การเพิ่ม ROI ในการทำฟาร์มในร่มให้สูงสุด: การจัดการพลังงานที่ขับเคลื่อนด้วย AI นำเสนอไฟ LED Grow Lights ได้อย่างไร

การคิดแบบ AI ได้เข้ามาอยู่ในเกือบทุกอุตสาหกรรม

เมื่อเร็วๆ นี้ AC Infinity ได้เปิดตัวระบบตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI และผู้ผลิตรายใหญ่กำลังออกแบบตัวควบคุมกลาง AI ของตนเอง

เทคโนโลยีมีแนวโน้มที่จะลดน้อยลงจากผู้นำในอุตสาหกรรม ดังนั้นจึงสมเหตุสมผลที่จะเริ่มต้นด้วยภาพรวมของระบบเชิงพาณิชย์และโมเดลการจัดการที่ใหญ่ขึ้น จากนั้นดูว่า AI ถูกนำมาใช้ในภาคเกษตรกรรมอย่างไรโดยมีภูมิทัศน์ด้านพลังงานทั่วโลกเป็นฉากหลัง

1. เหตุใด AI จึงสามารถนำมาใช้ในการเกษตรได้

อะไรทำให้ AI แตกต่างในการจัดการการเกษตร?

ขณะนี้ AI กำลังนำการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญสามประการมาสู่การเกษตร

• AI เปลี่ยนการจัดการฟาร์มจากการเติบโตตามประสบการณ์ไปสู่การเติบโตที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล สิ่งนี้จะเปลี่ยนปัจจัยมนุษย์ซึ่งมักจะคาดเดาไม่ได้หรือไม่สอดคล้องกันให้กลายเป็นโมเดล SOP ดิจิทัล

• AI ทำให้การตรวจสอบมีความแม่นยำมากขึ้น ซึ่งช่วยป้องกันการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น

• AI ทำให้การจัดการพลังงานมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

 

ในบทความนี้ ในฐานะโรงงานผลิตภัณฑ์ LED เราอยู่ในตำแหน่งที่เหมาะสมที่จะแบ่งปันมุมมองของเราเกี่ยวกับพลังงาน การออกแบบแสงสว่าง และการจัดการระบบ

หมายเหตุ: เนื้อหาส่วนใหญ่เป็นเนื้อหาต้นฉบับ เนื้อหาที่สร้างโดย AI มีป้ายกำกับหรือแทนที่ด้วยข้อความและรูปภาพอย่างชัดเจน

2. เหตุใดระบบ Grow Light ในปัจจุบันจึงใช้พลังงานมาก

ขณะนี้โลกทั้งโลกกำลังเผชิญกับแรงกดดันที่เพิ่มขึ้นในด้านการจัดหาไฟฟ้า โดยมีการจัดสรรทรัพยากรพลังงานมากขึ้นให้กับแอปพลิเคชัน AI ที่มีมูลค่าสูงและโครงสร้างพื้นฐานด้านคอมพิวเตอร์

ส่งผลให้ค่าไฟฟ้าค่อยๆ เพิ่มขึ้น

ผู้หญิงคนหนึ่งวิ่งจ๊อกกิ้งข้างสายไฟ ในขณะที่ผู้ดำเนินการโครงข่ายไฟฟ้าของรัฐแคลิฟอร์เนียเรียกร้องให้ประชาชน 40 ล้านคนของรัฐลดการใช้ไฟฟ้าในบ้านและธุรกิจ เนื่องจากคลื่นความร้อนจัดปกคลุมพื้นที่ส่วนใหญ่ของรัฐในเมาน์เทนวิว แคลิฟอร์เนีย สหรัฐอเมริกา วันที่ 17 สิงหาคม 2565 REUTERS/Carlos Barria/ไฟล์รูปภาพ 

https://www.reuters.com/business/energy/largest-us-power-grid-pjm-says-it-is-no-longer-able-provide-expected-energy-2026-07-03/

ในการดำเนินงานทางการเกษตรในปัจจุบัน ปัญหาหลักคือการใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพ

ปัญหานี้ยิ่งเร่งด่วนมากขึ้นเนื่องจากราคาพลังงานและวัสดุทั่วโลกพุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว

• สามารถจัดหาสารอาหารตามความต้องการได้หรือไม่?

• แสงสามารถส่งตามระยะการเจริญเติบโตได้หรือไม่?

• สามารถรักษาอุณหภูมิให้คงที่แบบไดนามิกได้หรือไม่?

