自动化温室在智能温室和机器人上的研究

发布者:网站管理员
发布时间:2019-08-14 23:37
分类:全部资讯 商业投资 最新动态


室内农业的优点与挑战 

发展室内农业(indoor farming)的主要优势大致可归纳为三大项目:用水量、土地面积、安全性。 在用水方面,它能有效提高农业用水的使用效率,减少高达90%的用水量;在土地的使用上,仅使用原有空间的十分之一便能生产相同数量的作物;在安全性的考虑上,室内农业几乎不需要使用杀虫剂或化学药品。 然而,发展温室依然面临许多挑战。 目前日本的农民平均年龄为66岁,透过信息及通讯科技(ICT)、高科技、现代化的工作条件尝试吸引新一代年轻人的加入。 从技术层面来看,农民对现代作物管理的知识和技能与ICT的使用技巧至关重要,例如运用气候计算器(climate computers)来收集气候、水、养分、作物生长、劳动力等数据,但是这些数据通常没有相互链接, 导致种植者需要自行决定设定值(setpoints)来权衡产量与资源需求。 本研究即设想是否有机会在这样的环境下发展「自动化温室」的运作模式来因应上述的挑战。 

人工智能近年的进展 

首先探讨人工智能(Artificial intelligence)与人类智能(Human intelligence)近几年的发展。 初期所发展的人工智能举例来说,IBM在1996年开发了「深蓝系统(Deep Blue)」击败了国际象棋大师Garry Kasparov,当时系统是以揣摩的方式执行预先写入的命令,而非靠机器本身的学习和决策。 随后,Google旗下的Alphabet公司推出DeepMind人工智能系统「AlphaGo」,2015年击败了欧洲棋王-樊麾,并在2016年击败世界排名第六的李世乭。 到了2017年,中国腾讯公司的人工智能实验室开发的「绝艺(Fine Art)」在计算器围棋UEC比赛中赢得胜利,显示人工智能的开发与运用逐年精进。
 
自动化温室面临之挑战 

建造未来的自动化温室时,面对在国际上的挑战,Wageningen大学的研究团队(WUR)计划使用人工智能(AI)和传感器(sensors)技术来改良温室。 因应自动化温室的国际挑战,团队提出的解决流程如下:理念/想法→国际挑战→订阅团队(包含15个团队、90位参与者、16个民族)→黑客松(Hackathon)→选择团队(包含5个团队、40位参与者、9个民族) →成长实验→最终生成的参照基准、新见解与合作。 WUR团队中的黑客松项目小组,以24小时不间断的程序设计马拉松方式,使用团队研发先进的温室气候和作物模型来仿真黄瓜的生长。 


WUR温室实际操作与其成果
在温室中的设备作业上,团队成员可以安装额外的传感器(sensors),例如:RGB相机、热像仪(thermal camera)、无线网络传感器、根部传感器、净辐射传感器、作物秤重传感器、作物树液流量计(crop sap flow meters)、茎直径传感器(stem diameter)。 此外,团队也需要开发自己的一套AI算法,例如:黄瓜生长模型、气候模型、人类专家决策、机器学习训练之人工数据、动态回归分析、神经网络、深度强化学习(DRL agent)的代理。 机器人(Robotics)的应用则如:The SWEEPER robot(甜椒采收机)、GERBERASCOUT(害虫与疾病侦察机)。


文章来源: 农业科技产业情报站 http://t.cn/AiHJzXNy
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