У 2018 годзе пяць каманд вырошчвалі агуркі ў наватарскім аўтаномным цяплічным выкліку міжнародны конкурс. Паварот: толькі адна з каманд складалася з вопытных вытворцаў людзей, якія працуюць у сваім цяплічным адсеку ўручную. Астатнія чатыры каманды складаліся з міжнародных экспертаў у галіне садоўніцтва і штучнага інтэлекту (ІІ). Яны працавалі над распрацоўкай інтэлектуальных рашэнняў для дыстанцыйнага і аўтаномнага кіравання сваімі ўраджаямі. Мэтай спаборніцтваў, першым у свеце аўтаномным цяплічным выклікам, было дасягнуць прарываў у галіне ўстойлівага вытворчасці прадуктаў харчавання.
Пасля чатырох напружаных месяцаў вытворцы, якія працуюць уручную, выйшлі на другое месца. Каманда, якая заняла першае месца, на чале з адным з аўтараў гэтага артыкула, перамагла дзякуючы аўтаномнаму растучаму рашэнню, якое не толькі дасягнула на 6% большага ўраджаю і на 17% вышэйшага чыстага прыбытку, але і выкарыстала менш CO2, ацяпленне і водазабеспячэнне.
Каб даведацца больш пра канкурэнцыю і зразумець, як рашэнне ШІ можа канкурыраваць - і нават пераўзыходзіць - каманду кваліфікаваных вытворцаў чалавека, давайце больш падрабязна разгледзім ІІ і тое, як яно звязана з аўтаматызацыяй цяпліц.
Аўтаматызацыя цяпліц - нічога новага
На працягу дзесяцігоддзяў вытворцы выкарыстоўвалі тэхналагічныя камп'ютэры, датчыкі і прывады для кіравання цяплічным кліматам і ірыгацыяй. У такім сцэнары праца тэхналагічнага кампутара простая, абапіраючыся на простыя лагічныя правілы. Калі тэмпература паветра вышэй 75 ° F, адкрыйце, напрыклад, вентыляцыйную адтуліну. Надакучлівая праца чытання тэмператур і ўключэння і выключэння святла і абагравальнікаў даручана машынам.
Зразумела, аўтаматызацыя, заснаваная на правілах, не можа справіцца з непрадбачанымі абставінамі. Што яшчэ больш важна, кваліфікаванаму чалавеку неабходна прыняць усе рашэнні па кіраванні раслінаводствам аж да дакладных заданняў для параметраў навакольнага асяроддзя. Каб надзейна дасягнуць высокіх ураджаяў, неабходны значны ўзровень ведаў і навыкаў, і нават тады лёгка памыліцца. Больш за тое, па меры павелічэння ферм праца па пастаянным кантролі за пасевамі становіцца яшчэ больш патрабавальнай.
На жаль, вытворцы занадта добра ведаюць, што праца з'яўляецца самай вялікай крыніцай праблем у вытворчасці. Год за годам, у Цяплічны вытворца Апытанне топ-100 вытворцаў паведамляе, што вытворцы паведамляюць пра праблемы не толькі з коштам працы, але і з наяўнасцю кваліфікаванай рабочай сілы. Нядзіўна, што вытворцы ўсё часцей шукаюць спосабы вырашэння гэтых праблем, уключаючы новыя тэхналогіі, якія могуць зрабіць кіраванне цяпліцамі больш аўтаномным.
ІІ - гэта крок за межы аўтаматызацыі, заснаванай на правілах
Добры спосаб думаць пра штучны інтэлект - гэта крок за рамкі простай аўтаматызацыі, заснаванай на правілах. Сучасны ІІ - гэта выкарыстанне матэматыкі для пошуку заканамернасцей у дадзеных, у тым ліку такіх, як у цяплічных экалагічных і біялагічных сістэмах. Напрыклад:
- Маючы дастатковую колькасць кліматычных дадзеных, вытворцы могуць выкарыстоўваць ІІ для вызначэння аптымальных заданняў і прагназавання клімату.
- Маючы дастатковую колькасць дадзеных аб ураджайнасці, вытворцы могуць выкарыстоўваць ІІ для стварэння прагнозаў ураджайнасці.
- Маючы дастатковую колькасць малюнкаў, вытворцы могуць выкарыстоўваць ІІ для выяўлення шкоднікаў і хвароб.
Некаторыя тыпы інтэлектуальнага інтэлекту нават могуць вучыцца на новых дадзеных, даючы з цягам часу паступова лепшыя вынікі.
Маючы магчымасць даць больш глыбокае ўяўленне аб паўсядзённых цяплічных аперацыях, ШІ можа быць выкарыстаны для падтрымкі прыняцця рашэнняў экспертамі і значнага пашырэння магчымасцей вытворцаў. У рэшце рэшт, лепшыя вынікі атрымліваюцца пры прадуманым спалучэнні чалавечага інтэлекту і штучнага інтэлекту.
