2018 ۾، پنجن ٽيمن ڪڪڙن کي وڌايو، هڪ گرائونڊ ٽوڙڻ واري خودمختيار گرين هائوس چئلينج ۾ عالمي مقابلي ۾. موڙ: ٽيمن مان صرف هڪ تجربيڪار انساني آبادگارن تي مشتمل هئي جيڪي پنهنجي گرين هاؤس خاني کي دستي طور تي هلائي رهيا آهن. باقي چار ٽيمون باغباني ۽ مصنوعي ذهانت (AI) جي شعبن ۾ بين الاقوامي ماهرن تي مشتمل هيون. انهن پنهنجي فصلن کي دور ۽ خودمختيار طور تي منظم ڪرڻ لاءِ AI حل تيار ڪرڻ لاءِ ڪم ڪيو. مقابلي جو مقصد، دنيا جو پهريون خودمختيار گرين هاؤس چيلنج، پائيدار خوراڪ جي پيداوار ۾ ڪاميابي حاصل ڪرڻ هو.
چئن شديد مهينن کان پوء، دستي پوکيندڙ ٻئي نمبر تي آيا. پهرين جڳهه واري ٽيم، هن آرٽيڪل جي ليکڪن مان هڪ جي اڳواڻي ۾، هڪ خودمختيار وڌندڙ حل سان فتح حاصل ڪئي جنهن نه صرف 6٪ وڌيڪ پيداوار ۽ 17٪ وڌيڪ خالص منافعو حاصل ڪيو، پر گهٽ CO استعمال ڪيو.2، گرمائش، ۽ پاڻي جي ان پٽ.
مقابلي جي باري ۾ وڌيڪ سکڻ ۽ سمجھڻ لاءِ ته هڪ AI حل ڪيئن مقابلو ڪري سگهي ٿو - ۽ اڃا به بهتر ڪارڪردگي - هڪ ماهر انساني پوکيندڙن جي هڪ ٽيم، اچو ته هڪ ويجھو نظر وجهون AI تي ۽ ڪيئن ان جو تعلق گرين هائوس آٽوميشن سان آهي.
گرين هاؤس آٽوميشن ڪجھ به نئون ناهي
ڏهاڪن تائين، هارين استعمال ڪيا آهن پروسيس ڪمپيوٽرن، سينسرز، ۽ عمل ڪندڙ گرين هائوس آبهوا ۽ آبپاشي کي منظم ڪرڻ لاء. اهڙي صورتحال ۾، پروسيس ڪمپيوٽر جو ڪم سڌو آهي، سادو منطقي ضابطن تي ڀروسو ڪرڻ. جيڪڏهن هوا جو گرمي پد 75 ° F کان وڌيڪ آهي، ته پوء وينٽ کوليو، مثال طور. گرمي پد پڙهڻ ۽ لائٽون ۽ هيٽر بند ڪرڻ ۽ بند ڪرڻ جي مشڪل محنت مشينن جي حوالي ڪئي وئي آهي.
يقينن، ضابطن تي ٻڌل آٽوميشن غير متوقع حالتن سان معاملو نٿو ڪري سگهي. وڌيڪ اهم طور تي، هڪ ماهر انسان کي فصل جي انتظام جا سمورا فيصلا ڪرڻ جي ضرورت آهي، ماحولياتي معيارن لاء صحيح سيٽ پوائنٽن تائين. معتبر طور تي اعلي پيداوار حاصل ڪرڻ لاء، علم ۽ مهارت جي وڏي سطح جي ضرورت آهي، ۽ ان جي باوجود، غلطي ڪرڻ آسان آهي. ان کان علاوه، جيئن ته فارم وڏا ٿين ٿا، مسلسل فصلن جي نگراني جو ڪم اڃا به وڌيڪ گهربل ٿي وڃي ٿو.
