المشاهدات: 0 المؤلف: ICEVER وقت النشر: 2026-06-03 المنشأ: موقع
لقد وجد تفكير الذكاء الاصطناعي طريقه إلى كل صناعة تقريبًا.
في الآونة الأخيرة، أطلقت شركة AC Infinity نظام المراقبة الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي، وتقوم الشركات المصنعة الكبرى الآن بتصميم وحدات التحكم المركزية الخاصة بها والتي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
تميل التكنولوجيا إلى التدفق من قادة الصناعة، لذا فمن المنطقي أن نبدأ بالصورة الأكبر للأنظمة التجارية ونماذج الإدارة، ثم نرى كيف يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في الزراعة على خلفية مشهد الطاقة العالمي.
جدول المحتويات
في الوقت الحالي، يُحدث الذكاء الاصطناعي ثلاثة تغييرات رئيسية في الزراعة.
يقوم الذكاء الاصطناعي بتحويل إدارة المزرعة من النمو القائم على الخبرة إلى النمو القائم على البيانات. وهذا يحول العوامل البشرية، والتي غالبًا ما تكون غير متوقعة أو غير متسقة، إلى نموذج SOP رقمي.
الذكاء الاصطناعي يجعل المراقبة أكثر دقة بكثير، مما يساعد على منع الخسائر المحتملة قبل حدوثها.
الذكاء الاصطناعي يجعل إدارة الطاقة أكثر فعالية بشكل ملحوظ.
في هذه المقالة، باعتبارنا مصنعًا لمنتجات LED، فإننا في وضع طبيعي يسمح لنا بمشاركة وجهة نظرنا حول الطاقة وتصميم الإضاءة وإدارة النظام.
ملاحظة: غالبية المحتوى أصلي، وتم تصنيف أي مادة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل واضح أو استبدالها بنصوص وصور.
يواجه العالم بأسره حاليًا ضغوطًا متزايدة على إمدادات الكهرباء، مع تخصيص المزيد من موارد الطاقة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي عالية القيمة والبنية التحتية الحاسوبية.
ونتيجة لذلك، فإن تكاليف الكهرباء تتزايد تدريجيا.
امرأة تركض عبر خطوط الكهرباء، حيث حث مشغل شبكة كاليفورنيا سكان الولاية البالغ عددهم 40 مليون نسمة على تقليل استخدام الكهرباء في المنازل والشركات مع استقرار موجة من الحرارة الشديدة على جزء كبير من الولاية، في ماونتن فيو، كاليفورنيا، الولايات المتحدة، 17 أغسطس 2022. رويترز / كارلوس باريا / صورة أرشيفية في العمليات الزراعية الحالية، تتمثل نقطة الألم الرئيسية في الاستخدام غير الفعال للموارد.
وقد أصبحت هذه القضية أكثر إلحاحاً نظراً للارتفاع الحاد في أسعار الطاقة والمواد العالمية.
هل يمكن توفير العناصر الغذائية عند الطلب؟
هل يمكن توصيل الضوء حسب مراحل النمو؟
هل يمكن الحفاظ على درجة الحرارة مستقرة ديناميكيا؟
يوفر النظام الذي يشتمل على مجموعة من المعدات الاحترافية للبيت الزجاجي بيئة مستقرة للغاية.
في ظل النمو التجاري على مر السنين، تم التعامل مع هذه الأسئلة من خلال أنظمة التحكم الآلية. تقسم هذه الأنظمة جميع استخدامات الطاقة إلى ثلاث مراحل:
الاستشعار → القواعد → التنفيذ
تقوم أجهزة الاستشعار برقمنة الظروف البيئية داخل الدفيئة بحيث يمكن قراءتها وإدراكها، على سبيل المثال، درجة الحرارة والرطوبة وPPFD وكثافة الضوء وتكوين التربة ومستويات الأكسجين.
بمجرد رقمنة الشروط، يتم تطبيق القواعد للتحكم في كل نظام فرعي، مثل أجهزة الترطيب، والتهوية المركزية، وشاشات الظل، وأنظمة الإضاءة، والري.
