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苗木行業動態

無人AI種植是未來發展方向

來源:花卉報2020-07-21 09:08715

當前,新一代信息技術的創新發展,為傳統農業帶來了新的契機。同時,以大數據、AI、物聯網、機器人等技術應用為代表的智慧園藝,正在全世界范圍內興起并蓬勃發展,在使用更少資源和人工的條件下,創造了更高的產量和更優的品質。

近日,在第十屆北京(通州)國際都市農業科技節第17期云講堂上,豪根道(北京)農業技術有限公司客戶關系總監趙雪結合無人AI種植大賽,分享了大數據等信息技術在設施園藝產業方面的發展與應用。

無人AI種植大賽

6月8日,由荷蘭瓦赫寧根大學與騰訊公司主辦的第二屆無人AI種植大賽在荷蘭順利結束,由豪根道、VanderHoeven、TUDelft與KeyGene組成的AuTomatoes代表隊以滿分成績獲得冠軍。

大賽很好地展現了在大數據和智能系統下的無人種植狀態。據趙雪介紹,在6個月的比賽時間里,選手們通過遠程操控和AI策略(ICT、模型、機器學習算法等),在不進入溫室的前提下,種植櫻桃番茄。

決賽是由最終的5強隊伍與有20年種植經驗的人類專家競爭,賽方提供環控系統與必要傳感器,選手自選額外傳感器。大賽采用了豪根道的iSii環控計算機系統基本環境功能傳感器,允許代表隊第一天進入安放設備,之后不允許進入溫室,全部由LetsGrow平臺,經由AI算法,對整個溫室進行環控執行,種植策略反饋等。

決賽評定的標準及所占比例分為凈利潤(50%)、環境友好(20%)和AI策略(30%)。通過幾組數據和效果的對比,無人AI種植的能源利用率遠高于人類種植者。

無人AI種植少不了“黑科技”的加持。趙雪分享了幾款黑科技產品,如Thermoview(熱成像儀),可以根據溫室內不同空間的溫度分布,解讀植物的狀態。

數據能為我們做什么?

有人說過,數據是掌控日常工作的利器,處于互聯網時代的我們在眾多領域都已離不開數據。

大數據能為溫室做什么?基礎作用是記錄溫室各種參數、作物生長狀況、產量預測等,可為生產商調配人工提供依據,也可為銷售系統提供參考信息,對制定生產計劃起著重要的參考作用。

大數據可以支撐預測算法,建立預測模型,預測管理病蟲害,及時做出調整,還可結合能源需求及市場價格,預測管理能源。

趙雪在直播中多次提到的LetsGrow平臺,也是比賽中用到的數據處理平臺。LetsGrow建立已有20年,廣泛用于生產種植及科研項目等。

“以生產端統計,在荷蘭大約98%的番茄種植者與95%以上的玫瑰種植者都采用LetsGrow系統。”趙雪說。人們對數據種植意識的不斷提高,加快了LetsGrow的國際化進程。

評定一個溫室優劣的標準體現在作物質量上。LetsGrow可從環控系統、傳感器中采集數據,也可通過APP手動輸入作物以及病蟲害數據,并實時上傳到平臺,將作物分組,形成規范詳細的綜合數據,幫助生產者進行更好管理,提高作物品質。

趙雪強調,LetsGrow已取得ISO27001信息安全體系認證,是園藝行業唯一取得此認證的平臺。所有用戶的數據都儲存在微軟云(Azure)中,對數據的所有處理都是在客戶同意的情況下進行的,不需擔心數據泄露問題。

趙雪還提到了“PlantEmpowerment”理論,出自一本環控寶典《植物賦能》。書中講述了以平衡理念進行種植,倡導維持好植物與溫室間的各種平衡。

2018年李克強總理訪問荷蘭時,接見了10家具有創新精神企業的CEO,豪根道集團CEO高彥平(MartinvanGogh)將《植物賦能》送給總理。

隨著人們對設施園藝的愈發關注,阿里、騰訊、京東等越來越多的企業進入智慧農業領域,這不僅需要園藝種植的專業知識,還需要整合物理學、植物生理學、數據模型、IT等知識。

趙雪表示,在種植過程中,沒有一定的金科玉律,沒有最適合的溫度,只有最匹配的范圍。結合科學的植物生理學知識和數據分析,對數據進行專業解讀,會得到更好的回饋。無論何種規模的項目,數據都是從業者從經驗中學習和進步的鑰匙。

打造智慧園藝項目

“對于種植者而言,與數據平臺能夠實時交互的種植管理系統,才是理想的智慧園藝項目。”趙雪說。

作物監測系統向中央數據平臺發送關于植物水分、能源和同化作用平衡相關的傳感器數據,基于這些數據,中控系統代替人類種植者,按照優化作物生長的方式進行決策,控制溫室的運行。這一場景的實現,得益于人工智能技術。

人工智能技術也將成為農業機器人發展的重要推動者。趙雪通過視頻展示了番茄色度識別儀(Plantalyzer)在溫室內的工作,通過雙目視覺攝像頭巡視番茄,記錄數量,同時抓取圖片進行分級,上傳系統可直接計算出病蟲害的種類和相關數據。此外,她還展示了Gearsensor,可檢測花卉的花頭數,識別果實、花朵開放度等。

“雖然無人運營溫室在很大程度上提高了效率,降低了成本,但仍不可避免地存在諸多技術難點。”趙雪表示。園藝相關知識的教育背景與經驗、傳感器技術、溫室基礎設施以及數據的數量和質量等,都制約著無人種植技術的發展。普及AI種植存在很大難度,但也是未來的發展方向。

“盡管我國園藝行業整體設施水平不高,但是隨著更多人開始重視數據,相信科技,特別是一些新生代農民的崛起,給園藝行業帶來了勃勃生機。相信在國家政策的大力倡導下,以及國人的不斷消化吸收與創新,我國的智慧園藝會慢慢走向正軌。”趙雪表示。

作為一家園藝界的IT公司,趙雪認為,數據是解讀作物狀態、分析生產運營的不二法門,從業者可以從基本的數據分析對比中找到問題的癥結,解決并避免再次發生。

與此同時,隨著科技領域的不斷進步,趙雪建議,不應過分依賴信息技術,盲目冒進,而輕視園藝經驗背景在實際種植中的作用。要去更多地關注植物,了解植物的需求和狀態,嚴謹地在歷史和經驗中找尋自然規律,尊重專業人士的努力,遵循自然法則。

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Gearsensor在溫室內可檢測花卉的花頭數,識別果實、花朵開放度等.

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