بدقسمتي سان، آبادگار تمام چڱي طرح ڄاڻن ٿا ته مزدور پيداوار ۾ مسئلن جو سڀ کان وڏو ذريعو آهي. سال بعد ، سال ۾ گرين هائوس پوکڻ وارو مٿيان 100 هارين جي سروي ۾، آبادگار نه رڳو محنت جي قيمت سان، پر ماهر مزدورن جي دستيابي سان گڏ چيلينجز جي رپورٽ ڪن ٿا. تعجب جي ڳالهه ناهي، آبادگارن تيزي سان انهن چئلينجن کي منهن ڏيڻ جا طريقا ڳولي رهيا آهن، جن ۾ نيون ٽيڪنالاجيون شامل آهن جيڪي گرين هائوس مئنيجمينٽ کي وڌيڪ خودمختيار بڻائي سگهن ٿيون.
AI ضابطن تي ٻڌل آٽوميشن کان ٻاهر هڪ قدم آهي
مصنوعي ذهانت جي باري ۾ سوچڻ جو هڪ سٺو طريقو اهو آهي ته اهو هڪ قدم آهي سادو اصولن تي ٻڌل آٽوميشن کان ٻاهر. جديد AI ڊيٽا ۾ نمونن کي ڳولڻ لاءِ رياضي جي استعمال بابت آهي، جنهن ۾ گرين هائوس ماحولياتي ۽ حياتياتي نظامن ۾ موجود قسم شامل آهن. مثال طور:
- ڪافي آبهوا جي ڊيٽا سان، آبادگار AI استعمال ڪري سگھن ٿا بهتر سيٽ پوائنٽس جو تعين ڪرڻ ۽ موسمي اڳڪٿيون ڪرڻ لاءِ.
- ڪافي فصل جي پيداوار واري ڊيٽا سان، آبادگار پيداوار جي اڳڪٿيون پيدا ڪرڻ لاءِ AI استعمال ڪري سگھن ٿا.
- ڪافي تصويري ڊيٽا سان، پوکيندڙ AI استعمال ڪري سگھن ٿا آفت ۽ بيمارين کي ڳولڻ لاء.
AI جا ڪجهه قسم به نئين ڊيٽا مان سکي سگهن ٿا، وقت سان گڏ بهتر نتيجا ڏئي رهيا آهن.
روزمره جي گرين ھاؤس آپريشنز ۾ گہرا بصيرت مهيا ڪرڻ جي قابل ٿيڻ سان، AI کي استعمال ڪري سگھجي ٿو ماهرن جي فيصلي سازي جي مدد ڪرڻ ۽ وڌندڙن کي بااختيار طريقي سان بااختيار بڻائڻ لاء. آخرڪار، بهترين نتيجا انساني ذهانت ۽ مصنوعي ذهانت جي سوچيل ميلاپ مان ايندا آهن.
AI جي ڊيٽا-بنياد واري طريقي کي پڻ ملائي سگھجي ٿو ڪلاسڪ قاعدن تي ٻڌل طريقي سان، جيڪو اڳي کان وڌيڪ گرين ھاؤس آٽوميشن جي اجازت ڏئي ٿو. مختصر ۾، آبادگار ڪيترن ئي روٽ آپريشنل ڪمن کي خودڪار ڪرڻ لاءِ AI استعمال ڪري سگھن ٿا، مزدورن جي دائمي مسئلن کي دور ڪرڻ ۾ مدد ڪن ٿيون جيڪي صنعت کي چئلينج ڪن ٿيون.
ڊيٽا AI لاء ٻارڻ آهي
جيترو AI رياضياتي الگورتھم بابت آهي، اهو پڻ ڊيٽا بابت آهي. مشهور اعتقاد جي برعڪس، AI ۾ استعمال ٿيل ڪجھ سڀ کان وڌيڪ عام الگورتھم ڏهاڪن کان لڳ ڀڳ آهن. اهي به انتهائي پيچيده نه آهن. پر تمام گهڻي وقت تائين، ڊيٽا جي دستيابي - گڏوگڏ سستي ڪمپيوٽيشنل پاور سان گڏ ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ جي ضرورت آهي - عنصر کي محدود ڪري رهيا آهن.