للحفاظ على استقرار المنطق، تتم إضافة شروط المخزن المؤقت لمنع الأنظمة الفرعية من الارتداد والخروج حول العتبة، أو يتم تعيين المشغلات المبكرة لتجنب فقدان السيطرة تمامًا.
النظام المبني بمعدات احترافية يمنح الدفيئة بيئة مستقرة بشكل ملحوظ. فهو يتيح الزراعة على مدار العام وجودة المنتج المتسقة، مما يحمي الزراعة حقًا من اضطرابات الطقس.
إذن، ما الذي يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي علاوة على ذلك؟
تبدو كل حلقة من حلقات الاستشعار والقواعد والتنفيذ مثالية على الورق، ولكن لا يزال يتم إهدار قدر كبير من الطاقة في الممارسة العملية. وتواجه معدات الأتمتة الأقل تطورًا صعوبة في مراعاة كل من البيئة الخارجية وخصائص المصنع.
يقرأ مكيف الهواء مستشعر درجة الحرارة فقط، متجاهلاً الرطوبة.
يقرأ جهاز الترطيب مستشعر الرطوبة فقط، ويتجاهل درجة الحرارة.
تقرأ مروحة العادم فقط عتبة الرطوبة، متجاهلة مدى برودة الهواء الخارجي.
تعمل مجموعة متنوعة من أجهزة الاستشعار المختلفة بمثابة 'عيون' الدفيئة وقياس البيانات.
علاوة على ذلك، فإن نتح النبات، والتحولات البيئية المفاجئة، والطريقة التي تعمل بها الأنظمة ضد بعضها البعض، كلها تؤدي إلى خسائر في الطاقة يصعب قياسها. هذا هو المكان الذي تقصر فيه الأنظمة التقليدية. إنهم يفتقرون إلى قطعة أساسية: التنبؤ والحساب.
سيكون السيناريو المثالي هو هذا: في اللحظة التي يتم فيها تشغيل نظام الإضاءة، الذي يتم تشغيله بواسطة مستشعر الضوء، يتنبأ النظام بالفعل بمقدار الحرارة التي ستضيفها هذه التركيبات إلى البيئة.
بمعنى آخر يصبح التدفق:
الاستشعار ← القواعد ← التنبؤ ← الحساب ← التنفيذ
أولاً، دعونا نلقي نظرة على أشكال الطاقة المهدرة داخل نظام الإضاءة:
1. 'الجو حار جدًا هنا!'
آخر ما يحتاجه نظام الإضاءة هو دورة الحرارة المفرغة وتلف المنتج عندما تتغير الظروف الخارجية. الأول يهدر الطاقة، والثاني يؤدي إلى خسارة مالية مباشرة.
تحافظ مصابيح LED على معدات الوقاية الشخصية العالية في درجات حرارة مناسبة، وتحول الطاقة الكهربائية بكفاءة إلى ضوء. ولكن في ظل درجات الحرارة القصوى، تبدأ حلقة مفرغة.
يتدفق التيار إلى الداخل، وترتفع درجة حرارة الوصلة، وينخفض الجهد، ويرتفع التيار، ويرتفع تسخين الجول، وتتكرر الدورة من البداية.
الحقن الحالي → ارتفاع درجة حرارة التوصيل (TJ) → انخفاض الجهد (Vf) → ارتفاع التيار (I) → JouleHeating (I2R) المسامير → LoopBackلذا، فإن الخطوة الأولى لتوفير الطاقة داخل نظام الإضاءة نفسه هي تجنب مشاكل الحرارة. بمجرد أن تترسخ الدورة الحرارية، يتم إهدار الطاقة على نطاق واسع.
2. 'أنا حقًا لا أحتاج إلى هذا الضوء كثيرًا'
تتحول احتياجات النبات الضوئية ديناميكيًا خلال كل مرحلة نمو. يمكن للأتمتة التقليدية التعامل مع حسابات الإضاءة المختلطة، وموازنة ضوء الشمس مع الضوء الإضافي للحفاظ على استقرار النظام بأكمله عبر المواسم. لكن في اللحظة التي تقوم فيها بإدخال متغير نقطة تشبع الضوء للنبات، يصبح الحساب أكثر صعوبة بكثير. لا يؤدي التشبع الزائد إلى تقليل كفاءة التمثيل الضوئي فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى إهدار الطاقة.
