"Найближчим часом поєднання інтелектуальної технології, традиційних технологій та нових технологій забезпечить новий спосіб виробництва". "У попередньому періоді на форумі" Арабський Форум-Думаюча Освітленість ", який відбувся в 2017 році," Засідання садівничого освітлення, голова японського науково-дослідного інституту рослин у стародавньому Мавлетрі професор висловив своє бачення майбутнього рослинних рослин. виступ на тему "Світлодіодне освітлення та контроль за навколишнім середовищем". Далі йде мова, складена редакторами стародавнього професора Матлетрі.
Питання ресурсів та ефективності та питання контролю витрат
Сьогодні в Японії працюють понад 200 підприємств із системою внутрішнього освітлення заводу, а число рослинних комбінатів з кожним роком збільшується, і цей тип заводів у Китаї, Сполучених Штатах та Європі також є швидко розвивається.
Теоретично, штучне освітлення може використовувати найменшу кількість ресурсів для досягнення найвищої урожайності та якості рослин, тим самим зменшуючи витрати та зменшуючи викиди забруднюючих речовин. Але насправді, мало рослинних рослин насправді робить стійкі прибутки на даний момент, і чому? Вона полягає в тому, що врожайність та якість продукції значно нижча, ніж теоретичний потенціал, через низьку пропускну спроможність та меншу завантаженість, що призводить до збільшення виробничих витрат.
З точки зору експлуатації, рослинні рослини вимагають більш високого рівня кваліфікації, більш складних операцій, конфігурації програмного забезпечення та високої вартості продукції на одиницю площі, тоді як стале виробництво ще не реалізовано, що означає подальші дослідження. Але з точки зору технічного потенціалу рослинні рослини мають перспективний бізнес.
Цей процес включає в себе багато складних інтелектуальних технологій, включаючи штучний інтелект, ІКТ, робототехніка та інше. З іншого боку, існує необхідність об'єднати традиційні знання в галузі ботаніки та сільського господарства, особливо біологічні показники та навіть деякі генетичні знання.
Як подолати складність екологічного контролю
Заснована на системі управління штучним інтелектом, пов'язана з датчиками, датчики можуть розуміти навколишнє виробниче середовище і будуть передані в велику базу даних даних, включаючи фенотиповий аналіз росту рослин, аналіз навколишнього середовища та інші аспекти даних. Контроль компонентів, хмарних обчислень, роботів-технологій є неодмінною складовою частиною керуючої системи AI у всіх аспектах інтелектуальних налаштувань може досягти бажаної мети, але складність факторів росту рослин є дуже складною.
Яка роль відіграє світло у процесі росту рослин? По-перше, з енергетичної точки зору, може сприяти фотосинтезу, променистому тепла; По-друге, з погляду джерел інформації ми можемо знати стан метаболізму росту рослин та прояв легкої форми в цьому процесі.
У світлі середовища росту рослин необхідно враховувати густину світла світла потоком PPFD, напрямок світла та світловий цикл. Серед них напрямок світла, світло зверху вниз або знизу, щоб висвітлити, все ще є панорамою, ці змінні ґрунтуються на динамічній зміні часу, і найболючішим є те, що змінні в зазначеній змінній будуть бути зачепленими іншими змінами. Температура листя, концентрація вуглекислого газу або вологості, склад інших добрив, наповнення рослин тощо буде впливати на навколишнє середовище. Також існує певна провідність, така як передача бактерій, інфекція захворювання спричинить вплив. Світло середовища пов'язане з загальним циклом росту рослин.
"Вартість одиниці x суми максимально можливої величини, це те, що ми хочемо досягти ідеальної мети", відіграватиме величезну роль світлодіодні технології, що дозволяють досягти від електричної енергії до перетворення світлової енергії. І що ми робимо, це не тільки завершення перетворення світла в електрику, а потім зростання рослини пізніше.
Які фактори, що впливають на вирощування овочів, вважають економічну цінність? Перш за все, дивіться на вагу, розмір, форму, колір, фактуру, а також щоб побачити склад поживних речовин, вітамін С, антиоксидант та ін. Ми хочемо звести до мінімуму фізіологічні причини неблагополучних умов рослини, такі як відсутність мікроелементи, викликані поверхнею рослини білими або чорними плямами. У той же час, смак та смак овочів відіграють величезний вплив на його економічну цінність. Крім того, термін придатності також є впливовим чинником. Вищезазначені чинники тісно пов'язані з навколишнім виробництвом, середовищем та видами рослин. Отже, коли справа доходить до пошуку рішення, немає потреби в досвіді, але сміливою фантазією та баченням, оскільки система є надто складною.
Для досягнення найкращого рішення PPFD оптимальне рішення вимагає великої кількості вимірювань, точного розрахунку, великих даних, штучного інтелекту тощо. Світлое середовище забезпечує чудове середовище для таких речей, як високошвидкісні мікропроцесори з великою пам'яттю, великий обмін штучним інтелектом, мережа відкритих платформ даних або omics функцій тестування ДНК.
