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AI技術如何幫助改造傳統農業,又能帶來怎樣的變化?

2020-06-16作者:三帝動畫點擊:
AI如何優化“種田”效果?
農業場景由于迭代周期較長,通常依賴農業專家數十年的經驗積累。因為過程中也包含了物理、生物化學過程,信息量巨大,使得人類更多依賴感性判斷,難以做到精確決策。
隨著AI技術被引入“數字農業”,研究者可以用傳感器監測數據以提取特征規律,用集成專家經驗的仿真器進行模擬、探索和優化,從而形成一套實時、精準的決策方案。
在本次智慧農業解決方案的落地過程中,AI的作用主要體現在讓種植決策與溫室控制更精準。
據資深農業技術員劉建華介紹,作物在不同的生長周期對溫室環境有不同要求。以溫室溫度為例,傳統番茄種植中,農民應在苗期、花期、果期設定不同溫度,但很難精準識別每個時刻下環境和作物生長狀態的細微變化,從而判斷對應的理想溫度,所以在一個種植周期內,農民通常會估算一個固定溫度值來操作。
上述操作非常依賴經驗,無法實現在低成本條件下,進行精準、實時、自動的種植決策優化和溫室控制。而引入AI后的智慧農業解決方案,在因時制宜上會更有優勢。
在具體操作上,該方案用IoT傳感器按分鐘或小時的高頻密度,采集空氣、土壤的溫濕度、二氧化碳濃度和光合有效值等多種環境數據。
優化后的iGrow溫室仿真器能夠對種植過程進行大量的模擬,在15秒內模擬出82個生長周期,再不斷強化學習AI算法選擇最佳的種植決策。最后達到自動控制溫室,提高作物的品質和產量的目的。
AI改造溫室,抗風險力提升
據騰訊介紹,遼寧的番茄試點中,iGrow方案包含傳感器、控制器、邊緣網關等工具,在騰訊云上搭建配套PaaS平臺,種植決策和溫室控制均可自動執行。農民只需要在種植、采摘、設備日常維護之外做少量基礎農活,節約了人力。
在第一期試點中,騰訊AI Lab使用了當地三個日光溫室種植番茄,其中兩個設置成了iGrow方案的實驗組。5月結束試點后,實驗組和未改造的對照組相比,每畝每季提升數千元凈利潤。
在試驗期間,由于2月份突發倒春寒使得溫度驟降,在對照組中農民參考往年經驗設定了固定溫度,并在周期內調整了3次溫度。但因無法實時調整,在溫度驟降時溫室的保溫性較弱,氣溫波動也會更大。
在設置了iGrow方案的實驗組里,配合卷簾、防風機等底層自動化控制技術,AI改造后的溫室大棚實現了小時級的溫度調整。因此應對寒潮等天氣的抗風險能力也會更高。
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