إذا أردنا حل مشاكل الطاقة ضمن نظام الإضاءة، فنحن بحاجة إلى معالجة كلا المجالين. إذًا، ما الذي يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي هنا؟
سواء في الزراعة الداخلية أو زراعة البيوت المحمية، فإن الإضاءة هي بلا شك أكبر مستهلك للطاقة. يمكن للنماذج التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تتيح إعادة استخدام الحرارة الناتجة عن تركيبات الإضاءة، مع توفير مزايا مميزة لنظام الإضاءة نفسه.
تحدد العديد من العوامل الرئيسية إضاءة النمو اليوم: الطيف، وشدة الضوء، وتوحيد الضوء.
أنواع النباتات المختلفة، ومراحل النمو المختلفة، وأهداف الزراعة المختلفة، كلها لها احتياجات مختلفة. وفي الزراعة المتقدمة، يتمثل التحدي في كيفية تحقيق التوازن بين هذه الأبعاد الثلاثة مع مراعاة ظروف الإضاءة الخارجية وأهداف الزراعة التجارية، بحيث يتم توصيل الضوء حقًا عند الطلب.
يكتسب مفهوم الإضاءة متعددة القنوات للنباتات جاذبية حقيقية في السوق، ويكمن وراءه تقدير متزايد للأبعاد الثلاثة المذكورة أعلاه.
إن الحصول على هذه الجوانب بشكل صحيح يؤدي مباشرة إلى نتائج قوية في كل مرحلة من مراحل النمو، وإنتاجية نهائية أعلى، ومستخلصات أو سمات مستقرة. وتستفيد المحاصيل ذات القيمة العالية، مثل الزهور والنباتات الطبية والقنب، أكثر من غيرها.
مرحلة زراعة الأنسجة أو مرحلة البادرات |
متطلبات: شدة الضوء منخفضة بالإضافة إلى الضوء الأزرق العالي.
في هذه المرحلة، يكون نظام الجذر حساسًا ولا يمكنه تحمل ضغط النتح العالي الناتج عن الضوء الشديد، مما يؤدي إلى خطر الجفاف وموت البادرات. تحافظ نسبة عالية من الضوء الأزرق، حوالي 20 إلى 30 بالمائة، على شكل النبات مضغوطًا وتعزز نمو الجذور، مما يبني أساسًا هيكليًا قويًا للنمو اللاحق. |
مرحلة النمو الخضري القوي |
متطلبات: شدة إضاءة متوسطة إلى عالية بالإضافة إلى طيف متوازن، أي قاعدة ضوء بيضاء مع مزيج من الأحمر والأزرق.
ينمو النبات بسرعة على السيقان والأوراق ويكتسب ارتفاعًا. يحتاج PPFD إلى الزيادة لتلبية متطلبات عملية التمثيل الضوئي، وينبغي أن يشمل الطيف المزيد من الضوء الأحمر لتسريع تراكم الكتلة الحيوية مع الحفاظ على نسبة معينة من الضوء الأزرق لمنع التباعد المفرط بين العقد الداخلية. |
مرحلة النمو التكاثري والتزهير والإثمار |
متطلبات: شدة ضوء عالية جدًا بالإضافة إلى الضوء الأحمر العالي بالإضافة إلى الضوء الأحمر البعيد.
يتطلب تكوين الثمار والزهور طاقة عالية، لذلك غالبًا ما يتم دفع شدة الضوء إلى نقطة تشبع النبات. تؤدي إضافة 730 نانومتر من الضوء الأحمر البعيد في هذه المرحلة إلى تعديل الفيتوكروم وتحفيز استجابة تجنب الظل، مما يؤدي إلى تسريع عملية الإزهار بشكل كبير وتحسين عقد الفاكهة. |
ملاحظة منظمة العفو الدولية: التحليل الطيفي لمتطلبات الضوء لمعظم النباتات في مراحل النمو المختلفة.
مطلوب إضاءة وكثافات مختلفة في جميع مراحل الزراعة.
وإلى جانب الحفاظ على منحنى النمو الأساسي، يحتاج المزارعون أيضًا إلى توجيه المخرجات الأكثر أهمية تجاريًا بطريقة مستهدفة.
