Zrównoważona uprawa

Wprowadzenie technologii obrazowania do szklarni

Rasit Abay

Czy wiesz, że technologie stosowane w nauce o kosmosie mogą być również stosowane w szklarniach high-tech? Tak, zgadza się. Nasz partner Rasit Abay, badacz kosmicznej świadomości sytuacyjnej i założyciel Futurifai, bada obecnie, w jaki sposób można zastosować technologię obrazowania do rejestracji upraw i przewidywania plonów. Dzięki tej technologii ogrodnik musi zrobić tylko kilka zdjęć swojej szklarni, a maszyna będzie w stanie pomóc mu policzyć i zmierzyć podstawowe parametry uprawy i ocenić jej zdrowotność. To nie jest scenariusz science fiction w dalekiej przyszłości; w rzeczywistości, według Rasita Abaya, ta ekscytująca technologia może być już wykorzystana do końca tego roku.

1. Czym jest technologia obrazowania? Dlaczego to jest istotne?


„Dzięki tej technologii maszyna może analizować zestaw zdjęć i udzielać porad ogrodnikom na podstawie informacji dostarczanych przez te zdjęcia. Pomaga to ogrodnikowi podejmować krytyczne decyzje dotyczące na przykład zarządzania nawadnianiem, oświetlenia i zbioru. Interesującą rzeczą w tej technologii jest to, że maszyna uczy się na podstawie poprzednich doświadczeń dzięki zaawansowanym algorytmom głębokiego uczenia. Za każdym razem, gdy urządzenie analizuje zestaw zdjęć, lepiej poznaje szklarnię i opracuje dostosowane porady dla tej konkretnej szklarni. Różne maszyny w różnych szklarniach mogą także ze sobą współdziałać i uczyć się od siebie. W ten sposób można opracować modele prognostyczne, aby pomóc ogrodnikom uprawiać jeszcze wydajniej ”.


2. Najpierw pracowałeś nad technologią obrazowania dla sektora kosmicznego. Co sprawiło, że zamieniłeś to na sektor ogrodniczy?

„Uznałem, że nadszedł czas, aby wprowadzić technologie z badań kosmicznych AI do praktycznych wyzwań naszego codziennego życia. Wiele osób uważa AI i nowe technologie za przerażające i obawia się, że zabierze im to pracę. Chciałem usunąć ten strach. Technologie są już częścią naszego codziennego życia i mogą pomóc nam w rzeczach, których nie lubimy (na przykład liczenie zbiorów). Mamy roboty na liniach montażowych i autonomiczne samochody i wszystkie one w pewnym stopniu zależą od sztucznej inteligencji i technologii obrazowania. Dlaczego więc nie skorzystać z tych technologii, aby wprowadzić na rynek świeżą i zrównoważoną żywność? Dlatego postanowiłem przenieść swoją wiedzę z kosmosu do branży ogrodniczej i zacząłem współpracować z takimi firmami jak Grodan.”

 

20200423 GR PHO 5182

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, e-Gro, Grodan101, MJ
e-Gro

Wersja e-Gro z II kwartału 2022: Szybszy wzrost dzięki uruchomieniu Analizy Upraw, centrum wsparcia i optymalizacji uprawy papryki

Wiemy, że wielu ogrodników boryka się z licznymi wyzwaniami w swojej szklarni. Nadchodzi sezon zbiorów i prawdopodobnie przyda się kilka dodatkowych rąk! Niestety przy obecnych brakach kadrowych nie jest łatwo znaleźć dodatkową siłę roboczą. Poza tym ceny energii są najwyższe w historii, co sprawia, że jeszcze ważniejsze jest jak najefektywniejsze jej wykorzystanie. Jednocześnie konsumenci coraz częściej domagają się upraw wysokiej jakości, a zrównoważony rozwój odgrywa coraz większą rolę.

Czytaj więcej
grodan, egro, e-gro, release, video, grodan101
Nawadnianie
Uprawa Precyzyjna
Zrównoważona uprawa

e-Gro wersja 1kw: Zoptymalizowane strategie nawadniania, w tym przeprojektowany Moduł Warunków

Mamy nadzieję, że pierwsze plony były udane i z powodzeniem wprowadzacie do systemu e-Gro swoje plany dotyczące nowych zbiorów. Zbieranie i analizowanie danych ma większe znaczenie niż kiedykolwiek przy optymalizacji strategii rozwoju. Dlatego dokładamy wszelkich starań, aby stale poprawiać wydajność upraw, udostępniając aktualizacje. Od dziś mamy nową wersję e-Gro.

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