Білий світлодіод зараз містить все більше зеленого світла, перш ніж хтось вважає, що зелене світло не потрібне для росту рослин. Але в цій частині може бути скомпрометований фотосинтез щільного зрошення рослин, якщо зелений світ не розглядається. Також було встановлено, що зелене світло корисно при вивченні фотосинтезу в листах однієї листової рослини, і більш інтенсивним буде інтенсивне зрошування та фотосинтез рослин. Вчені вказують, що зелене світло має підвищену стійкість до рослин, і деякі дослідження показали, що зелений світло змінює зрошування рослин, але ця частина знань дуже мала.
Подвійна система заводу
Перша світлодіодна інтелектуальна система освітлення, що базується на середовищі таблиці, основних модулях, апаратному та програмному забезпеченні, а також двомоторній моделі, тобто частині існування заводів-рослин та іншої частини фабрики віртуальних заводів, тому що це буде велика кількість використання віртуальних цифрових технологій.
У процесі поверхневого аналізу середовищного контролю дуже важливим є фенотипічний аналіз, включаючи специфічність самої рослини, характеристики води, азоту, сполук хлорофілу, аналіз експресії рослин тощо. Потрібно поєднати два аспекти генетичної та екологічна інформація. Яке визначення фенотипу рослин? Ми вимірюємо специфічність рослин, такі як характеристики рівня рослинних клітин, характеристики зрошувального шару та пов'язані з ним функції за допомогою деяких методів і схем.
Обладнання фенотипічного обладнання для зйомки зображення включає в себе загальну камеру, вимірювання спектрального випромінювання, далекі інфрачервоні випромінювання, 3D-сканування флюоресценції, триколірний сенсор і так далі. Світлодіодна кольорова камера може розуміти тривимірні дані заводу та вводити її на комп'ютер, інтегрувати інші загальні дані та дані навколишнього середовища.
Цей метод може бути використаний для розробки спеціальних сортів рослин, придатних для внутрішніх замкнутих рослинних рослин, які можуть бути спеціально укріплені, щоб виробляти компонентний вміст сільськогосподарських культур, таких як індивідуальні C рослини з особливо високим вмістом, які можуть створювати хворобостійкі рослини. Отриманий рослина має незначний тиск на периметр, тому що це відносно закрите середовище без застосування пестицидів або щось подібне.
У порівнянні з традиційним виробничим режимом цей модуль має високу масштабованість. Як ми всі знаємо, існує розрив між дослідженнями та застосуванням, обсяг лабораторій невеликий, немає можливості масштабувати, тому в великих умовах часто неможливо, такий же невеликий обсяг виробництва та комерційного виробництва між розривом.
У такому середовищі ми виробляємо базовий модуль з наведеними вище характеристиками, один з них масштабований, один є адаптованим. Нинішнє використання цієї системи виробництва рослин передбачає різноманітні зміни, характеристик рослин, навколишнє середовище, деталі управління генетичними ресурсами рослин тощо, щоб дійсно приносити більше різновидів рослин для покращення плану екологічного контролю. Оскільки зараз розростання та комерціалізація розвиваються окремо, подальше розведення та комерціалізація є поширеними.
Те, що ми насправді маємо робити, це інтеграція даних, кожну секунду, кожну частину даних, дані геноміки та керування даними та імплантується в систему машинного навчання, через штучний інтелект на основі вищезазначеного глибокого навчання, щоб отримати більше інформації, це інформація може управлятись середовищем розмноження.
Подвійні рослинні рослини, з одного боку, є рослинними рослинами суб'єкта господарювання, з одного боку - фабрика віртуальних заводів, а саме цифрова система управління. Таким чином, існує зв'язок між віртуальним світом і реальним світом, і велика кількість інформації проходить від індуктивного пристрою до світу. На основі всіх оброблених даних віртуальна система може обчислювати та прогнозувати майбутнє, такі як майбутнє виробництво, змінні середовища та можливі витрати. І ми можемо зробити порівняння, віртуальний пристрій для майбутнього прогнозованих даних точний. Якщо є проблема, деякі віртуальні обчислення можуть бути скориговані в часі.
"Ми маємо гарне бачення: найближчим часом поєднання інтелектуальної технології, традиційних технологій та нових технологій дає новий виробничий режим". "Реальна реалізація системи подвійного росту рослин вимагає повного набору конфігурації програмного забезпечення, а для даних також потрібна відкрита платформа для обміну даними, фабрика заводу потребує розподіленої, всюдисущої мережі".
і рослинно-рослинні системи можуть поєднуватися з іншими біологічними системами, такими як рибальські майданчики, посадка грибів тощо, щоб забезпечити свіжі продукти харчування для міста. Я не описую гарну мрію, вона стала реальністю.
