Uprawa Precyzyjna

Z uprawy opartej na przeczuciu do uprawy opartej na faktach

Paulina Florax
Paulina Florax
5 czerwca 2019

W Grodan od lat fascynują nas możliwości eksploracji danych i łączymy je z możliwościami oferowanymi przez sztuczną inteligencję. Dzięki temu możemy pomóc sektorowi ogrodnictwa przejść do następnej fazy: uprawy opartej na danych. Nieformalnie nazywamy to Ogrodnictwem 4.0.

Ogrodnictwo 4.0: przyszłość czy nowa rzeczywistość?

Zapytaliśmy Vincent'a Deenen'a, dyrektora ds. Marketingu w Grodan, z ponad 30-letnim doświadczeniem w sektorze rolniczym, prawdziwym weteranem: „Z e-Gro zmierzamy w kierunku rzeczonej nowej rzeczywistości. Przez ostatnie 50 lat Grodan, z siedzibą w pięknym Roermond w holenderskiej prowincji Limburg, wyrósł z dystrybutora koncentrującego się wyłącznie na podłożu z wełny mineralnej na światowego dystrybutora rozwiązań opartych na danych, takich jak e-Gro. Początkowo za pośrednictwem aplikacji, a teraz także w formie otwartej platformy. W tym miejscu spotykają się terminy eksploracja danych i uczenie maszynowe. Jeśli pytasz mnie, to rewolucja.”

Jak działa to eksploracja danych i nauka maszyn?

Odpowiedzi na to pytanie udzielił nam Gursel Karacor, starszy specjalista ds. danych w firmie Grodan, który jest ściśle zaangażowany w rozwój e-Gro: „Największą zaletą e-Gro jest to, że staje się coraz mądrzejsza; nawet codziennie, ponieważ różne strumienie danych odbierane przez system są stosowane 24/7 i wykorzystywane są w celu lepszego prognozowania.”

Czy możesz podać przykład?

Gursel nie musi długo myśleć: „e-Gro ma teraz moduł do przewidywania wydajności pomidorów. W tym celu zbieramy wszystkie dane ze środowiska cyfrowego ustawionego w szklarniach. Mówimy o danych dotyczących roślin (np. wielkość owoców, gęstość łodyg), dane dotyczące szklarni (takie jak temperatura w pomieszczeniu, siła światła), dane dotyczące środowiska (temperatura zewnętrzna, prędkość wiatru) i dane dotyczące plonów. Ta kombinacja danych jest niezbędna do „szkolenia” najnowocześniejszego modelu uczenia maszynowego, w celu lepszego przewidywania wydajności nadchodzących tygodni. Korzystając z danych, ogrodnik ma większą kontrolę nad procesem produkcyjnym, dzięki czemu może zoptymalizować produkcję.”

A co ze Sztuczną Inteligencją?

„Stosujemy podejście sztucznej inteligencji, w którym ogrodnik również odgrywa rolę. Oznacza to, że używamy danych do wyodrębniania przydatnych informacji. Nowoczesne modele uczenia maszynowego, zastosowane w platformie, wypełniają się właściwymi danymi. Także dane wejściowe do e-Gro są procesowane i dane wyjściowe są znacznie bardziej pomocne, również dzięki wiedzy i doświadczeniu ekspertów. W ten sposób możemy pomóc ogrodnikom podejmować mądrzejsze i skuteczniejsze decyzje” - mówi Gursel.

Ogrodnicy zatem naprawdę odgrywają aktywną rolę?

"Na pewno! W rzeczywistości łączymy sztuczną i ludzką inteligencję, aby osiągnąć najlepsze wyniki. Wiedza ogrodnika jest bardzo ważna. Nieodzowna, powiedziałbym".

A jaką rolę odgrywa technologia w przyszłości ogrodnictwa?

Gursel myśli, a następnie odpowiada: „Jako ludzie używamy naszych zasobów znacznie szybciej niż jakiekolwiek inne gatunki. Technologie danych rozwijają się jednak z dużą szybkością, co może pomóc w szybkim wzroście sektora ogrodnictwa szklarniowego. Siła technologii może mieć wpływ na zrównoważoną i wydajną uprawę. Nadmiar dostępnych danych jest jednak niemal nie do przetworzenia przez jedną osobę. Myślę więc, że przetrwanie w sektorze ogrodniczym bez użycia dostępnej technologii stanie się niemożliwe.

Nasze ostatnie wpisy

20240214 RW-GR PHO 1306
By Emmanouela Alexopoulou
Sustainable Growing

Zmniejszenie zużycia energii cieplnej przy zachowaniu wysokiej jakości pomidorów

Sprawdź najnowsze informacje o badaniach firmy Grodan i Philips Full LED.

20220930 RW-GR PHO 1082
Nawadnianie
Uprawa Precyzyjna
Zrównoważona uprawa

Optymalizacja kosztów uprawy

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

20220413 RW-GR ILL 5178
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.

20200804_GR_PHO_5277
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.