e-Gro

Jak zacząć: 5 wskazówek gwarantujących sukces przy korzystaniu z danych szklarniowych

Gursel Karacor
Gursel Karacor

Danologia i technologie sztucznej inteligencji dają nam wiele możliwości gromadzenia i eksploracji danych w szklarni w celu zwiększenia wydajności, jakości i plonów.

Omówiłem wszystkie sposoby zbierania danych (czujniki, technologia obrazowania, komputer klimatyczny) w swoich wpisach na blogu 5 powodów, dla których sztuczna inteligencja przekształci przemysł szklarniowy oraz miejsce, w którym istnieje magia: na styku danologii i botaniki. Wspomniałem również, że surowe dane same w sobie nie są zbyt cenne. Kolejnym krokiem jest porządkowanie i eksploracja danych: organizowanie, grupowanie, segmentowanie, analizowanie grupowe, a następnie łączenie wszystkich cennych wyników. Jak można sobie wyobrazić, nie jest to łatwy ani prosty proces i zajmuje ekspertowi lub analitykowi danych większość czasu. Dodatkowo należy zachować dobry przepływ danych (to konieczność!), system przechowywania i backupu.

Być może to wszystko wydaje się przytłaczające i rzeczywiście jest to dużo pracy, ale dobrą wiadomością jest to, że jeśli pracuje się z odpowiednimi ludźmi i systemami, można osiągnąć wspaniałe rezultaty bez dużego wysiłku. Państwa zespół przeprowadza eksplorację danych, analizy i tworzy wyniki. Oprócz dobrego zespołu i systemu, łączenie sił przynosi również wielką korzyść. Mówię, że to koło sukcesu (a nie błędne koło!). Więcej na ten temat poniżej. Co więc trzeba wiedzieć, aby odnieść sukces, korzystając z danych dotyczących szklarni? Oto pięć najważniejszych wskazówek:

Szybkie korzyści korzystania z danych dotyczących szklarni

  1. Kontakt z innymi: Indywidualnemu ogrodnikowi trudno jest połączyć się z innymi producentami w celu wykorzystania dużych zbiorów danych i uczenia się na ich podstawie. Zachęcam ogrodników do dołączenia do istniejących połączeń, takich jak e-Gro, aby lepiej wykorzystać dane dotyczące szklarni. Oprócz pracy z systemem ważne jest również, aby uzyskać odpowiednie wskazówki i pomoc w nauce interpretowania danych. Spróbuj nawiązać kontakt z właściwymi ludźmi i przedyskutuj, jak możesz wykorzystać dane, aby lepiej uprawiać swoje rośliny.
  2. Więcej danych: Jeśli chodzi o dane, najważniejsza jest ilość. Im więcej, tym lepiej: zbieraj jak najwięcej danych. Testowanie i analiza wymagają czasu, a niektóre dane mogą nie zostać wykorzystane od razu, ale będą pomocne w przyszłości. Oprócz ilości ważna jest również jakość danych. Zachowaj konsekwencję w sposobie gromadzenia danych. Spróbuj na przykład zapisywać dane dotyczące konkretnej rośliny w tym samym momencie co tydzień.
  3. Korzystaj z najnowocześniejszej technologii: Bądź na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami i korzystaj z najnowocześniejszej z nauk o danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Produkty nieustannie ewoluują, aby zyskać na dokładności i wydajności. Na przykład jeden z użytkowników e-Gro, Ger Derikx, zaczął wdrażać uprawę opartą na danych. Na każdym etapie sezonu wegetacyjnego ogrodnik odkrywa zalety tej platformy i dowiaduje się, jak efektywnie wykorzystać swoje dane.
  4. Zakończ cykl i zacznij od nowa: Danologia i sztuczna inteligencja pozwalają na ciągłe doskonalenie. Kończąc cykl i zaczynając od nowa, gromadzisz więcej danych, co daje jeszcze lepszy produkt i wynik. Tylko jeden sezon danych nie dostarcza wielu informacji i wskazówek. Im więcej danych, im lepsze one są, tym więcej możesz z nimi zrobić.
  5. Podziel się wiedzą: Zachęcam wszystkich ogrodników do dzielenia się swoim doświadczeniem i danymi. Dziel się wiedzą, aby zyskać jeszcze więcej sojuszników. Koło sukcesu pokazuje, że wiedza rośnie dzięki dzieleniu się (duże zbiory danych).

Nasze ostatnie wpisy

Cost optimisation campaign PL
Nawadnianie
Uprawa Precyzyjna
Zrównoważona uprawa

Optymalizacja kosztów uprawy

Optymalizacja kosztów uprawy pomidora szklarniowego - jak Uprawa Precyzyjna pozwala oszczędzać energię

Czytaj więcej
Grodan, shoot, e-gro, Gursel Karacor
By Gursel Karacor
e-Gro

Jak zacząć: 5 wskazówek gwarantujących sukces przy korzystaniu z danych szklarniowych

Nauka o danych i technologie sztucznej inteligencji dają nam wiele możliwości gromadzenia i eksploracji danych w szklarni w celu zwiększenia wydajności, jakości i wydajności.

Czytaj więcej
Grodan, shoot, e-gro, Gursel Karacor
By Gursel Karacor
e-Gro

Czary-mary: na styku danologii i botaniki

Łączenie danych i nauk o roślinach jest ważniejsze niż kiedykolwiek. Jeśli zastosujemy to we właściwy sposób, moglibyśmy potencjalnie uprawiać owoce i warzywa w bardziej wydajny i zrównoważony sposób, ale jak połączyć naukę o roślinach i danych?

Czytaj więcej
Grodan, shoot, e-gro, Gursel Karacor
By Gursel Karakor
Zrównoważona uprawa

5 powodów, dla których sztuczna inteligencja zmieni przemysł szklarniowy

W tym artykule skupimy się na 5 powodów, dla których AI przekształci przemysł szklarniowy dzięki Gurselowi Karacorowi, starszemu naukowcowi danych w Grodan.

Czytaj więcej