Роль сенсоров и сбора данных в успешной вертикальной ферме

Статья написана доктором Марселем Крайжн (Marcel Krijn), главным исследователем компании Signify с более чем десятилетним опытом в овощеводстве. Главная сфера его интересов — развитие вертикального земледелия как массового метода производства продуктов питания, который одновременно энергоэффективен и коммерчески успешен. Его усилия в исследовании также сосредоточены на развитии новых возможностей управления ростом растений на основе больших данных

Широко известно, что вертикальные фермы имеют множество преимуществ перед традиционными методами ведения сельского хозяйства. Проще говоря, несмотря на относительно высокую стоимость создания и серьезные операционные расходы, урожайность в них на единицу площади существенно превосходит показатели большинства продвинутых теплиц. Но чтобы постоянно получать большие урожаи, надо гарантировать неизменно лучшие условия для роста растений. В этом вопросе сенсоры и сбор данных имеют решающее значение, и поэтому они могут изменить будущее вертикального земледелия.

Чтобы использовать сенсоры и их данные эффективно, надо прежде всего знать, какая информация от них полезна и почему. Самые важные показатели для измерения, влияющие на рост, следующие:

Эти данные важны по ряду причин. Например, по разнице между температурой растений и воздуха можно определить, открыты ли устьица листьев. Если они закрыты, растение не может поглощать углекислый газ и конвертировать его в биомассу. Подобным образом мы можем постоянно отслеживать pH (кислотность) и электропроводность воды для полива, чтобы поддерживать оптимальные условия для роста растений. К слову, Philips сотрудничает с несколькими компаниями по производству и разработке сенсоров для измерений других показателей воды для полива, например содержания железа или магния.

Как бы это странно ни звучало, но Philips также измеряет уровень освещенности и спектр, к которому чувствительны растения, несмотря на то что мы уже можем в теории подсчитать эти данные, исходя из типа и числа установленных модулей освещения LED. Однако, как показали исследования Philips, получаемый растениями уровень освещенности может отличаться от указанных на модулях показателей почти в два раза: на него оказывают влияние оптические свойства материалов, используемых между и над растениями. Эти значения во многом зависят от доли площади, занимаемой растениями, поэтому, учитывая такие большие расхождения с потенциально ожидаемыми данными, для поддержания оптимальных условий роста мы должны измерять и освещенность.

Сенсоры позволяют нам отслеживать упомянутые показатели роста, распознавать аномалии и определять проблемы как можно раньше. Найдя проблемы на ранней стадии, мы можем отреагировать проактивно, а не ретроактивно. Это особенно заметно по системным проблемам, таким как отклонение температуры от заданных значений, — в этом случае можно исправить ситуацию чуть ли не немедленно.

В дополнение к измерению условий роста, отслеживание результатов роста также дает ценные данные, такие как общий размер растения, его высоту, вес и цвет. Philips может использовать камеры для получения фотографий растений и отображения, например, слоев роста на них, исходя из развития в течение времени определения соответствия ожидаемых показателей роста и фактических (сравнивая данные, полученные во время предыдущих урожаев при похожих условиях). Как и сенсоры, камеры могут также помочь предотвратить возникновение проблем на ранних стадиях, определив недостатки в развитии в зачаточном их состоянии (например, ожог кончиков листьев) и появление болезней.

Сенсоры Philips позволяют измерять самые важные для роста растений показатели. В них входят климатические данные и показатели по поливу, включая объем полученной растениями и не впитавшейся влаги, pH и электропроводность. В исследовательском центре компании Philips GrowWise Кампуса высоких технологий Эйндховена (Нидерланды) собирают около 1,6 тыс. уникальных контрольных показателей и значений сенсоров каждые десять минут от восьми климатических ячеек. Это важное исследование, которое помогает компании постоянно наращивать знания и совершенствовать решения, которые предлагаются бизнесу.

Сенсоры могут быть установлены в любом слое роста и передать собранные значения «по воздуху» серверам. Облачные приложения получают данные с этих серверов и отображают таблицы и графики с самыми важными и полезными для специалистов значениями. Разработка платформы для сенсоров — это часть программы под названием Horizon 2020 Internet of Food (H2020 IoF), инновационного проекта Европейской комиссии, в рамках которого компания Signify плотно взаимодействует с Staay Food Group.

Преимущества современных технологий сенсоров и анализа данных уже очевидны, но технологический прогресс в таких областях, как искусственный интеллект, обещает произвести настоящую революцию. Компания Signify сейчас исследуют алгоритмы искусственного интеллекта, которые могут создать модели, объединяющие существующие условия роста с полученным урожаем, например в рамках процесса, известного как «контролируемое обучение». Это в конечном счете позволит предсказывать точные условия роста для достижения оптимального развития растений и получения самых точных результатов по требованиям аграриев. Такие технологии искусственного обучения, как машинное обучение, также могут быть использованы для анализа изображений роста растений для немедленного определения любых неожиданных отклонений или изъянов в развитии.

Уже сейчас такие сенсоры в сочетании с платформой анализа данных с помощью облачных приложений дают значительное преимущество использующим их аграриям — от мониторинга процессов роста и определения проблем на самых ранних стадиях до ускорения развития новых технологий выращивания растений. Ясно, что сенсоры и собранная ими информация играют решающее значение в продолжающейся эволюции вертикальных ферм.

Текст: Илья Рубин