Падыход ІІ, заснаваны на дадзеных, таксама можна спалучаць з класічным падыходам, заснаваным на правілах, дазваляючы значна больш высокую ступень аўтаматызацыі цяпліц, чым калі-небудзь раней. Карацей кажучы, вытворцы могуць выкарыстоўваць ШІ для аўтаматызацыі многіх аператыўных задач, якія дапамагаюць зняць хранічныя праблемы працы, якія ставяць выклік у гэтай галіне.
Дадзеныя - гэта паліва для ІІ
Наколькі ШІ тычыцца матэматычных алгарытмаў, ён таксама тычыцца і дадзеных. Насуперак распаўсюджанаму меркаванню, некаторыя з найбольш распаўсюджаных алгарытмаў, якія выкарыстоўваюцца ў ІІ, існуюць дзесяцігоддзямі. Яны нават не вельмі складаныя. Але самы доўгі час наяўнасць дадзеных - разам з даступнай вылічальнай магутнасцю, неабходнай для апрацоўкі дадзеных - былі абмежавальнымі фактарамі.
Патрэбна нядаўняя распрацоўка камп'ютэрнага абсталявання, каб раскрыць патэнцыял ШІ. Рэвалюцыя смартфонаў, распачатая Apple у 2007 г., стварыла цалкам новыя экасістэмы вытворчасці і ланцужкі паставак у глабальным маштабе. Гэта змяніла фундаментальную эканоміку камп'ютэрнага абсталявання, здавалася б, за адну ноч. Асноўныя апаратныя кампаненты, такія як мікрапрацэсары, радыёстанцыі і датчыкі, сталі ў геаметрычнай таннасці, меншымі і больш магутнымі. Струменькі сырых дадзеных пераўтварыліся ў паводкі. Новае багацце дадзеных і вылічальнай магутнасці дапамагло пераўтварыць ШІ з цікаўнасці даследаванняў з невялікай колькасцю камерцыйных прыкладанняў у тэхналагічныя марскія змены.
IoT прыносіць мноства дадзеных
У пачатку 1980-х аспіранты Універсітэта Карнегі-Мелана ў Пітсбургу пачалі раздражняцца пры паходзе да гандлёвага аўтамата Coca-Cola, каб знайсці яго пустым. Яны змянілі яго, каб ён мог паведамляць аб сваіх запасах праз Інтэрнэт. Робячы гэта, яны вынайшлі першы ў свеце прыбор, падлучаны да Інтэрнэту.
Сёння мільярды прылад, вялікіх і малых, ад бытавой электронікі да прамысловых машын, далучыліся да гэтай першай машыны для газіроўкі пры падключэнні да Інтэрнэту, утварыўшы так званы Інтэрнэт рэчаў (IoT). Важна тое, што, у адрозненне ад больш ранніх апаратных апаратаў - у тым ліку шматлікіх распаўсюджаных рашэнняў аўтаматызацыі цяпліц - прылады IoT выкарыстоўваюць тыя ж віды фарматаў дадзеных і пратаколы сувязі, што і дзесьці ў Інтэрнэце. Абапіраючыся на глабальныя Інтэрнэт-стандарты, можа быць прасцей абменьвацца дадзенымі з прыладамі IoT, не патрабуючы дадатковага абсталявання для пераходу ад аднаго тыпу сістэмы да іншага.
Разам AI і IoT - гэта дадатковыя тэхналогіі. Абсталяванне IoT дапамагае вытворцам лягчэй збіраць неапрацаваныя дадзеныя з цяпліц. І праграмнае забеспячэнне AI дапамагае вытворцам асэнсаваць гэтыя дадзеныя і падзейнічаць на іх, каб палепшыць вытворчасць раслінаводства.
Тэматычны выпадак: Поспех Кеннета Тран у аўтаномным цяплічным выкліку
Доктар Тран: У 2018 годзе я быў даследчыкам ІІ у Microsoft Research недалёка ад Сіэтла, працаваў над новым тыпам ІІ, вядомым як навучанне падмацаванню. Там я распачаў новыя намаганні, каб прымяніць нашы даследаванні ў галіне кантраляванага экалагічнага земляробства. З так званым праектам Sonoma мы супрацоўнічалі з навукоўцамі раслін у Навукова-даследчым цэнтры Хароу у Антарыё, Канада, і ў выніку спаборнічалі ў першым міжнародным аўтаномным цяплічным выкліку, арганізаваным Універсітэтам і даследаваннямі Вагенінгена ў Нідэрландах.
У гэтай задачы кожная каманда вырошчвала агуркі ў цяплічным адсеку плошчай 315 квадратных футаў на працягу прыблізна чатырох месяцаў. Гэтыя адсекі былі абсталяваны стандартнымі тэхналагічнымі кампутарамі, датчыкамі клімату і прывадамі. Выкарыстоўваючы лічбавыя інтэрфейсы IoT (API REST), нашы праграмы ІІ маглі бесперапынна счытваць дадзеныя з датчыкаў, вызначаць аптымальныя заданні і адпраўляць зададзеныя заданні назад на тэхналагічныя кампутары - па ўсім Інтэрнэце (гл. Малюнак ніжэй). Больш падрабязна пра выклік і яго вынікі можна знайсці ў артыкуле Хемінга і інш. (2019).
