AI nədir? İstixanalarda, qapalı təsərrüfatlarda və kommersiya bağçılıqda necə istifadə olunacaq? – Urban Ag News

“AI” və ya süni intellekt termini həyatın bütün sahələrində getdikcə daha çox müzakirə olunur. Bu kommersiya bağçılıq üçün də keçərlidir.

İstər dekorativ bitkilər, istər sirr, istərsə də istixana tərəvəzləri yetişdirməyinizdən asılı olmayaraq, prosesləri optimallaşdırmağa, səmərəliliyi artırmağa və ümumi məhsul məhsuldarlığını yaxşılaşdırmağa vəd edən çoxsaylı şirkətlər var.

Bəs, onlar həqiqətən nə edirlər? Bu işləyir? Bu işləyəcək? Mən investisiya etməliyəm?

İstixanalarda, şaquli fermalarda və digər qapalı (və açıq) becərmə obyektlərində yetişdiricilərlə çoxlu söhbətlərdən sonra biz təklif olunan texnologiyaların növlərini və məhsulun inkişaf etdirilməsi prosesinin bu mərhələsində onların imkanlarını əks etdirən qısa bir məqalə hazırlamağa qərar verdik.

Gördüyümüz kimi, beş növ “AI” terminologiyası/texnologiyaları bazara çıxarılır, inkişaf etdirilir və hansısa formada və ya üslubda istifadə olunur: Rəqəmsal Əkizlər, Generativ AI, Ağıllı Alqoritmlər, Algılama/Hesablama Görünüşü və Robotik.

Kommersiya bağçılıq və idarə olunan kənd təsərrüfatını hədəfləyən biznes saytları da daxil olmaqla əldə etdiyimiz araşdırmalara əsasən, şirkətlərin aşağıdakı funksiyaları təkmilləşdirmək üçün bu beş növ AI-dən istifadə etdiyini görürük:

• İqlimə Nəzarət və Monitorinq:
  • İstixana daxilində temperatur, rütubət, işıq və CO2 səviyyələrini izləyən müxtəlif sensorlardan alınan məlumatları təhlil edin və şərh edin.
  • Bu məlumatlara əsaslanaraq, mülkiyyət alqoritmləri tərəvəzlər üçün optimal böyümə şəraiti yaratmaq üçün ventilyasiya, isitmə və soyutmanın tənzimlənməsi kimi iqlim nəzarəti sistemlərinə real vaxt rejimində düzəlişlər edir.
• Dəqiq suvarma:
  • Torpaq/torpaqsız mühitin temperaturu, qida səviyyələri və su istifadəsi ilə bağlı məlumatları təhlil edərək dəqiq kənd təsərrüfatına kömək edin.
  • Bu məlumat suvarma qrafiklərini optimallaşdırmaq, bitkilərin lazımi miqdarda su və qida maddələri almasını təmin etmək, bununla da tullantıları azaltmaq və resurs səmərəliliyini artırmaq üçün istifadə olunur.
• Məhsulun monitorinqi və xəstəliklərin aşkarlanması:
  • Kameralar və sensorlar şəkilləri təhlil edərək və xəstəliklər, zərərvericilər və ya qida çatışmazlığı əlamətlərini aşkar edərək bitkilərin sağlamlığına nəzarət edə bilər.
  • Erkən aşkarlanma operativ müdaxiləyə, pestisidlərin istifadəsini azaltmağa və məhsul itkisini minimuma endirməyə imkan verir.
• Proqnozlaşdıran Analitika:
  • Alqoritmlər gələcək tendensiyaları və optimal əkin vaxtlarını proqnozlaşdırmaq üçün tarixi məlumatları və ətraf mühit şəraitini təhlil edə bilər.
  • Fermerlər ardıcıl və səmərəli istehsal dövrünü təmin edərək, əkin cədvəllərini planlaşdırmaq üçün bu proqnozlardan istifadə edə bilərlər.
• Məhsul yığımının avtomatlaşdırılması:
  • Tərəvəzlərin avtomatlaşdırılmış şəkildə yığılması üçün robototexnika və robot sistemlərdən istifadə edilə bilər. Bu robotlar dəqiq və səmərəli məhsul yığımını təmin edərək, yetişmiş meyvə və tərəvəzləri müəyyən etmək üçün kompüter görmə qabiliyyətindən istifadə edir.
• Çeşidləmə və Qiymətləndirmə:
  • Kameralar və sensorlar yığılmış tərəvəzlərin keyfiyyətinə, ölçüsünə və digər parametrlərinə görə avtomatlaşdırılmış şəkildə çeşidlənməsi və çeşidlənməsi üçün istifadə olunur.
  • Bu avtomatlaşdırma məhsul yığımından sonrakı prosesi sadələşdirir, səmərəliliyi artırır və əmək tələblərini azaldır.
• Məlumata əsaslanan qərarların qəbulu:
  • Qabaqcıl hesablama və modelləşdirmə sistemləri istixana tərəvəz istehsalının müxtəlif aspektlərini optimallaşdırmaq üçün fikirlər və tövsiyələr vermək üçün böyük məlumat dəstlərini təhlil edir.
  • Fermerlər əkin sıxlığı, əkin dövriyyəsi və resurs bölgüsü kimi amillərlə bağlı əsaslandırılmış qərarlar qəbul edə bilərlər.
• Enerji İdarəetmə:
  • Qabaqcıl alqoritmlər nümunələri təhlil etməklə və enerji səmərəliliyi üçün işıqlandırma, isitmə və soyutma sistemlərini tənzimləməklə istixana daxilində enerji istifadəsini optimallaşdırmağa kömək edir.
• Təchizat Zəncirinin Optimizasiyası:
  • Təkmil alqoritmlər tələbi proqnozlaşdırmaq, inventarları idarə etmək və istixana tərəvəzlərinin bazara vaxtında çatdırılmasını təmin etməklə təchizat zəncirini optimallaşdırmaq üçün istifadə edilə bilər.