زيادة العائد？
ضمان شكل الفاكهة؟
الحفاظ على السمات التجارية؟
الحفاظ على تركيزات المركبات الطبية؟
يحسن الملمس？
يتطلب تحقيق هذا النوع من المرونة إضاءة متعددة القنوات. ومع ذلك، فإن تطوير معايير إضاءة جديدة يعد أمرًا مكلفًا كما أنه يسحب الإضاءة بعيدًا عن دورها الأساسي كجهاز تنفيذ. لذلك، يجب تطوير هذه القدرة على مستوى وحدة التحكم. اضبطه مرة واحدة، وسيظل متاحًا.
من خلال إدارة الإضاءة متعددة القنوات بناءً على قاعدة معرفية محددة مسبقًا، يصبح من الممكن محاكاة خطط الإضاءة المصممة خصيصًا لنموذج تجاري، واستشعار التحولات الزمنية والتغيرات الموسمية للتعديل الديناميكي.
قاعدة معارف للشبكة العصبية للذكاء الاصطناعي تشمل علم النبات والنظرية الطيفية وتحديد الآفات وممارسات الزراعة وأجهزة الاستشعار وأنظمة التحكم.
ما نحتاجه للمضي قدمًا إذن هو بناء قواعد معرفية محددة مسبقًا لنماذج الزراعة وتعميق استكشاف أنماط النمو. قد يبدو هذا مقلقًا بعض الشيء، كما لو كان بديلاً صريحًا للمزارع.
لكنها لا تستطيع أبداً أن تتحمل المسؤولية حقاً. وفي هذا المجال، يظل الذكاء الاصطناعي أداة لتقليل الأخطاء مع منح المزارعين فهمًا أقوى للبيئة المتنامية. في نهاية المطاف، يمكن للنموذج المحلي الصغير الحجم أن يوفر تحكمًا أكثر استقرارًا واستخدامًا أفضل للطاقة.
العديد من وحدات التحكم لدينا تأتي بالفعل مع واجهات API، بحيث يمكن للعملاء الاتصال بطبقة البرنامج عندما يكونون جاهزين في المستقبل.
ما شاركناه أعلاه هو نظرة صادقة على نقاط الضعف الحالية، إلى جانب الأفكار التي تم جمعها من المحادثات مع بعض الشركات المصنعة الشريكة لنا حول تكرار المنتج.
والمقصود ببساطة للتبادل والمناقشة. في جميع أنحاء الصناعة، يجري بالفعل إنتاج الأجهزة واختبار الأنظمة الذكية، وعلى جانب البرمجيات، تحرز البلدان في جميع أنحاء العالم تقدمًا خاصًا بها.
الزراعة هي أساس بقاء الإنسان. وفي مواجهة مشهد الطاقة المتغير، يجب أن تتقدم جنبًا إلى جنب مع التكنولوجيا. من المرجح أن تقوم الشركة المصنعة للإضاءة في المستقبل بأكثر من مجرد بيع تركيبات الإضاءة. وسوف تتكيف بشكل كامل مع نماذج الزراعة الجديدة.
ستعمل الوظائف الأساسية متعددة القنوات بشكل أكثر موثوقية.
سوف تستقبل شرائح IC المدمجة إشارات التحكم وتستجيب لها.
سوف تستوعب تصميمات PCB الأفضل المدخلات الديناميكية.
سوف تصبح الرقائق أكثر كفاءة.
يتطلب التحول الزراعي إحراز تقدم في الصناعة بأكملها على جبهات متعددة. تعتزم ICEVER مواصلة تعزيز قدراتها التقنية لتلبية أي احتياجات قد يجلبها المستقبل.
وأخيرا، كلمة مختصرة حول ما نقوم به. إذا كانت لديك أي أسئلة حول منتجات الإضاءة وعناصر التحكم ذات الصلة، فلا تتردد في التواصل معنا عبر البريد الإلكتروني الخاص بالمعلومات الموجود على اليسار. نود أيضًا أن نسمع عن نقاط الضعف في مشاريعك الحالية وأي أفكار جديدة قد تثيرها.
