2018an, bost taldek pepinoak hazi zituzten Berotegi Autonomoko Erronka berritzaile batean nazioarteko lehia. Bira: taldeetako bakar batek negutegiko konpartimentua eskuz funtzionatzen duten giza hazle esperientziadunek osatzen zuten. Gainerako lau taldeak baratzezaintza eta adimen artifizialaren (AI) alorreko nazioarteko adituek zeuden. Beren uztak urrunetik eta modu autonomoan kudeatzeko AI irtenbideak garatzen aritu ziren. Lehiaketaren helburua, munduko lehen Berotegi Erronka Autonomoa, elikagaien ekoizpen iraunkorrean aurrerapausoak ematea zen.
Lau hilabete bizien ondoren, eskuzko hazleak bigarren postuan geratu ziren. Artikulu honen egileetako batek zuzendutako lehen sailkatuak irabazi zuen hazteko soluzio autonomo batekin, % 6 errendimendu handiagoak eta % 17 irabazi garbi handiagoak lortu ez ezik, CO gutxiago erabili ere bai.2, berokuntza eta ur sarrerak.
Lehiaketari buruz gehiago jakiteko eta AI irtenbide batek giza hazle trebeen talde batekin nola lehiatu daitekeen —eta are errendimendu handiagoa ere izan dezakeen ulertzeko, ikus ditzagun IA eta berotegi-efektuko automatizazioarekin zer erlazio duen.
Berotegien automatizazioa ez da ezer berria
Hamarkadetan zehar, mahastizainek prozesu-ordenagailuak, sentsoreak eta eragingailuak erabili dituzte berotegiko klima eta ureztatzea kudeatzeko. Egoera horretan, prozesuko ordenagailuaren lana erraza da, arau logiko sinpleetan oinarritzen da. Airearen tenperatura 75 °F baino handiagoa bada, ireki airea, adibidez. Tenperaturak irakurtzeko eta argiak eta berogailuak pizteko eta itzaltzeko lan neketsua makinen esku uzten da.
Noski, arauetan oinarritutako automatizazioak ezin die aurre egin ezusteko egoerari. Garrantzitsuagoa dena, gizaki trebe batek laboreak kudeatzeko erabaki guztiak hartu behar ditu, ingurumen-parametroen ezarpen-puntu zehatzetaraino. Etekin handiak modu fidagarrian lortzeko, ezagutza eta trebetasun maila handia behar da, eta hala ere, erraza da akatsak egitea. Gainera, ustiategiak gero eta handiagoak diren heinean, laboreak etengabe kontrolatzeko lana are zorrotzagoa bihurtzen da.
Zoritxarrez, ekoizleek ongi dakite lana dela ekoizpenean arazoen iturri handiena. Urtez urte, urtean Berotegi-ekoizlea Top 100 Growers inkestak, mahastizainek lanaren kostuarekin ez ezik, eskulan kualifikatuaren erabilgarritasunaren inguruko erronkak salatzen dituzte. Ez da harritzekoa, mahastizainek gero eta modu gehiago bilatzen ari direla erronka horiei aurre egiteko, besteak beste, berotegien kudeaketa autonomoagoa izan dezaketen teknologia berriak.
AI Arauetan oinarritutako automatizaziotik haratagoko urratsa da
Adimen artifiziala pentsatzeko modu ona arauetan oinarritutako automatizazio soiletik haragoko urratsa dela da. AI modernoak matematika erabiltzeari buruzkoa da datuetan ereduak aurkitzeko, berotegietako ingurumen- eta sistema biologikoetan aurkitzen diren motakoak barne. Adibidez:
- Klima-datu nahikoa izanik, ekoizleek AI erabil dezakete konfigurazio-puntu optimoak zehazteko eta klima-iragarpenak egiteko.
- Laborantza-errendimenduaren datu nahikoa izanik, ekoizleek AI erabil dezakete errendimendu-aurreikuspenak sortzeko.
- Irudi-datu nahikoa izanda, ekoizleek AI erabil dezakete izurriteak eta gaixotasunak detektatzeko.
AI mota batzuek datu berrietatik ere ikas dezakete, denboran zehar emaitza hobeak emanez.
Eguneroko berotegi-eragiketetan informazio sakonagoa emateko gai izanik, IA erabil daiteke adituen erabakiak hartzen laguntzeko eta ekoizleei modu esanguratsuan ahalduntzeko. Azken finean, emaitza onenak giza adimenaren eta adimen artifizialaren konbinazio pentsakor batetik datoz.
