نقش هوش مصنوعی در گلخانه ها

گلخانه ها امروزه کاربردهای بسیاری دارند و بسیار مفید هستند. گلخانه ها روز به روز بزرگتر می شوند و ما دیگر نمی توانیم کل محصولات را به تنهایی چک و بررسی کنیم. پس انسان ها در کنار مزارع هوشمند خانه هوشمند خود را تقویت کنیم.

حتی با دوچرخه و اسکوترها می توان فقط از بخش کوچکی از گلخانه بازدید کرد. اینجاست که نقش هوش مصنوعی در گلخانه ها نمایان می شود.

علاوه بر هوش مصنوعی می توان در چندین حسگر نیز سرمایه گذاری کرد. از نظر آب و هوا، سطح نور، pH آب و دما می توان دائماً شرایط را در گلخانه های خود اندازه گیری کرد.

با در دسترس قرارگرفتن حسگرهای جدید ما بینش جدیدی درباره محصولات خود کسب می کنیم و می توانیم تصمیمات بهتری بگیریم. ما برای ساده سازی کارهای تکراری که به ثبات و سرعت نیاز دارند از هوش مصنوعی و رباتیک استفاده می کنیم.

اگرچه هجوم داده ها از چندین منبع می تواند قدرت دهنده باشد اما برای تولیدکنندگانی که به طور ناگهانی اطلاعات زیادی در مورد عملکرد خود به دست می آورند نیز می تواند طاقت فرسا باشد.

به همان روشی که هر روز نمی توانیم از طریق چندین هکتار گیاه گشت بزنیم نمی توانیم چندین ترابایت داده را بررسی کنیم و به طور روزمره آن ها را معنا کنیم. ما به نقش هوش مصنوعی در گلخانه ها نیاز داریم و به همین دلیل در گلخانه ها هوش های مصنوعی نقش های بسیار مهمی دارند.

برخی ممکن است هوش مصنوعی و روبات ها را ابزاری شیطانی بدانند که ما را به روز رستاخیز رهنمون می کند و برخی دیگر آن ها را گلوله ای نقره ای بدانند که می تواند سرانجام همه مشکلات ما را برطرف کند.

من فکر می کنم هر دو دیدگاه افراطی است و توسط تعداد فزاینده ای از شرکت های حسگر که از اصطلاحات هوش مصنوعی برای توصیف فن آوری های خود استفاده می کنند تبلیغ می شود. برای پذیرفتن صحیح هوش مصنوعی در صنعت خود ابتدا باید از آن مصون سازی کنیم.

سه اصل هوش مصنوعی و نقش هوش مصنوعی در گلخانه ها:

1.از یادگیری ماشین و رباتیک برای خودکار کردن کارهای تکراری استفاده می شود و این باعث از بین رفتن انواع خاصی از مشاغل می شود اما این موضوعی جدید نیست.

دستگاه های مرتب سازی میوه کار بسیاری از انسان های مرتب سازی را بر عهده گرفتند اما ما هنوز افرادی را در خانه های بسته بندی داریم که کارهای مختلفی انجام می دهند. ما هنوز هم به انسان ها نیاز داریم.

2.الگوریتم های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را می توان برای انجام بعضی کارها سریعتر و بهتر از انسان آموزش داد. با این وجود این آموزش نیاز به سرمایه گذاری قابل توجهی در زمان و منابع دارد. شما باید مطمئن شوید که سیگنال هایی که می خواهید الگوریتم ها را روی آن ها آموزش دهید قوی هستند و با سطح بالایی از نویز مخلوط نشده اند.

انتخاب حسگر و آنچه شما اندازه گیری می کنید مهم است اما بیشتر از آن نقش انسان است که برچسب هایی را برای آموزش دستگاه ارائه می دهد. اگر کیفیت داده های دارای برچسب پایین باشد مدل پیش بینی کننده نمی تواند عملکرد خوبی داشته باشد.

3.برای ساخت هوش مصنوعی باید مقدار قابل توجهی از داده ها جمع آوری شود. سوال این است که چه کسی مالک این داده ها خواهد بود؟ شرکت هایی وجود دارند که حسگرها، دوربین ها و خدمات رایگان را به تولیدکنندگان ارائه می دهند تا بتوانند داده ها را جمع آوری و مالک شوند.

من موافقم که داده ها می توانند از تصمیمات سطح بالا مطلع شوند و دارای ارزش هستند اما همچنین معتقدم که پرورش دهنده باید مالک آن باشد و باید تصمیم بگیرد که چه زمانی و با چه کسی می خواهند داده های خود را به اشتراک بگذارند.

با گفتن این جمله من معتقدم که ما باید اطلاعات مربوط به علائم آفات و بیماری ها را به اشتراک بگذاریم. این داده ها نباید حاوی هیچ اطلاعاتی در مورد مزارع یا مکان های خاص باشد. این باید مانند راهنمای آفات گلخانه ها باشد که شامل تصاویر رنگی از گیاهان آلوده است.

ما باید یک کتابخانه دیجیتالی از علائم فشار محصول ایجاد کنیم و به همه اجازه دهیم به آن دسترسی پیدا کنند و داده ها را در آن کمک کنند.

وقتی صحبت از سیستم های هوش مصنوعی و نقش هوش مصنوعی در گلخانه ها می شود هوش تجاری و داده های مربوط به روش های رشد باید در اختیار پرورش دهنده قرار گیرد زیرا صنعت رقابتی است اما به اشتراک گذاری داده ها در مورد آفات و بیماری ها که به همه ما آسیب می رساند فوایدی دارد. مالکیت داده ها و مواردی که باید نگهداری شود و آنچه باید به اشتراک گذاشته شود نیاز به بررسی دقیق دارد.

برای انجام کلیه ی خدمات خانه هوشمند می توانید به وب سایت ما مراجعه نمایید.