ในปี 2018 ห้าทีมปลูกแตงกวาในการแข่งขัน Autonomous Greenhouse Challenge การแข่งขันระดับนานาชาติ. ความเปลี่ยนแปลง: มีเพียงหนึ่งในทีมที่ประกอบไปด้วยผู้ปลูกที่เป็นมนุษย์ที่มีประสบการณ์ในการดำเนินการเรือนกระจกด้วยตนเอง ทีมที่เหลืออีกสี่ทีมประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญระดับนานาชาติในสาขาพืชสวนและปัญญาประดิษฐ์ (AI) พวกเขาทำงานเพื่อพัฒนาโซลูชัน AI เพื่อจัดการพืชผลจากระยะไกลและเป็นอิสระ เป้าหมายของการแข่งขันซึ่งเป็น Autonomous Greenhouse Challenge ครั้งแรกของโลกคือการผลักดันความก้าวหน้าในการผลิตอาหารอย่างยั่งยืน
หลังจากสี่เดือนที่เข้มข้นผู้ปลูกด้วยตนเองก็เข้ามาเป็นอันดับที่สอง ทีมอันดับหนึ่งซึ่งนำโดยหนึ่งในผู้เขียนบทความนี้ได้รับรางวัลด้วยโซลูชันการเติบโตแบบอิสระที่ไม่เพียง แต่ให้ผลตอบแทนเพิ่มขึ้น 6% และกำไรสุทธิที่สูงขึ้น 17% แต่ยังใช้ CO น้อยลงด้วย2ปัจจัยการผลิตเครื่องทำความร้อนและน้ำ
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการแข่งขันและทำความเข้าใจว่าโซลูชัน AI สามารถแข่งขันได้อย่างไรและยังมีประสิทธิภาพดีกว่าทีมผู้ปลูกมนุษย์ที่มีทักษะเรามาดู AI ให้ละเอียดยิ่งขึ้นและเกี่ยวข้องกับระบบอัตโนมัติในเรือนกระจกอย่างไร
ระบบอัตโนมัติของเรือนกระจกไม่มีอะไรใหม่
เป็นเวลาหลายทศวรรษที่เกษตรกรใช้คอมพิวเตอร์กระบวนการเซ็นเซอร์และตัวกระตุ้นเพื่อจัดการสภาพอากาศในเรือนกระจกและการชลประทาน ในสถานการณ์เช่นนี้งานของคอมพิวเตอร์กระบวนการนั้นตรงไปตรงมาโดยอาศัยกฎตรรกะง่ายๆ หากอุณหภูมิของอากาศสูงกว่า 75 ° F ให้เปิดช่องระบายอากาศเป็นต้น แรงงานที่น่าเบื่อหน่ายในการอ่านอุณหภูมิและการเปิดปิดไฟและเครื่องทำความร้อนถูกมอบหมายให้กับเครื่องจักร
แน่นอนว่าระบบอัตโนมัติที่อิงตามกฎไม่สามารถจัดการกับสถานการณ์ที่ไม่คาดฝันได้ ที่สำคัญยิ่งไปกว่านั้นมนุษย์ที่มีทักษะจำเป็นต้องทำการตัดสินใจในการจัดการพืชผลทั้งหมดจนถึงจุดที่กำหนดที่แน่นอนสำหรับพารามิเตอร์ด้านสิ่งแวดล้อม เพื่อให้ได้ผลตอบแทนสูงอย่างน่าเชื่อถือจำเป็นต้องมีความรู้และทักษะในระดับสูงและถึงอย่างนั้นก็ง่ายที่จะทำผิดพลาด ยิ่งไปกว่านั้นเมื่อฟาร์มมีขนาดใหญ่ขึ้นการตรวจสอบพืชผลอย่างต่อเนื่องก็ยิ่งมีความต้องการมากขึ้น
น่าเสียดายที่เกษตรกรผู้ปลูกรู้ดีอยู่แล้วว่าแรงงานเป็นสาเหตุใหญ่ของปัญหาในการผลิต ปีแล้วปีเล่าใน ผู้ปลูกเรือนกระจก การสำรวจผู้ปลูก 100 อันดับแรกผู้ปลูกรายงานความท้าทายไม่เพียง แต่ด้วยต้นทุนแรงงานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความพร้อมของแรงงานที่มีทักษะอีกด้วย ไม่น่าแปลกใจที่เกษตรกรผู้ปลูกกำลังมองหาวิธีที่จะจัดการกับความท้าทายเหล่านี้มากขึ้นรวมถึงเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่สามารถทำให้การจัดการเรือนกระจกเป็นแบบอิสระมากขึ้น
AI เป็นขั้นตอนที่เหนือกว่าระบบอัตโนมัติที่อิงกฎ