AIren datuetan oinarritutako ikuspegia arauetan oinarritutako ikuspegi klasikoarekin ere konbina daiteke, inoiz baino berotegi-efektua automatizatzeko maila askoz handiagoa ahalbidetuz. Laburbilduz, mahastizainek AI erabil dezakete zeregin operatibo asko automatizatzeko, industria erronka duten lan arazo kronikoak arintzen lagunduz.
Datuak AIaren erregaia dira
AI algoritmo matematikoei buruzkoa den heinean, datuei buruzkoa ere bada. Uste denaren aurka, AIan erabiltzen diren algoritmo ohikoenetako batzuk hamarkada luzeak dira. Ez dira oso konplikatuak ere. Baina denbora luzez, datuen erabilgarritasuna - datuak prozesatzeko behar den konputazio-potentzia merkearekin batera - faktore mugatzaileak izan dira.
AIren potentziala desblokeatzeko azken garapen bat behar izan da ordenagailuaren hardwarean. Smartphoneen iraultzak, Applek 2007an piztu zuena, fabrikazio-ekosistema eta hornikuntza-kate guztiz berriak sortu zituen mundu mailan. Honek ordenagailuaren hardwarearen oinarrizko ekonomia aldatu zuen, itxuraz egun batetik bestera. Hardwarearen osagai nagusiak, hala nola mikroprozesadoreak, irratiak eta sentsoreak, esponentzialki merkeagoak, txikiagoak eta indartsuagoak bihurtu ziren. Datu gordinen zirriborroak uholde bihurtu ziren. Datu ugari eta konputazio-ahalmen berriak AI-a eraldatzen lagundu zuen merkataritza-aplikazio gutxi dituen jakin-min ikertzaile batetik itsas aldaketa teknologiko batera.
IoT Datu ugari ekartzen ditu
1980ko hamarkadaren hasieran, Pittsburgheko Carnegie Mellon Unibertsitateko graduondoko ikasleak haserretu ziren Coca-Cola saltzaile makina batera ibiltzearekin, hutsik aurkitzeko. Aldatu egin zuten bere inbentarioa Internet bidez jakinarazi ahal izateko. Hori horrela, Internetera konektatutako munduko lehen tresna asmatu zuten.
Gaur egun, milaka milioi gailu, handi zein txiki, kontsumo-elektronikatik hasi eta industria-makinetaraino, lehen soda makina horrekin bat egin dute Internetera konektatuta, gauzen Internet (IoT) deritzona osatuz. Esanguratsua da, aurreko hardware-belaunaldietan ez bezala (berotegi-efektua automatizatzeko soluzio arrunt asko barne), IoT gailuek Interneten erabiltzen diren datu-formatu eta komunikazio-protokolo mota berdinak erabiltzen dituztela. Interneteko estandar globaletan oinarrituz, errazagoa izan daiteke IoT gailuekin datuak trukatzea sistema mota batetik bestera zubitzeko hardware gehigarririk behar izan gabe.
Elkarrekin, AI eta IoT teknologia osagarriak dira. IoT hardwareak ekoizleei negutegietako datu gordinak errazago biltzen laguntzen die. Eta AI softwareak ekoizleei datu horiei zentzua ematen eta horretan jarduten laguntzen die laboreen ekoizpena hobetzeko.
Kasu praktikoa: Kenneth Tran-en arrakasta Autonomous Greenhouse Challengen
Tran doktorea: 2018an, AI ikertzailea izan nintzen Microsoft Research-en Seattletik gertu, indartzeko ikaskuntza gisa ezagutzen den AI mota berriago batean lanean. Bertan ahalegin berri bat hasi nuen gure ikerketa ingurune kontrolatuko nekazaritza eremuan aplikatzeko. Sonoma izeneko proiektuarekin, Kanadako Ontarioko Harrow Research Center-eko landare-zientzialariekin lankidetzan aritu ginen, eta Wageningen University & Research-ek Holandako Wageningen University & Research-ek antolatutako nazioarteko lehen Autonomous Greenhouse Challengen lehiatzen amaitu genuen.
Erronka honetan, talde bakoitzak pepinoak hazi zituen 315 metro koadroko negutegiko konpartimentu batean lau hilabete inguruko iraupenean. Konpartimentu hauek prozesuko ordenagailu estandarrez, klima-sentsoreez eta eragingailuez hornituta zeuden. IoT interfaze digitalak (REST APIak) erabiliz, gure AI programek sentsoreetako datuak etengabe irakur ditzakete, konfigurazio-puntu optimoak zehaztu eta prozesu-ordenagailuetara itzultzeko puntuak bidal ditzakete, Internet osoan zehar (ikus beheko irudia). Erronkari buruzko xehetasun gehiago eta bere emaitzei buruzko artikulu batean aurki daitezke Hemming et al. (2019).
