Menggunakan AI untuk Mengurangkan Penggunaan Tenaga dalam Pertanian Dalaman

屋内農業は、テクノロジーの使用によって強化された新しい農業の方法です。しかし、人工照明 (PFAL) を備えた植物工場は単位面積あたりの食料生産量を増やすことができますが、植物の最適な成長条件を維持するには二酸化炭素やエネルギーなどの資源が必要です。

制御環境農業としても知られる屋内農業には、制御された環境 (通常は屋内) で作物を栽培することが含まれます。 Fact.MRのレポートによると、世界の屋内農業市場は現在405億1,000万ドルと評価されており、今後10年以内に1,180億ドルを超えると予測されています。

このタイプの農業では、人工光とテクノロジーを利用して生育条件を最適化し、作物の収量を高めます。米国エネルギー効率経済評議会のジェニファー・アマン氏は、「人間の快適さを目的として建物に使われているのと同じ技術が、植物にも使われているのと同じです。」

と述べています。

栄養価の高い生鮮食品への需要の高まり、気候変動の影響を緩和する取り組み、限られたスペースと水を使用して年間の収量を高める必要性などにより、農作物を栽培することへの関心が高まっています。密閉された空間。結局のところ、屋内農業は、経済的で資源効率が高く、環境的に持続可能な食料栽培方法を提供します。

さらに、湿度、光、温度、栄養素レベルなどの環境要因を正確に制御することで、生産性を向上させ、伝統的な農業に関連する課題に対処することができます。

屋内農業で使用される一般的な方法には、水耕栽培、空気耕栽培、アクアポニックスなどがあります。これらにより、屋内で栽培できるものの範囲が広がりました。さらに、LED 照明、モノのインターネット、人工知能の統合がこの分野の進歩に貢献しています。

たとえば、テキサス州と米国の垂直型水耕栽培温室会社エデン グリーン テクノロジーは、82,500 平方フィートの施設で植物の生活のあらゆる側面を管理しています。そこでは、7 マイルのパイプが栄養豊富な水を供給し、冷気がポンプで汲み上げられて作られています。レタスにとって理想的な微気候であり、レタスはウォルマートに販売されます。この施設では、自然光に加えて、プログラムされたアルゴリズムを使用して適切な量の光を提供する LED ライトを利用しているため、「外部環境の影響をほとんど受けません」

。

コストの削減、作物の生産量の増加、効率の向上を可能にするテクノロジーのおかげで、農業におけるテクノロジーの利用が増加しています。ビッグデータ、IoT、ロボット工学、AI の使用は、農業作業の自動化に特に有益です。 GPS とセンサーはデータ駆動型のアプローチを使用して作物生産を最適化する一方、ドローンは作物の成長と家畜の圃場検査と監視に役立ちます。

AI を使用して屋内農業におけるエネルギー使用量を削減

ここで、人工知能を使用して屋内農業のエネルギー消費を 25% も削減した新しい研究に焦点を移しましょう。

AI を植物工場に組み込むことで、光と気候システムを効率的に制御でき、工場でのエネルギー使用量を大幅に削減し、効率を高めながら貴重な資源を節約できます。これらの植物工場は基本的に、完全な気候と照明制御を誇る大規模な屋内農場です。

コーネル エンジニアリングのエネルギー システム エンジニアリングのフェンキ ユー研究室のポスドク研究員であるベンジャミン デカルディ ネルソン氏によると、世界中の植物が AI を使用すれば、「作物の光合成、蒸散、呼吸を促進することができる」とのことです。建物。」

これは大きな成果であり、人口増加に伴い増大する世界の食料需要を賄うのに役立つ可能性があります。世界人口は現在82億人ですが、国連の予測によれば、2050年までに97億人、2100年までに112億人に達すると予想されています。

都市化と気候変動に加えて、現在の食料生産システムに取り組み、増大する需要に対応できるように効率を高める必要があります。したがって、制御された環境を作り出すテクノロジーに依存する屋内農業に焦点が当てられています。これにより、気候変動や伝統的農業に影響を与えるその他の要因に対する脆弱性が軽減されます。

しかし、屋内農業にも課題がないわけではありません。あなたによると、現在の環境制御システムは単純に「十分に賢くありません」。これらはエネルギーを大量に消費するため、持続可能にするためには慎重な資源管理が必要です。

その答えの 1 つは換気ですが、これはエネルギー使用量を削減できますが、二酸化炭素レベルと水分バランスに影響を与え、植物の成長を複雑にします。ここでは、AI がいくつかの複雑さを管理することで非常に役立ちます。

Kecerdasan buatan sudah pun melihat banyak penggunaan dalam sektor ini daripada meramalkan hasil berdasarkan data satelit, menganalisis pelbagai data (foto lapangan dan satelit, cuaca dan kelembapan tanah) kepada mengenal pasti isu tanaman dan meramal corak penyakit dengan menganalisis tumbuhan & kemudian mengesyorkan rawatan untuk mengurangkan penggunaan racun perosak dengan menunjukkan kawasan yang terjejas sahaja. AI seterusnya membantu petani mengoptimumkan penggunaan sumber dan merundingkan harga tuaian dengan menilai kadar hasil dan tahap kualiti.

Kajian terkini, sementara itu, menggunakan AI untuk mengurangkan penggunaan tenaga dalam pertanian dalaman. Menurut Decardi-Nelson, memperkemas operasi menggunakan AI untuk mengurangkan penggunaan tenaga boleh menjadikan ladang dalaman berdaya maju walaupun di kawasan yang mempunyai peluang penjimatan tenaga terhad. Dia menambah:

“Dengan menjajarkan teknologi sistem kawalan alam sekitar secara strategik dengan biologi tumbuhan, tenaga boleh dijimatkan menggunakan pengudaraan sambil meminimumkan sisa karbon dioksida dan mengekalkan keadaan pertumbuhan yang ideal.“

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Diterbitkan dalam Nature pada 9 September, kajian itu menggunakan pembelajaran peneguhan mendalam dan

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