Нягледзячы на недахоп вопыту ў вырошчванні агуркоў і наш прататып на самай ранняй стадыі, наша аўтаномнае рашэнне па вырошчванні змагло перамагчы ў конкурсе. Мы нават апярэдзілі каманду, якая заняла другое месца - эталонную каманду, якая складаецца з дасведчаных галандскіх вытворцаў, - на 6% вышэйшая ўраджайнасць. Гэта запас прыбытковасці быў эквівалентны 17% павелічэнню аперацыйнага прыбытку.
Ці працавала эталонная каманда дрэнна? Зусім не. На думку многіх экспертаў, яны выказаліся на выдатна добра. Ураджайнасць іх склала амаль 50 кг / м2 на працягу чатырох месяцаў, што эквівалентна амаль 150 кг / м2 у год. Гэта лічыцца высокім ураджаем цяпліцы ў любой кропцы планеты.
У выніку аўтаномнага парніковага выкліку я заснаваў Koidra ў 2020 годзе, каб непасрэдна абапірацца на нашы веды і ў далейшым падштурхоўваць сучасны ўзровень штучнага інтэлекту і IoT для сельскай гаспадаркі і іншых прыкладанняў кіравання прамысловасцю.
Заданне правільных пытанняў пра штучны інтэлект і Інтэрнэт рэчаў
Сёння ўсё больш парніковых вытворцаў гатовыя і гатовыя прыняць ШІ і Інтэрнэт рэчаў. Галоўная праблема - асэнсаванне прадуктаў на рынку і магчымасць прабрацца праз усе маркетынгавыя выступленні. Шмат кампаній ахвотна сцвярджаюць, што ў іх ёсць алгарытм ІІ альбо прылада IoT, якія будуць працаваць для цяпліц.
Вось некалькі асноўных меркаванняў, якія трэба мець на ўвазе пры ацэнцы праграмнага забеспячэння AI і абсталявання IoT:
- Прадукцыйнасць: Хлебаробы павінны мець магчымасць убачыць канкрэтныя рэальныя выгады. Спытаеце: Ці даказаны ІІ ў камерцыйнай вытворчасці для павышэння ўраджайнасці і эфектыўнасці выкарыстання рэсурсаў? Пры якіх умовах? Якія паслужныя дасягненні кампаніі ў распрацоўцы праграмнага забеспячэння для ІІ і ІА?
- Дызайн ІІ: Для прыняцця рашэнняў найбольш эфектыўныя інтэлектуальныя рашэнні спалучаюць лепшае з чалавечага інтэлекту і лепшае са штучнага інтэлекту. Спытайцеся: Як мадэль ІІ выкарыстоўвае існуючы набор ведаў? Як гэта забяспечвае паляпшэнне прадукцыйнасці з цягам часу, атрымаўшы больш дадзеных?
- Дызайн праграмнага забеспячэння: Вытворцы павінны працягваць кантраляваць цяплічныя аперацыі. Спытайцеся: Якія прынцыпы распрацоўкі праграмнага забеспячэння выкарыстоўваюцца для забеспячэння бяспекі ўраджаю? Ці магу я заўсёды лёгка пераключацца паміж ручным, рэкамендацыйным і аўтапілотам?
- Уладанне дадзенымі: Вытворцы павінны валодаць сваімі дадзенымі і пазбягаць "блакавання пастаўшчыка". Спытаеце: Ці магу я лёгка імпартаваць дадзеныя з іншых сістэм? Ці магу я зрабіць рэзервовую копію і экспартаваць свае ўласныя дадзеныя? Ці існуюць API, якія дазваляюць атрымліваць доступ да дадзеных і карыстацкую інтэграцыю? Ці магу я выкарыстоўваць праграмнае і апаратнае забеспячэнне розных пастаўшчыкоў зараз і ў будучыні?
ІІ і IoT могуць пашырыць магчымасці вытворцаў
У свеце, дзе важных рэсурсаў - вады і энергіі, а таксама часу, грошай і кваліфікаванай рабочай сілы становіцца ўсё больш мала, мае сэнс даследаваць новыя тэхналогіі, каб палегчыць гэты цяжар. Як мы даведаліся з Autonomous Greenhouse Challenge, вытворцы сапраўды могуць дасягнуць большай ураджайнасці і большай эфектыўнасці выкарыстання рэсурсаў з выкарыстаннем праграмнага забеспячэння AI і абсталявання IoT. Больш за тое, гэтыя тэхналогіі працягваюць хутка развівацца і ўдасканальвацца.
У рэшце рэшт, AI і IoT могуць па-сапраўднаму даць магчымасць цяплічным вытворцам - прымаць лепшыя рашэнні, рабіць больш і менш - расці ежу ў свеце больш устойліва.