اهو ڪمپيوٽر هارڊويئر ۾ تازي ترقي ورتي آهي AI جي صلاحيت کي انلاڪ ڪرڻ لاءِ. سمارٽ فون انقلاب، ايپل پاران 2007 ۾ چمڪيو، عالمي سطح تي مڪمل طور تي نئين پيداوار ماحوليات ۽ سپلائي زنجير پيدا ڪئي. اهو ڪمپيوٽر هارڊويئر جي بنيادي معاشيات کي تبديل ڪري ڇڏيو، بظاهر رات جو. اهم هارڊويئر اجزاء، جهڙوڪ مائڪرو پروسيسرز، ريڊيوز، ۽ سينسر، تيزيء سان سستا، ننڍا، ۽ وڌيڪ طاقتور ٿي ويا. خام ڊيٽا جا ٽڪرا سيلاب ۾ تبديل ٿي ويا. ڊيٽا جي نئين ڪثرت ۽ ڪمپيوٽيشنل پاور AI کي هڪ تحقيقي تجسس کان ڪجهه تجارتي ايپليڪيشنن سان ٽيڪنالاجي سمنڊ جي تبديلي ۾ تبديل ڪرڻ ۾ مدد ڪئي.
IoT ڊيٽا جي گهڻائي آڻيندو آهي
1980ع جي شروعات ۾، پٽسبرگ ۾ ڪارنيگي ميلن يونيورسٽي جا گريجوئيٽ شاگرد ڪوڪا ڪولا وينڊنگ مشين تي ٽرڪ ڪرڻ تي ناراض ٿي ويا ته جيئن ان کي خالي ڳولي. انهن ان کي تبديل ڪيو ته جيئن اهو انٽرنيٽ تي ان جي فهرست جي رپورٽ ڪري سگهي. ائين ڪرڻ ۾، انهن ايجاد ڪيو دنيا جو پهريون انٽرنيٽ سان ڳنڍيل اوزار.
اڄ، اربين ڊوائيسز، وڏيون ۽ ننڍيون، ڪنزيومر اليڪٽرانڪس کان وٺي صنعتي مشينن تائين، انٽرنيٽ سان ڳنڍڻ واري پهرين سوڊا مشين ۾ شامل ٿي چڪيون آهن، جنهن کي انٽرنيٽ آف شين (IoT) جي نالي سان سڃاتو وڃي ٿو. اهم ڳالهه اها آهي ته، هارڊويئر جي اڳئين نسلن جي برعڪس - جنهن ۾ ڪيترائي عام گرين هائوس آٽوميشن حل شامل آهن - IoT ڊوائيسز ساڳئي قسم جي ڊيٽا فارميٽ ۽ ڪميونيڪيشن پروٽوڪول استعمال ڪن ٿيون جيئن انٽرنيٽ تي ٻئي هنڌ استعمال ٿين ٿيون. عالمي انٽرنيٽ معيارن تي ڀروسو ڪرڻ سان، IoT ڊوائيسز سان ڊيٽا مٽائڻ آسان ٿي سگهي ٿو بغير ڪنهن اضافي هارڊويئر کي هڪ قسم جي سسٽم کان ٻئي تائين پلٽڻ جي.
گڏو گڏ، AI ۽ IoT مڪمل ٽيڪنالاجيون آهن. IoT هارڊويئر هارين کي وڌيڪ آساني سان گرين هائوسز مان خام ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿو. ۽ AI سافٽ ويئر پوکيندڙن کي سمجهڻ ۾ مدد ڪري ٿو - ۽ ان تي عمل ڪريو - انهي ڊيٽا کي فصل جي پيداوار کي بهتر ڪرڻ لاءِ.