Süni intellekt bu funksiyaları artırırmı?

Qısa cavab bəli. Sənaye tərəfindən dəstəklənən yarışlara və kommersiya yetişdirmə obyektlərində, eləcə də tədqiqat institutlarında davam edən sınaqlara əsaslanaraq, artan sübutlar idarə olunan mühitdə kənd təsərrüfatı obyektinizdə süni intellektdən istifadəni dəstəkləyir.

Uzun cavab, mürəkkəbdir. Reallıq budur ki, biz təsərrüfatların avtomatlaşdırılması səyahətində hələ yeniyik. Bütün məhsullar və təsərrüfatlar fərqlidir və ya fərqli olduğunu düşünür. Onların müxtəlif konfiqurasiyaları, müxtəlif iqlim idarəetmə sistemləri, sensorlar, mədəniyyətlər, təhlükəsizlik tələbləri və əməliyyat sistemləri ilə müxtəlif dərəcələrdə istifadə edilə bilən məlumatlar var.

Bugünkü təsərrüfatlar onilliklər ərzində qurulmuşdur və onlarda (bir neçə dəfə eyni yerdə) müxtəlif texnologiyalar mövcuddur. Onlar məlumatların saxlanması və idarə olunması üçün kəskin şəkildə fərqli yanaşmalar tətbiq edirlər. Və ən əsası, onların çox fərqli büdcələri var.

“Bir çox təsərrüfatlar fərqlidir” ifadəsinin doğru olduğunu fərz etsək, yeni texnologiyaların geniş miqyasda işləməsi üçün yaxşı məlumatlara malik kifayət qədər fermalara çıxış əldə etmək mühəndislərə vaxt, tərəfdaşlıq və səbr tələb edəcək. Heç bir şirkət yaxın gələcəkdə bütün bu həlləri təklif edə bilməz.

Çox güman ki, iqlim nəzarəti kompüter sistemi provayderiniz bir çox şirkət tərəfindən təmin edilən sensorlarla işləməli olacaq. Bu şirkətlərin hər biri alqoritmlər hazırlayan şirkətlərlə birgə işləməyi öyrənməlidir. Daha bir mürəkkəblik qatını əlavə etmək üçün onlar avadanlıq və komponent təchizatçıları ilə işləməlidirlər ki, avadanlıq son bir neçə onillikdə istixana əməliyyatlarının yaratdığı mürəkkəb ekosistem və mühit daxilində əlaqə saxlaya bilsin.

Amma (həmişə bir “amma” var)…

Ohio State Universiteti, Rutgers, Arizona Universiteti, Wageningen Universiteti (WUR), Autonomous Greenhouse Challenge, AGROS, Delphy və çoxsaylı yetişdirici sınaqları kimi layihə və təşkilatların məlumatlarına əsaslanaraq, artan sübutlar iqlim nəzarəti və monitorinqin istifadəsini dəstəkləyir, məlumatlara əsaslanan qərarların qəbulu, enerjinin idarə edilməsi və təchizat zəncirinin optimallaşdırılması, ilkin olaraq ağıllı/ağıllı alqoritmlər və bəzi hallarda generativ AI tərəfindən idarə olunur. Bu zaman ideal namizəd olan təsərrüfatlar bir məhsul istehsal edən yeni yüksək texnologiyalı istixanalardır. Hazırda mövcud olan ən yaxşı məlumat xiyar, pomidor və yarpaqlı göyərtilərdir.

Beləliklə, indi süni intellektə vaxt və enerji sərf etməlisiniz?

Bəli daha asan cavabdır. Bu mərhələdə büdcəniz, məlumat toplamaq, məlumat paylaşmaq qabiliyyətiniz və fermanın texnologiyanı mənimsəmə mədəniyyətiniz nə qədər vaxt, pul və enerji qoymağınızı müəyyən etməlidir. Əminliklə demək olar ki, hər bir təsərrüfat müəyyən səviyyədə mənfi təsirlərdən daha çox müsbət təsir göstərəcək.

Tövsiyəmiz ondan ibarətdir ki, iki amil haqqında düşünməyə başlayın:

1. AI ilə hansı ağrı nöqtələrini yüngülləşdirə bilərsiniz?
2. AI-nin sizin üçün işləməsinə icazə vermək üçün hansı məlumatları toplamaq lazımdır?

İstixana tərəvəz istehsalına və ya digər kommersiya bağçılıq obyektlərinə AI-nin inteqrasiyası davamlı əkinçilik təcrübələrinə, resursların qorunmasına və məhsuldarlığın artmasına kömək edə bilər. Bunların çoxu hələ də məlum deyil və ya sübut olunmayıb. Əmin olan odur ki, uğurla həyata keçirmək üçün kənd təsərrüfatı mütəxəssisləri, məlumat alimləri və texnologiya tərtibatçıları arasında əməkdaşlıq lazımdır. Süni intellekt bu gün mövcud olan məlumatlardan və statistikadan öyrənməlidir. Başqa sözlə, hələ məlum olmayan cavablara problemləri həll etmək niyyətində deyil. Qabaqcıl alqoritmlər isə sübut olunmuş elmi götürə bilər və əkinçilərə və fermerlərə əvvəlkindən daha çox məlumat emal etməyə kömək edə bilər.