სრულად ავტომატური სპორების ანალიზატორი სოფლის მეურნეობისთვის

როცა გაიგებთსრულად ავტომატური სპორების ანალიზატორი, ბევრი ადამიანი მაშინვე წარმოიდგენს ლაბორატორიულ მონსტრს ღილაკების თაიგულით - მაგრამ მინდორში ყველაფერი სხვაგვარადაა. ჩვენ შპს Shandong Linyao Intelligent Agriculture Technology-ში თავიდან ასევე გვეგონა, რომ ეს იყო „ჯადოსნური აბი“, სანამ ყაზახეთში არ შევხვდით მტვერს, რომელმაც დაბლოკა სენსორები სამი დღის მუშაობის შემდეგ. ჩვენ მოგვიწია მიდგომის გადახედვა - ავტომატიზაცია არ ცვლის ადგილობრივ პირობებთან ადაპტაციის აუცილებლობას.

რატომ იშლება სტანდარტული გადაწყვეტილებები ხშირად

2022 წელს ასტრახანის რეგიონში გერმანული ანალიზატორი გამოსცადეს - მოწყობილობამ იდეალური მონაცემები აჩვენა, მაგრამ სოკოს სპორები სარეველების მტვერთან აირია. ადგილობრივმა აგრონომებმა მართებულად აღნიშნეს: "თქვენ გვაძლევთ ციფრებს, მაგრამ არანაკლებ დაავადებებია მინდვრებში?" ეს არის მთავარი წერტილი:ავტომატური ანალიზატორიუნდა არა მხოლოდ დათვალოს, არამედ უნდა განმარტოს მონაცემები კონკრეტული ეკოსისტემის კონტექსტში.

ჩვენი პროექტი Shandong Linyao Intelligent Agriculture Technology LLC-ში დაიწყო მარტივი იდეით - შეგვექმნა სისტემა, რომელიც არ საჭიროებს ყოველდღიურ მოვლას. მაგრამ აღმოჩნდა, რომ წყლის ფილტრებიც კი უფრო ხშირად უნდა შეიცვალოს, ვიდრე დაპირებული იყო სპეციფიკაციებში, განსაკუთრებით სასუქებთან მუშაობისას. ჩვენ უნდა შეგვემუშავებინა ჰიბრიდული სისტემა ზედმეტი სენსორებით.

მახსოვს შემთხვევა კრასნოდარის მხარეში: ანალიზატორმა წარმოქმნა ანომალიური მწვერვალები ფუზარიუმის სპორებისთვის. ჩვენ შევამოწმეთ - აღმოჩნდა, რომ ტენიანობის ცვლილების გამო იყო კალიბრაციის პრობლემები. დასკვნა: სრული ავტომატიზაცია შეუძლებელია "ადამიანის თვალის" რეგულარული მონიტორინგის გარეშე, პარადოქსულად.

როგორ გავაერთიანეთ ანალიზატორი ჭკვიანი მეურნეობის სისტემაში

ვებსაიტზე https://www.lyzhihuinongye.ru ტყუილად არ ხაზს ვუსვამთ წყლისა და სასუქების ინტეგრაციას - სწორედ აქავტომატური სპორების ანალიზატორიავლენს პოტენციალს. მოსკოვის რეგიონის სასათბურე მეურნეობებში მათ დააკავშირეს წვეთოვანი სარწყავი სისტემა: როდესაც ჭრაქი სპორები გამოვლინდა, ხსნარის pH ავტომატურად რეგულირდება.

მაგრამ ნიუანსების გათვალისწინება მოგვიწია: მაგალითად, დილით ნამი ცრუ სიგნალიზაციას იწვევდა. დავამატეთ ფოთლის ზედაპირის ტემპერატურის კორექტირების მოდული - შეცდომები შემცირდა 67%-ით. ეს არის იგივე "ჭუჭყიანი" რეალური ოპერაცია, რომლის შესახებაც ბროშურებში არ წერია.

ახლა შპს Shandong Linyao Intelligent Agriculture Technology-ის პროექტებში ჩვენ ვიყენებთ კასკადურ სისტემას: პირველადი ანალიზი კეთდება ავტომატიზაციით, კომპლექსური საქმეები მონიშნულია აგრონომისთვის. კომპრომისი, მაგრამ გამოსადეგი - როგორც როსტოვის რეგიონში ჩატარებულმა ტესტებმა აჩვენა, ეს დაზოგავს დროის 40%-მდე სიზუსტის დაკარგვის გარეშე.

ტექნიკური ხარვეზები, რომლებიც არ არის აშკარა

ბევრი ადამიანი ვერ აფასებს ვიბრაციის გავლენას - ტიპიურმა ქარმა 15 მ/წმ შეიძლება დაამახინჯოს ოპტიკური სენსორების მონაცემები. სტეპის რაიონებში საჭირო იყო დამატებითი დემპერების დაყენება, თუმცა თავდაპირველად ისინი არ შედიოდა პროექტში. წვრილმანი? მაგრამ ზუსტად ეს წვრილმანები ქმნიან საიმედოობას.