ڪيس جو مطالعو: ڪينيٿ ٽران جي ڪاميابي خودمختيار گرين هائوس چيلنج ۾
ڊاڪٽر ٽران: 2018 ۾، مان سيٽل جي ويجهو مائڪروسافٽ ريسرچ ۾ هڪ AI محقق هو، هڪ نئين قسم جي AI تي ڪم ڪري رهيو هو جنهن کي Reinforcement Learning طور سڃاتو وڃي ٿو. اتي مون اسان جي تحقيق کي ڪنٽرول ٿيل ماحول جي زراعت جي ڊومين تي لاڳو ڪرڻ لاء نئين ڪوشش شروع ڪئي. سونما پروجيڪٽ جي نالي سان، اسان اونٽاريو، ڪئناڊا ۾ هارو ريسرچ سينٽر ۾ ٻوٽن جي سائنسدانن سان تعاون ڪيو، ۽ پهرين بين الاقوامي خودمختيار گرين هاؤس چيلنج ۾ مقابلو ڪيو، جيڪو هالينڊ ۾ Wageningen University & Research پاران منظم ڪيو ويو.
هن چيلنج ۾، هر ٽيم 315 چورس فوٽ گرين هاؤس ڪمپارٽمينٽ ۾ اٽڪل چئن مهينن جي عرصي تائين ڪڪڙين کي وڌايو. اهي خانا معياري پروسيس ڪمپيوٽرن، موسمياتي سينسرز، ۽ ايڪٽيوٽرز سان ليس هئا. IoT ڊجيٽل انٽرفيس (REST APIs) استعمال ڪندي، اسان جا AI پروگرام مسلسل سينسرز مان ڊيٽا پڙهي سگھن ٿا، بهتر سيٽ پوائنٽس جو تعين ڪري سگھن ٿا، ۽ سيٽ پوائنٽس کي پروسيس ڪمپيوٽرن ڏانهن واپس موڪلي سگھن ٿا - سڄي انٽرنيٽ تي (هيٺ ڏنل شڪل ڏسو). چئلينج بابت وڌيڪ تفصيل ۽ ان جا نتيجا ڳولي سگهجن ٿا هڪ مضمون ۾ هيمنگ وغيره. (2019).
ڪڪڙن کي پوکڻ ۾ اسان جي تجربي جي کوٽ ۽ اسان جي شروعاتي اسٽيج جي پروٽوٽائپ جي باوجود، اسان جو خودمختيار وڌندڙ حل مقابلو کٽڻ جي قابل هو. اسان ٻئي نمبر واري ٽيم کان به وڌيڪ پرفارم ڪيو، ريفرنس ٽيم جيڪا ماهر ڊچ آبادگارن تي مشتمل آهي، 6 سيڪڙو وڌيڪ پيداوار سان. پيداوار ۾ انهي مارجن جي برابر هئي 17% آپريٽنگ منافعي ۾ اضافو.
ڇا ريفرنس ٽيم خراب ڪارڪردگي ڏيکاري؟ بالڪل نه. انهن ڪيترن ئي ماهرن جي مطابق، شاندار طور تي ڪم ڪيو. انهن جي پيداوار تقريبن 50 ڪلوگرام / م هئي2 چئن مهينن جي عرصي ۾، جيڪا لڳ ڀڳ 150 ڪلوگرام / م جي برابر آهي2 في سال. اهو سمجهيو ويندو آهي اعلي پيداوار گرين هائوس لاءِ ڌرتيءَ تي ڪٿي به.
خودمختيار گرين هائوس چيلنج جي نتيجي ۾، مون 2020 ۾ ڪوئڊرا جو بنياد وڌو ته جيئن اسان جي سکيا کي سڌو سنئون وڌايو وڃي ۽ زراعت ۽ ٻين صنعتي ڪنٽرول ايپليڪيشنن لاءِ AI ۽ IoT ۾ جديد جديد ٽيڪنالاجي کي اڳتي وڌايو وڃي.
AI ۽ IoT بابت صحيح سوال پڇڻ
اڄ، وڌيڪ گرين هاؤس پوکيندڙ AI ۽ IoT کي اپنائڻ لاء تيار ۽ تيار آهن. مکيه چئلينج مارڪيٽ تي شين جو احساس ڪرڻ ۽ سڀني مارڪيٽنگ ڳالهائڻ جي ذريعي وڃڻ جي قابل آهي. ڪيتريون ئي ڪمپنيون شوق سان دعوي ڪن ٿيون ته انهن وٽ هڪ AI الگورتھم يا IoT ڊوائيس آهي جيڪو گرين هائوس لاء ڪم ڪندو.
