Clima, запустила универсальную цифровую платформу PYLOT (https://www.pylot.nl/ru) сразу на пяти языках. Для подключения платформы не требуется приобретение нового оборудования. Платформа взаимодействует с основными климатическими компьютерами, как то Priva, Hoogendoorn, Ridder (Hortimax), ФИТО и Argus (США). Все ключевые данные собираются в одном месте и доступны на стационарном компьютере, планшете или смартфоне через информационную панель. Платформа обладает удобным и понятным набором отчётов, которые содержат все необходимые данные из теплицы, и предоставляет в наглядном виде всю информацию, необходимую для повышения эффективности производства и повышения урожайности. Имеет развитые возможности бенчмаркинга – сопоставление производственной и коммерческой информации, с визуализаций результатов.
В настоящий момент платформа охватывает выращивание пяти основных тепличных культур: томата, огурца, сладкого перца, баклажана и салата. Рассказывает управляющий директор М. Ройяккерс: «В теплицах используются различные системы, программы и документы для сбора данных о росте растений, ожидаемой и фактической урожайности. Каждодневная задача для агрономов – связать эту информацию с такими климатическими данными, как CO₂, температура и полив. PYLOT объединяет эту информацию и представляет её в виде понятной панели отчётов, которая помогает руководящему составу принимать правильные решения. Решения, которые напрямую сказываются на урожайности, и позволяют улучшать стратегию выращивания на основании обратной связи от растений».

Разработанное ООО «АЛАН-ИТ» решение Smart Greenhouse (https://smart4agro.com/ru/greenhouses/), представляет собой «цифровой двойник» тепличного хозяйства, который на основе данных рассчитывает зависимости и выявляет ключевые факторы, влияющие на количество и качество выращиваемых культур. Одна из опций сервиса – мониторинг климатических параметров, которые напрямую связаны с энергопотреблением. Разработка была опробована ещё в 2017 году в известном ТК «Агро-Инвест» в Людиновском районе Калужской области (https://smart4agro.com/ru/cases/agro-invest-llc/).

 

Окончание публикации в https://greentalk.ru/topic/123/?do=findComment&comment=130003.

Изменено пользователем BKB
Обновление таблицы, небольшое добавление.
  • Нравится 2
Ссылка на комментарий
  • 0
25 минут назад, BKB сказал:

Решения, которые напрямую сказываются на урожайности, и позволяют улучшать стратегию выращивания на основании обратной связи от растений

Это будет мое ИМХО.

Агроном - это Ванга.

Все, что здесь предлагается - это посмотреть прошлое. У природы нет обратных процессов.

  • Нравится 1
Ссылка на комментарий

Для публикации сообщений создайте учётную запись или авторизуйтесь

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать аккаунт

Зарегистрируйте новый аккаунт в нашем сообществе. Это очень просто!

Регистрация нового пользователя

Войти

Уже есть аккаунт? Войти в систему.

Войти

Благодарим за поддержку сайта!


×
×
  • Создать...

Важная информация

Мы используем файлы cookie, чтобы улучшить работу сайта. Дальнейшее пребывание на сайте означает согласие с их применением.