วิธีที่ดีในการคิดเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์คือเป็นขั้นตอนที่เหนือกว่าระบบอัตโนมัติที่อิงกฎธรรมดา ๆ Modern AI เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการใช้คณิตศาสตร์เพื่อค้นหารูปแบบในข้อมูลรวมถึงชนิดที่พบในระบบสิ่งแวดล้อมและชีวภาพเรือนกระจก ตัวอย่างเช่น:
- ด้วยข้อมูลสภาพภูมิอากาศที่เพียงพอผู้ปลูกสามารถใช้ AI เพื่อกำหนดจุดที่เหมาะสมที่สุดและคาดการณ์สภาพอากาศได้
- ด้วยข้อมูลผลผลิตพืชที่เพียงพอผู้ปลูกสามารถใช้ AI เพื่อสร้างการคาดการณ์ผลผลิต
- ด้วยข้อมูลภาพที่เพียงพอผู้ปลูกสามารถใช้ AI เพื่อตรวจจับศัตรูพืชและโรคได้
AI บางประเภทยังสามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่ได้ซึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นทีละน้อยเมื่อเวลาผ่านไป
ด้วยความสามารถในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในการดำเนินงานเรือนกระจกในแต่ละวัน AI สามารถใช้เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญและให้อำนาจแก่ผู้ปลูกด้วยวิธีที่มีความหมาย ท้ายที่สุดผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมาจากการผสมผสานระหว่างปัญญาของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์เข้าด้วยกัน
นอกจากนี้วิธีการที่อิงข้อมูลของ AI ยังสามารถใช้ร่วมกับวิธีการตามกฎแบบคลาสสิกซึ่งช่วยให้ระบบอัตโนมัติเรือนกระจกในระดับที่สูงขึ้นกว่าที่เคยเป็นมา ในระยะสั้นเกษตรกรผู้ปลูกสามารถใช้ AI เพื่อทำให้งานปฏิบัติการหลายอย่างเป็นแบบอัตโนมัติช่วยบรรเทาปัญหาด้านแรงงานเรื้อรังที่ท้าทายอุตสาหกรรม
ข้อมูลคือเชื้อเพลิงสำหรับ AI
เท่าที่ AI เป็นเรื่องเกี่ยวกับอัลกอริทึมทางคณิตศาสตร์ แต่ก็เกี่ยวกับข้อมูลด้วย ตรงกันข้ามกับความเชื่อที่เป็นที่นิยมอัลกอริทึมทั่วไปบางส่วนที่ใช้ใน AI นั้นมีมานานหลายทศวรรษแล้ว พวกเขาไม่ได้ซับซ้อนมาก แต่เป็นเวลานานที่สุดความพร้อมใช้งานของข้อมูลพร้อมกับพลังการคำนวณที่จำเป็นในการประมวลผลข้อมูลเป็นปัจจัย จำกัด
ฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ได้รับการพัฒนาล่าสุดเพื่อปลดล็อกศักยภาพของ AI การปฏิวัติสมาร์ทโฟนซึ่งจุดประกายโดย Apple ในปี 2007 ได้สร้างระบบนิเวศการผลิตและซัพพลายเชนใหม่ทั้งหมดในระดับโลก สิ่งนี้เปลี่ยนเศรษฐศาสตร์พื้นฐานของฮาร์ดแวร์คอมพิวเตอร์ดูเหมือนในชั่วข้ามคืน ส่วนประกอบฮาร์ดแวร์ที่สำคัญเช่นไมโครโปรเซสเซอร์วิทยุและเซ็นเซอร์มีราคาถูกลงอย่างมากมีขนาดเล็กลงและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ข้อมูลดิบจำนวนมากกลายเป็นน้ำท่วม ข้อมูลใหม่ที่มีอยู่มากมายและพลังในการคำนวณช่วยเปลี่ยน AI จากความอยากรู้อยากเห็นด้านการวิจัยที่มีแอปพลิเคชั่นเชิงพาณิชย์เพียงไม่กี่แอพพลิเคชั่นไปสู่การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี
IoT นำมาซึ่งความอุดมสมบูรณ์ของข้อมูล
ในช่วงต้นทศวรรษ 1980 นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาที่มหาวิทยาลัยคาร์เนกีเมลลอนในพิตต์สเบิร์กรู้สึกรำคาญที่ต้องเดินไปที่ตู้ขายของโคคา - โคลาเพียงเพื่อจะพบว่ามันว่างเปล่า พวกเขาแก้ไขเพื่อให้สามารถรายงานสินค้าคงคลังทางอินเทอร์เน็ต ในการทำเช่นนี้พวกเขาได้คิดค้นอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเครื่องแรกของโลก
ปัจจุบันอุปกรณ์หลายพันล้านเครื่องทั้งขนาดใหญ่และขนาดเล็กตั้งแต่เครื่องใช้ไฟฟ้าไปจนถึงเครื่องจักรอุตสาหกรรมได้เข้าร่วมเครื่องโซดาเครื่องแรกในการเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตก่อตัวเป็นสิ่งที่เรียกว่า Internet of Things (IoT) สิ่งที่สำคัญคือไม่เหมือนกับฮาร์ดแวร์รุ่นก่อน ๆ ซึ่งรวมถึงโซลูชันระบบอัตโนมัติเรือนกระจกทั่วไปอุปกรณ์ IoT ใช้รูปแบบข้อมูลและโปรโตคอลการสื่อสารประเภทเดียวกับที่ใช้ในที่อื่น ๆ บนอินเทอร์เน็ต ด้วยการใช้มาตรฐานอินเทอร์เน็ตทั่วโลกทำให้สามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลกับอุปกรณ์ IoT ได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์เพิ่มเติมเพื่อเชื่อมโยงจากระบบประเภทหนึ่งไปยังอีกระบบหนึ่ง
AI และ IoT เป็นเทคโนโลยีเสริมร่วมกัน ฮาร์ดแวร์ IoT ช่วยให้ผู้ปลูกรวบรวมข้อมูลดิบจากโรงเรือนได้ง่ายขึ้น และซอฟต์แวร์ AI ช่วยให้ผู้ปลูกเข้าใจ - และดำเนินการตามข้อมูลนั้นเพื่อปรับปรุงการผลิตพืช
กรณีศึกษา: ความสำเร็จของ Kenneth Tran ในโครงการ Autonomous Greenhouse Challenge
ทราน: ในปี 2018 ฉันเป็นนักวิจัย AI ที่ Microsoft Research ใกล้ซีแอตเทิลซึ่งทำงานเกี่ยวกับ AI ประเภทใหม่ที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ที่นั่นฉันได้ริเริ่มความพยายามใหม่ในการประยุกต์ใช้การวิจัยของเรากับขอบเขตของการเกษตรในสภาพแวดล้อมที่ควบคุม ด้วยโครงการ Sonoma ที่เรียกว่าเราร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ด้านพืชที่ Harrow Research Center ในออนแทรีโอแคนาดาและลงเอยด้วยการแข่งขันใน Autonomous Greenhouse Challenge ระดับนานาชาติครั้งแรกซึ่งจัดโดย Wageningen University & Research ในเนเธอร์แลนด์
ในความท้าทายนี้แต่ละทีมปลูกแตงกวาในห้องเรือนกระจกขนาด 315 ตารางฟุตเป็นระยะเวลาประมาณสี่เดือน ช่องเหล่านี้ติดตั้งคอมพิวเตอร์กระบวนการมาตรฐานเซ็นเซอร์สภาพอากาศและแอคชูเอเตอร์ การใช้อินเทอร์เฟซดิจิทัล IoT (REST API) โปรแกรม AI ของเราสามารถอ่านข้อมูลจากเซ็นเซอร์อย่างต่อเนื่องกำหนดจุดตั้งค่าที่เหมาะสมที่สุดและส่งเซ็ตพอยต์กลับไปยังคอมพิวเตอร์ประมวลผลทั่วอินเทอร์เน็ต (ดูรูปด้านล่าง) รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับความท้าทายและผลลัพธ์สามารถพบได้ในบทความโดย Hemming และคณะ (2019).