Pepinoak hazten eta gure hasierako prototipoan esperientzia falta izan arren, gure hazkuntza autonomoko irtenbideak lehiaketa irabazi ahal izan zuen. Bigarren sailkatua ere gainditu genuen, holandar mahastizain adituek osatutako erreferentziazko taldea, %6 errendimendu handiagoarekin. Etekinaren marjina hori ustiapen-irabazien %17ko igoeraren baliokidea zen.
Erreferentzia taldea gaizki aritu al da? Inola ere ez. Ikaragarri ondo aritu ziren, aditu askoren arabera. Haien etekina ia 50 kg/m-koa zen2 lau hilabeteko epean, hau da, ia 150 kg/m-ren baliokidea2 urteko. Hau errendimendu handikotzat jotzen da berotegi baten planetako edozein lekutan.
Berotegi Autonomoaren Erronkaren ondorioz, Koidra sortu nuen 2020an gure ikaskuntzak zuzenean eraikitzeko eta AI eta IoT-en punta-puntakoa nekazaritzarako eta beste industria-kontrolerako aplikazioetarako.
AI eta IoT buruzko galdera egokiak egitea
Gaur egun, berotegi-ekoizle gehiago AI eta IoT hartzeko prest eta prest daude. Erronka nagusia merkatuan dauden produktuei zentzua ematea eta marketin-hizketa guztian zehar ibiltzea da. Enpresa askok gogotsu aldarrikatzen dute negutegietarako funtzionatuko duen AI algoritmo edo IoT gailu bat dutela.
Hona hemen AI softwarea eta IoT hardwarea ebaluatzerakoan kontuan izan beharreko funtsezko gogoeta batzuk:
- Performance: Laboratzaileek mundu errealeko onura zehatzak ikusteko gai izan behar dute. Galdetu: AI-a frogatu al da ekoizpen komertzialean etekina eta baliabideen eraginkortasuna hobetzeko? Zein baldintzatan? Zein da konpainiaren ibilbidea AI eta IoT softwarea garatzen?
- AI diseinua: AI irtenbide eraginkorrenek giza adimenaren onena eta adimen artifizialaren onena konbinatzen dituzte erabakiak hartzeko. Galdetu: Nola aprobetxatzen du AI ereduak lehendik dagoen ezagutza-taldea? Nola ziurtatzen du errendimendua hobetuko dela denborarekin datu gehiagorekin?
- Software diseinua: Negutegiko eragiketak kontrolatzen jarraitu behar dute ekoizleek. Galdetu: zein software diseinu-printzipio erabiltzen dira laboreen segurtasuna bermatzeko? Erraz alda al dezaket eskuzko, gomendioetako eta pilotu automatikoko moduetatik uneoro?
- Datuen jabetza: Landatzaileek euren datuen jabe izan behar dute eta "saltzaileen blokeoa" saihestu beharko lukete. Galdetu: erraz inporta al ditzaket datuak beste sistemetatik? Nire datuen babeskopia egin eta esportatu al dezaket? Ba al dago datu zuzeneko sarbidea eta integrazio pertsonalizatuak ahalbidetzen dituzten APIrik? Erabili al ditzaket saltzaile ezberdinen softwarea eta hardwarea, orain eta etorkizunean?
AI eta IoT-ek hazleak ahaldu ditzakete
Baliabide kritikoak —ura eta energia, baita denbora, dirua eta eskulan kualifikatua— gero eta urriagoak diren mundu honetan, zentzuzkoa da teknologia berriak arakatzea zama hori arintzeko. Autonomous Greenhouse Challenge-n ikasi genuenez, ekoizleek errendimendu handiagoak eta baliabideen erabilera eraginkortasun handiagoak lor ditzakete AI softwarea eta IoT hardwarea erabiliz. Gainera, teknologia hauek erritmo bizian garatzen eta aurreratzen jarraitzen dute.
Azken finean, AI eta IoT negutegiko hazleei benetan ahalbidetu diezaiekete —erabaki hobeak har ditzaten, gutxiagorekin gehiago egiteko— munduko elikagaiak modu jasangarriagoan hazteko.