AI سافٽ ويئر ۽ IoT هارڊويئر جو جائزو وٺڻ وقت ذهن ۾ رکڻ لاءِ هتي ڪجهه اهم خيال آهن:
- ڪارڪردگي: آبادگارن کي ڪنڪريٽ، حقيقي دنيا جي فائدن کي ڏسڻ جي قابل هوندو. پڇو: ڇا AI تجارتي پيداوار ۾ ثابت ڪيو ويو آھي پيداوار ۽ وسيلن جي ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ لاء؟ ڪهڙين حالتن هيٺ؟ AI ۽ IoT سافٽ ويئر ٺاهڻ ۾ ڪمپني جو ٽريڪ رڪارڊ ڇا آهي؟
- AI ڊيزائن: سڀ کان وڌيڪ اثرائتو AI حل انساني ذهانت جي بهترين ۽ مصنوعي ذهانت سان گڏ فيصلا ڪرڻ لاءِ. پڇو: AI ماڊل موجوده علم جي جسم کي ڪيئن فائدو ڏئي ٿو؟ اهو ڪيئن يقيني بڻائي ٿو ته ڪارڪردگي بهتر ٿي ويندي وقت سان گڏ وڌيڪ ڊيٽا سان؟
- سافٽ ويئر ڊيزائن: پوکيندڙن کي گرين هائوس آپريشن جي ڪنٽرول ۾ رهڻ گهرجي. پڇو: فصل جي حفاظت کي يقيني بڻائڻ لاءِ سافٽ ويئر ڊيزائن جا ڪهڙا اصول استعمال ڪيا وڃن ٿا؟ ڇا مان آساني سان مٽائي سگھان ٿو دستي، سفارش، ۽ آٽو پائلٽ طريقن جي وچ ۾ ھر وقت؟
- ڊيٽا جي ملڪيت: پوکيندڙن کي پنهنجي ڊيٽا جي مالڪ هجڻ گهرجي ۽ ”وينڊر لاڪ ان“ کان پاسو ڪرڻ گهرجي. پڇو: ڇا مان آساني سان ٻين سسٽم مان ڊيٽا درآمد ڪري سگهان ٿو؟ ڇا مان پنهنجي ڊيٽا کي بيڪ اپ ۽ برآمد ڪري سگهان ٿو؟ ڇا اهڙا APIs آهن جيڪي لائيو ڊيٽا جي رسائي ۽ ڪسٽم انضمام جي اجازت ڏين ٿا؟ ڇا مان هاڻي ۽ مستقبل ۾ مختلف وينڊرز کان سافٽ ويئر ۽ هارڊويئر استعمال ڪري سگهان ٿو؟
AI ۽ IoT پيدا ڪندڙن کي بااختيار بڻائي سگھي ٿو
هڪ اهڙي دنيا ۾ جنهن ۾ نازڪ وسيلا - پاڻي ۽ توانائي، گڏوگڏ وقت، پئسا، ۽ ماهر مزدور - وڌيڪ ناياب ٿي رهيا آهن، اهو احساس پيدا ڪري ٿو ته نئين ٽيڪنالاجي کي ڳولڻ لاء انهي بوجھ کي گهٽائڻ لاء. جيئن اسان خودمختار گرين هاؤس چيلنج مان سکيو، آبادگار حقيقت ۾ AI سافٽ ويئر ۽ IoT هارڊويئر جي استعمال سان وڌيڪ پيداوار ۽ اعليٰ وسيلن جي استعمال جي صلاحيت حاصل ڪري سگھن ٿا. وڌيڪ ڇا آهي، اهي ٽيڪنالاجيون تيز رفتار سان ترقي يافته ۽ ترقي يافته آهن.
آخرڪار، AI ۽ IoT گرين ھاؤس جي آبادگارن کي حقيقي طور تي بااختيار بڻائي سگھن ٿا - بھتر فيصلا ڪرڻ لاء، گھٽ سان وڌيڪ ڪرڻ - دنيا جي خوراڪ کي وڌيڪ پائيدار وڌائڻ لاء.