แม้ว่าเราจะไม่มีประสบการณ์ในการปลูกแตงกวาและต้นแบบในระยะเริ่มต้น แต่โซลูชันการปลูกแบบอิสระของเราก็สามารถชนะการแข่งขันได้ เราทำได้ดีกว่าทีมอันดับสองด้วยซ้ำทีมอ้างอิงประกอบด้วยเกษตรกรผู้ปลูกชาวดัตช์ที่มีความเชี่ยวชาญโดยมีผลตอบแทนสูงกว่า 6% อัตราผลตอบแทนนั้นเทียบเท่ากับกำไรจากการดำเนินงานที่เพิ่มขึ้น 17%
ทีมอ้างอิงทำผลงานได้ไม่ดีหรือไม่? ไม่ใช่เลย. พวกเขาทำได้ดีอย่างน่าทึ่งตามที่ผู้เชี่ยวชาญหลายคนกล่าว ผลผลิตเกือบ 50 กก. / ม2 ในช่วงสี่เดือนซึ่งเทียบเท่ากับเกือบ 150 กก. / ม2 ต่อปี. นี่ถือเป็นผลผลิตที่สูงสำหรับเรือนกระจกทุกที่บนโลก
จากผลของโครงการ Autonomous Greenhouse Challenge ฉันก่อตั้ง Koidra ในปี 2020 เพื่อต่อยอดจากการเรียนรู้ของเราโดยตรงและผลักดันให้เกิดความล้ำสมัยใน AI และ IoT สำหรับการเกษตรและการใช้งานการควบคุมอุตสาหกรรมอื่น ๆ
ถามคำถามที่ถูกต้องเกี่ยวกับ AI และ IoT
ปัจจุบันผู้ปลูกเรือนกระจกจำนวนมากขึ้นยินดีและพร้อมที่จะนำ AI และ IoT มาใช้ ความท้าทายหลักคือการทำความเข้าใจกับผลิตภัณฑ์ในตลาดและความสามารถในการลุยตลาดทั้งหมด บริษัท จำนวนมากอ้างว่าพวกเขามีอัลกอริทึม AI หรืออุปกรณ์ IoT ที่ใช้งานได้กับโรงเรือน
ข้อควรพิจารณาที่สำคัญบางประการที่ควรคำนึงถึงเมื่อประเมินซอฟต์แวร์ AI และฮาร์ดแวร์ IoT มีดังนี้
- ประสิทธิภาพ: ผู้ปลูกควรจะได้เห็นประโยชน์ที่เป็นรูปธรรมในโลกแห่งความเป็นจริง ถาม: AI ได้รับการพิสูจน์แล้วในการผลิตเชิงพาณิชย์เพื่อเพิ่มผลผลิตและประสิทธิภาพของทรัพยากรหรือไม่? ภายใต้เงื่อนไขใด? ประวัติความเป็นมาของ บริษัท ในการพัฒนาซอฟต์แวร์ AI และ IoT คืออะไร?
- การออกแบบ AI: โซลูชัน AI ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดรวมเอาความฉลาดของมนุษย์ที่ดีที่สุดเข้ากับปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุดในการตัดสินใจ ถาม: โมเดล AI ใช้ประโยชน์จากองค์ความรู้ที่มีอยู่ได้อย่างไร? จะมั่นใจได้อย่างไรว่าประสิทธิภาพจะดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปโดยมีข้อมูลมากขึ้น
- การออกแบบซอฟต์แวร์: ผู้ปลูกควรอยู่ในการควบคุมการดำเนินงานเรือนกระจก ถาม: หลักการออกแบบซอฟต์แวร์ใดที่ใช้เพื่อรับประกันความปลอดภัยในการเพาะปลูก ฉันสามารถสลับระหว่างโหมดแมนนวลคำแนะนำและโหมดอัตโนมัติตลอดเวลาได้อย่างง่ายดายหรือไม่?
- การเป็นเจ้าของข้อมูล: ผู้ปลูกควรเป็นเจ้าของข้อมูลของตนเองและหลีกเลี่ยง "การล็อกผู้ขาย" ถาม: ฉันสามารถนำเข้าข้อมูลจากระบบอื่นได้อย่างง่ายดายหรือไม่? ฉันสามารถสำรองและส่งออกข้อมูลของตัวเองได้หรือไม่? มี API ที่อนุญาตให้เข้าถึงข้อมูลสดและการผสานรวมที่กำหนดเองหรือไม่ ฉันสามารถใช้ซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์จากผู้ขายรายอื่นทั้งในปัจจุบันและอนาคตได้หรือไม่
AI และ IoT สามารถเสริมพลังให้กับเกษตรกรผู้ปลูก
ในโลกที่ทรัพยากรที่สำคัญไม่ว่าจะเป็นน้ำและพลังงานตลอดจนเวลาเงินและแรงงานที่มีทักษะกำลังหายากมากขึ้นการสำรวจเทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อบรรเทาภาระนั้นก็เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล ดังที่เราได้เรียนรู้จาก Autonomous Greenhouse Challenge ผู้ปลูกสามารถบรรลุผลตอบแทนที่มากขึ้นและประสิทธิภาพในการใช้ทรัพยากรที่สูงขึ้นด้วยการใช้ซอฟต์แวร์ AI และฮาร์ดแวร์ IoT ยิ่งไปกว่านั้นเทคโนโลยีเหล่านี้ยังคงได้รับการพัฒนาและก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว
ในที่สุด AI และ IoT สามารถช่วยให้เกษตรกรผู้ปลูกเรือนกระจกตัดสินใจได้ดีขึ้นทำมากขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลงเพื่อให้อาหารของโลกเติบโตอย่างยั่งยืนมากขึ้น