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AI技术如何帮助改造传统农业,又能带来怎样的变化?

2020-06-16作者:三帝动画点击:
AI如何优化“种田”效果?
农业场景由于迭代周期较长,通常依赖农业专家数十年的经验积累。因为过程中也包含了物理、生物化学过程,信息量巨大,使得人类更多依赖感性判断,难以做到精确决策。
随着AI技术被引入“数字农业”,研究者可以用传感器监测数据以提取特征规律,用集成专家经验的仿真器进行模拟、探索和优化,从而形成一套实时、精准的决策方案。
在本次智慧农业解决方案的落地过程中,AI的作用主要体现在让种植决策与温室控制更精准。
据资深农业技术员刘建华介绍,作物在不同的生长周期对温室环境有不同要求。以温室温度为例,传统番茄种植中,农民应在苗期、花期、果期设定不同温度,但很难精准识别每个时刻下环境和作物生长状态的细微变化,从而判断对应的理想温度,所以在一个种植周期内,农民通常会估算一个固定温度值来操作。
上述操作非常依赖经验,无法实现在低成本条件下,进行精准、实时、自动的种植决策优化和温室控制。而引入AI后的智慧农业解决方案,在因时制宜上会更有优势。
在具体操作上,该方案用IoT传感器按分钟或小时的高频密度,采集空气、土壤的温湿度、二氧化碳浓度和光合有效值等多种环境数据。
优化后的iGrow温室仿真器能够对种植过程进行大量的模拟,在15秒内模拟出82个生长周期,再不断强化学习AI算法选择最佳的种植决策。最后达到自动控制温室,提高作物的品质和产量的目的。
AI改造温室,抗风险力提升
据腾讯介绍,辽宁的番茄试点中,iGrow方案包含传感器、控制器、边缘网关等工具,在腾讯云上搭建配套PaaS平台,种植决策和温室控制均可自动执行。农民只需要在种植、采摘、设备日常维护之外做少量基础农活,节约了人力。
在第一期试点中,腾讯AI Lab使用了当地三个日光温室种植番茄,其中两个设置成了iGrow方案的实验组。5月结束试点后,实验组和未改造的对照组相比,每亩每季提升数千元净利润。
在试验期间,由于2月份突发倒春寒使得温度骤降,在对照组中农民参考往年经验设定了固定温度,并在周期内调整了3次温度。但因无法实时调整,在温度骤降时温室的保温性较弱,气温波动也会更大。
在设置了iGrow方案的实验组里,配合卷帘、防风机等底层自动化控制技术,AI改造后的温室大棚实现了小时级的温度调整。因此应对寒潮等天气的抗风险能力也会更高。
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