კიდევ ერთი წერტილი: ენერგიის მოხმარება.სრულად ავტომატური ანალიზატორისაველე პირობებში ის ხშირად იკვებება მზის პანელებით. გვეგონა, რომ საკმარისი იქნებოდა სტანდარტული პანელი, მაგრამ აღმოჩნდა, რომ სენსორების ღამის გაცხელების გამო 30%-ით მეტი სიმძლავრე იყო საჭირო. პროექტების ნახევარი თათარსტანში უნდა გაგვეკეთებინა.

ყველაზე რთული არის ბალანსი მგრძნობელობასა და ჩარევის წინააღმდეგობას შორის. ჩვენმა ინჟინერმა ერთხელ თქვა: „მოწყობილობა არ უნდა იყოს ყველაზე ზუსტი, მაგრამ საკმარისად ზუსტი გადაწყვეტილების მისაღებად“. ამის შემდეგ ჩვენ შევწყვიტეთ ლაბორატორიული სიზუსტის დევნა და ფოკუსირება მოვახდინეთ შედეგების განმეორებადობაზე.

პრაქტიკული შემთხვევები: რა მუშაობდა და რა არა

ყირიმის ვენახებში სისტემამ 11 დღით ადრე იწინასწარმეტყველა ოიდიუმის აფეთქება - მათ მოახერხეს მისი მკურნალობა. მაგრამ იმავე სეზონში მე გამოვტოვე ფილოქსერას დაწყება, რადგან პარამეტრები ფოკუსირებული იყო სოკოს სპორებზე. უნდა ვაღიარო: უნივერსალური გამოსავალი არ არსებობს, ჩვენ გვჭირდება კულტურის სპეციალიზაცია.

შპს Shandong Linyao Intelligent Agriculture Technologies-მა საინტერესო გამოცდილება შეიძინა კარტოფილის მინდვრებთან მუშაობისას - იქდავის ანალიზატორიუნდა გაერთიანდეს ამინდის სენსორებთან. აღმოჩნდა, რომ მხოლოდ სპორების კონცენტრაცია არ არის საჩვენებელი; საჭიროა ტემპერატურისა და ჰაერის ტენიანობის კორელაცია.

კატასტროფული მომენტი იყო გასულ წელს: ისინი ცდილობდნენ გამოეყენებინათ მანქანათმცოდნეობა პროგნოზირებისთვის. ალგორითმი შესანიშნავად მუშაობდა ისტორიულ მონაცემებზე, მაგრამ რეალურ პირობებში არ ითვალისწინებდა არანორმალურ სიცხეს. დასკვნა: ხელოვნური ინტელექტი არის ინსტრუმენტი და არა აგრონომიული გამოცდილების შემცვლელი.

ტექნოლოგიის პერსპექტივები და შეზღუდვები

ახლა ჩვენ ვატარებთ ექსპერიმენტებს მულტისპექტრული ანალიზით - ვცდილობთ განვსაზღვროთ არა მხოლოდ სპორების არსებობა, არამედ მათი სიცოცხლისუნარიანობა. ეს უფრო რთულია, მაგრამ პოტენციურად უფრო ეფექტური. ბელგოროდის რეგიონში პირველი ტესტები აჩვენებს სიზუსტეს დაახლოებით 78%, რაც არ არის ცუდი ავტომატური სისტემისთვის.

მთავარი შეზღუდვა არის ღირებულება. თუნდაც ჩვენი გადაწყვეტილებები Shandong Lingyao Intelligent Agriculture Technology Co., Ltd.-სთვის ძვირი რჩება მცირე ფერმერებისთვის. ახლა ჩვენ ვმუშაობთ გამარტივებულ ვერსიაზე ზოგიერთი ზარისა და სასტვენის გარეშე, მაგრამ ძირითადი ფუნქციების შენარჩუნებით.

მომავალი ჩანს ქსელურ გადაწყვეტილებებში: როდესაც ერთისრულად ავტომატური ანალიზატორიემსახურება რამდენიმე ფერმას მობილური პლატფორმების საშუალებით. ლიპეცკის რეგიონში საპილოტე პროექტმა აჩვენა, რომ ეს ამცირებს ხარჯებს 25-30%-ით, მაგრამ მოითხოვს სამუშაოს განსხვავებულ ორგანიზაციას.

დასკვნები, რომელთა გაკეთებაც ახლა შეიძლება

დავის ანალიზში ავტომატიზაცია ეხება არა ადამიანების შეცვლას, არამედ მათი შესაძლებლობების გაძლიერებას. ყველაზე წარმატებული პროექტები ხდება იქ, სადაც ტექნოლოგია ავსებს და არა ცვლის აგრონომიულ გამოცდილებას.

ჩვენი კომპანია აგრძელებს ამ სფეროს განვითარებას, მაგრამ ახლა პრაქტიკულ კომპონენტზე მეტი ყურადღებით. გამოცდილება გვიჩვენებს, რომ ფერმერს ესაჭიროება არა მხოლოდ მოწყობილობა, არამედ ეფექტური გამოსავალი, რომელიც არ ჩავარდება ყველაზე მნიშვნელოვან მომენტში.

დიახ, იდეალური სისტემა ჯერ არ არსებობს. მაგრამ ჩვენ უფრო მივუახლოვდით იმის გაგებას, თუ რა უნდა იყოს ეს: საკმარისად ჭკვიანები დასახმარებლად და საკმარისად მარტივი იმისთვის, რომ არ გაფუჭდეს სფეროში. ეს არის ალბათ ბოლო წლების მთავარი გაკვეთილი.