ოპტიმიზირებული ზრდის კლიმატი აუცილებელია მოსავლის ზრდის ოპტიმიზაციისთვის. მცენარეთა გაძლიერების პრინციპების მიხედვით, მოსავლის ზრდა განისაზღვრება მცენარეთა სამი ნაშთით. ამიტომ სათბურის კლიმატმა უნდა უზრუნველყოს მოსავლის მხარდაჭერა, რათა მისი წონასწორობა ყოველთვის შეინარჩუნოს. Team AuTomatoes-მა გამოიყენა მცენარეთა გაძლიერების პრინციპები თავიანთი ზრდის სტრატეგიაში ავტონომიური სათბურის გამოწვევის დროს. მათ გაიმარჯვეს გამოწვევაში, რადგან მათ ყურადღება გაამახვილეს მცენარეზე და მის ბალანსებზე, როდესაც ამუშავებდნენ თავიანთ ალგორითმებს და გადაწყვეტილებებს მწარმოებლებისთვის.
მაშ, როგორ გააკეთეს ეს?
ვაგენინგენის უნივერსიტეტისა და კვლევის (WUR) გუნდის სათბურის ტექნოლოგიების სამეცნიერო კვლევის ხელმძღვანელის, სილკე ჰემინგის თქმით, რომელიც კონკურენციის მამოძრავებელ ძალად ითვლება, ასევე აღნიშნა, რომ მცენარეთა გაძლიერება ძლიერი ელემენტია გუნდის AuTomatoes-ის სტრატეგიაში. „მცენარის ირგვლივ ყველა მოქმედების კონცენტრირება, სწორედ ეს არის მოსავლის მოყვანა. როდესაც იპოვით ბალანსს ზრდის ფაქტორებს შორის, თქვენი მოსავალი კარგად მუშაობს. და დღემდე, კარგად მოქმედ ქარხანას ყოველთვის უფრო მეტი შემოსავალი მოჰქონდა, ვიდრე ხარჯები თქვენს მიერ ჩადებული რესურსებისთვის.”
შემუშავდა სხვადასხვა ალგორითმები მცენარეთა ბალანსის მხარდასაჭერად. მაგალითად, ირიგაციის ოპტიმიზაციის ალგორითმი, რომელიც დროულად აჩერებს მორწყვას, რათა გარკვეული დროის შემდეგ მიაღწიოს სასურველ რაოდენობას. ხელოვნური ინტელექტის მოდელი დარწმუნებულია, რომ მოსავალი მიიღებს წყლის ოპტიმალურ რაოდენობას, ამავდროულად ის თავიდან აიცილებს ფილის გაჯერებას მცირე ან საერთოდ არ შუქის დროს, რათა შეინარჩუნოს ყველა სასარგებლო პარამეტრი, როგორიცაა ჟანგბადი და მიკროორგანიზმები.
კიდევ ერთი მაგალითია ვენტილაციის ოპტიმიზაციის კონტროლის ალგორითმი, რომელიც აკონტროლებს ვენტილაციის პოზიციებს ტემპერატურისა და ტენიანობის სასურველი პუნქტების მიხედვით. გარდა ამისა, ტემპერატურის ოპტიმიზაციის კონტროლის ალგორითმი ახორციელებს სწორ ბალანსს სინათლის ჯამს და საშუალო 24-საათიან ტემპერატურას შორის. ამ ალგორითმებმა გუნდს საშუალება მისცა ოპტიმიზაცია მოეხდინა თავიანთი სათბურის საშუალო ტემპერატურისა და, შესაბამისად, მოსავლის ასიმილაციის გამოყენების შესახებ.
გარდა ამ ალგორითმებისა, AuTomatoes-ის გუნდმა ასევე შეიმუშავა ახალი სენსორი, სახელწოდებით სინათლის შეღწევის კიბე. ეს სენსორი ზომავს სათბურში სინათლის რაოდენობას სამ დონეზე: მოსავლის ზედა, შუა და ქვედა ნაწილში. ეს გაზომვები იძლევა ნათელ ფაქტობრივ რაოდენობას, რომელიც აღწევს ტილოში და მიიღება ფოთლების მიერ მოსავლის სხვადასხვა დონეზე. ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას, როგორც საფუძველი თქვენი ფოთლების გასხვლის სტრატეგიისთვის.
გსურთ გაიგოთ მეტი მონაცემთა მართვის მზარდი სტრატეგიის AuTomatoes-ის გუნდის შესახებ, რომელიც მიმართა ავტონომიური სათბურის გამოწვევის მოგებას? გამოიწერეთ ჩვენი ბიულეტენი, ან გამოგვყევით LinkedIn-ზე და Instagram-ზე და იყავით პირველი, ვინც შეიტყობთ!
დამატებითი ინფორმაცია: www.hoogendoorn.nl/en