КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Контроль і управління в складних системах (КУСС-2024)

Розмір шрифта: 
КЕРОВАНЕ ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ УПРАВЛІННЯ ТЕПЛИЦЯМИ: МОЖЛИВОСТІ ТА ВИКЛИКИ В АВТОМАТИЗАЦІЇ
Олег Ігорович Суворін, Владислав Володимирович Кабачій

Остання редакція: 2024-12-08

Анотація


У статті розглядаються можливості та виклики, пов'язані з автоматизацією управління теплицями на основі штучного інтелекту (ШІ). У сучасному сільському господарстві постають проблеми, зокрема обмеженість орних земель, зміни клімату та необхідність забезпечення продовольством зростаючого населення. ШІ разом із комп'ютерним зором та машинним навчанням дозволяє розвивати більш точне управління в теплицях, що, своєю чергою, сприяє підвищенню врожайності та зниженню витрат ресурсів. Однак автоматизовані системи, особливо в умовах війни в Україні, стикаються з серйозними викликами, такими як залежність від інтернет-з’єднання, ризик втрат врожаю через форс-мажорні обставини та необхідність у високій стійкості до зовнішніх факторів.

В статті представлений аналіз наукових досліджень, які підтверджують потенціал ШІ в управлінні теплицями, а також аналіз існуючих рішень, таких як LUNA від iUNU, AgroFlow та Heliospectra. Рішення LUNA пропонує інтеграцію комп’ютерного зору для моніторингу стану рослин в реальному часі та забезпечує точне управління кліматичними умовами. AgroFlow спеціалізується на оптимізації зрошення та контролює стан ґрунту, а Heliospectra використовує інтелектуальні LED-системи освітлення для максимізації фотосинтезу. Ці технології дозволяють зменшити використання води, добрив та енергії, підвищуючи врожайність на 15-30% у різних умовах.

Окрему увагу автори приділяють викликам, пов'язаним із залежністю від хмарних сервісів та інтернет-з'єднання, що може спричинити перебої в роботі систем. Запропоновані шляхи вирішення включають впровадження локальних систем обробки даних, резервних джерел живлення, технологій альтернативного підключення, таких як супутниковий інтернет, а також розподіл електроживлення теплиці на зони з впровадженням черг.

Загалом, автори відзначають, що розвиток автономних теплиць з ШІ може суттєво покращити показники врожайності та стабільність агровиробництва, зменшуючи залежність від зовнішніх ресурсів і підвищуючи стійкість тепличних систем до зовнішніх факторів, що особливо актуально в умовах надзвичайних ситуацій, таких як війна та природні катастрофи.


DOI: https://doi.org/10.31649/mccs2024.3-11


Ключові слова


автоматизація; штучний інтелект; теплиці; хмарні технології, стійкість, машинне навчання; управління ресурсами; роботизовані системи;

Посилання


[1] Matysik, N. Opportunities and Obstacles of AI in Greenhouse Management. Greenhouse Grower, 2024. URL: https://www.greenhousegrower.com/technology/opportunities-and-obstacles-of-ai-in-greenhouse-management/

[2] Fisher, L. Why It’s Time to Start Using Artificial Intelligence in Your Greenhouse. Greenhouse Grower,2023. URL: https://www.greenhousegrower.com/technology/why-its-time-to-start-using-artificial-intelligence-in-your-greenhouse/

[3] Hoseinzadeh, S., & Garcia, D. A.. AI-driven innovations in greenhouse agriculture: Reanalysis of sustainability and energy efficiency impacts. Energy Conversion and Management, 2024 URL: https://doi.org/10.1016/j.ecmx.2024.100701

[4] Zhu, M., & Shang, J. Remote Monitoring and Management System of Intelligent Agriculture under the Internet of Things and Deep Learning. ResearchGate, 2022 URL: https://www.researchgate.net/publication/360811964_Remote_Monitoring_and_Management_System_of_Intelligent_Agriculture_under_the_Internet_of_Things_and_Deep_Learning

[5] LUNA by iUNU. AI-Based Computer Vision Solutions for Greenhouses. iUNU. Доступно за: https://iunu.com/

[6] Heliospectra. Intelligent LED Grow Lights and Control Systems for Optimal Plant Growth. Heliospectra. URL: https://heliospectra.com/ [7]. AgroFlow. AgroFlow Solutions. URL: https://logger.agroflowsystem.com/