올해로 제3회 '자율 온실 챌린지'가 시작됩니다. 과제는 AI를 사용하여 온실에서 '인간의 개입 없이 완전히 자율적으로' 상추를 재배하는 것입니다. 상추는 또한 높은 품질과 수확량 기준을 충족해야 합니다. 또한 물, 비료 및 에너지와 같은 가능한 적은 자원을 사용합니다. 참가자들은 자신의 온실을 돌아다니며 농작물을 확인할 수 있는 재배자와 경쟁해야 했습니다.
오이(2018)와 방울토마토(2019/20)는 이전 판에서 자율적으로 재배되었습니다. 팀은 온도 수준, 빛의 양, 관개 및 식물 및 줄기의 밀도와 같은 기타 여러 매개변수에 대한 이상을 결정해야 했습니다.
팀은 작물을 위해 온실에서 여러 표준 센서를 사용했습니다. 그들은 또한 작물이 자라는 동안 추가 정보를 수집하기 위해 온실에 자체 센서와 카메라를 설치할 수 있었습니다.
기술이 재배자를 이길 수 있습니까?
처음 두 버전에서 팀은 Microsoft, Intel, Tencent, NXP 및 Samsung과 같은 거대 기술 기업의 직원들과 함께 했습니다. 첫 번째 경쟁은 Microsoft 직원과 덴마크 및 네덜란드 대학의 학생들로 구성된 팀이 우승했습니다. 두 번째 이벤트는 Hoogendoorn Growth Management, Van der Hoeven Horticultural Projects, Delft University of Technology 및 Keygene의 직원, 학생 및 연구원으로 구성된 팀이 우승했습니다. 이 팀은 경쟁의 모든 섹션에서 참조 재배자 팀보다 더 나은 성과를 보였습니다. 기술이 이미 재배자를 능가할 수 있고 이것이 인력을 불필요하게 만드는지 여부에 대한 질문으로 이어진 것은 무엇입니까?
우리는 수년 동안 온실 작물에 모든 종류의 기술을 사용해 왔습니다. 재배자들은 너무 더울 때 스스로 창문을 열거나 밖이 추울 때 용광로에 불을 켜야 하는 일을 오랫동안 생략했습니다. 50년 이상 동안 기후 컴퓨터가 그 역할을 대신해 왔습니다. 이러한 종류의 조정은 온도 판독값을 창을 열거나 난방을 켤 수 있는 컨트롤러에 연결하여 자동으로 이루어집니다. 지식 시스템은 30년 전에 훨씬 더 스마트하게 운영할 목적으로 원예에서 이미 활용되고 있었습니다. '인간의 지식'을 포함하는 규칙을 포함하는 이러한 시스템은 이제 AI의 선구자로 간주됩니다.
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