 

ระบบที่ประกอบด้วยชุดอุปกรณ์ระดับมืออาชีพทำให้เรือนกระจกมีสภาพแวดล้อมที่มีความเสถียรสูง

 

ในการเติบโตเชิงพาณิชย์ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา คำถามเหล่านี้ได้รับการจัดการโดยระบบควบคุมอัตโนมัติ ระบบเหล่านี้จะแบ่งการใช้พลังงานทั้งหมดออกเป็นสามขั้นตอน:

การตรวจจับ     →     กฎg     →     การดำเนินการ

 

เซ็นเซอร์แปลงสภาพแวดล้อมภายในเรือนกระจกให้เป็นดิจิทัล เพื่อให้สามารถอ่านและรับรู้ได้ เช่น อุณหภูมิ ความชื้น PPFD ความเข้มของแสง องค์ประกอบของดิน และระดับออกซิเจน

 

เมื่อเงื่อนไขถูกแปลงเป็นดิจิทัล จะมีการใช้กฎเพื่อควบคุมแต่ละระบบย่อย เช่น เครื่องทำความชื้น การระบายอากาศส่วนกลาง ม่านบังแดด ระบบไฟส่องสว่าง และการชลประทาน

 

เพื่อรักษาตรรกะให้เสถียร จึงมีการเพิ่มเงื่อนไขบัฟเฟอร์เพื่อป้องกันไม่ให้ระบบย่อยเปิดและปิดรอบขีดจำกัด หรือตั้งค่าทริกเกอร์ตั้งแต่เนิ่นๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการสูญเสียการควบคุมโดยสิ้นเชิง

 

ระบบที่สร้างด้วยอุปกรณ์ระดับมืออาชีพทำให้เรือนกระจกมีสภาพแวดล้อมที่มั่นคงอย่างน่าทึ่ง ช่วยให้การเพาะปลูกตลอดทั้งปีและคุณภาพของผลิตภัณฑ์สม่ำเสมอ ปกป้องการทำฟาร์มอย่างแท้จริงจากการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ

 

แล้ว AI สามารถทำอะไรได้บ้างนอกเหนือจากนี้?

 

การรบกวนระบบย่อย

การรับรู้ กฎเกณฑ์ และการดำเนินการแต่ละรอบดูสมบูรณ์แบบบนกระดาษ แต่ในทางปฏิบัติยังคงสิ้นเปลืองพลังงานจำนวนมาก อุปกรณ์อัตโนมัติที่มีความซับซ้อนน้อยกว่าต้องดิ้นรนเพื่อคำนึงถึงสภาพแวดล้อมภายนอกและลักษณะของโรงงาน

 

• เครื่องปรับอากาศจะอ่านเฉพาะเซ็นเซอร์อุณหภูมิ โดยไม่สนใจความชื้น

• เครื่องทำความชื้นจะอ่านเฉพาะเซ็นเซอร์ความชื้น โดยไม่สนใจอุณหภูมิ

• พัดลมดูดอากาศจะอ่านเฉพาะเกณฑ์ความชื้น โดยไม่สนใจว่าอากาศภายนอกจะเย็นแค่ไหน

 

เซ็นเซอร์ต่างๆ มากมายทำหน้าที่เป็น 'ดวงตา' ของเรือนกระจกและข้อมูลการวัด

 

ยิ่งไปกว่านั้น การคายน้ำของพืช การเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมอย่างกะทันหัน และวิธีที่ระบบทำงานร่วมกัน ล้วนนำไปสู่การสูญเสียพลังงานซึ่งยากจะระบุปริมาณได้ นี่คือจุดที่ระบบแบบเดิมขาดตลาด พวกเขาขาดส่วนสำคัญ: การทำนายและการคำนวณ

 

สถานการณ์ในอุดมคติจะเป็นดังนี้: ทันทีที่ระบบไฟส่องสว่างซึ่งกระตุ้นโดยเซ็นเซอร์วัดแสงเปิดขึ้น ระบบจะคาดการณ์แล้วว่าอุปกรณ์ติดตั้งเหล่านั้นจะเพิ่มความร้อนให้กับสิ่งแวดล้อมมากเพียงใด

 

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การไหลจะกลายเป็น:

การตรวจจับ   →   กฎ   →   การทำนาย   →   การคำนวณ   →   การดำเนินการ

 

 

ระบบแสงสว่างสามารถประหยัดพลังงานได้อย่างไร?

 

ขั้นแรก เรามาดูกันว่ารูปแบบใดของพลังงานที่สูญเปล่าภายในระบบแสงสว่าง:

 

1. 'ที่นี่ร้อนเกินไป!'

สิ่งสุดท้ายที่ระบบไฟส่องสว่างต้องการคือวงจรความร้อนที่รุนแรงและผลิตภัณฑ์เสียหายเมื่อสภาวะภายนอกเปลี่ยนแปลง ประการแรกสิ้นเปลืองพลังงาน และประการที่สองนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินโดยตรง

 

LED จะรักษา PPE สูงที่อุณหภูมิที่เหมาะสม โดยแปลงพลังงานไฟฟ้าให้เป็นแสงสว่างอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ภายใต้อุณหภูมิที่ร้อนจัด วงจรอุบาทว์ก็เกิดขึ้น

 

กระแสไหลเข้า อุณหภูมิจุดเชื่อมต่อเพิ่มขึ้น แรงดันตก กระแสไฟพุ่งขึ้น ความร้อนที่เพิ่มขึ้นของจูล และวงจรเกิดซ้ำตั้งแต่เริ่มต้น

การฉีดกระแส→อุณหภูมิทางแยก (TJ) เพิ่มขึ้น→แรงดันไฟฟ้า (Vf) ลดลง→กระแส (I) ไฟกระชาก→การทำความร้อนจูล (I2R) Spikes → LoopBack

ดังนั้น ขั้นตอนแรกสุดในการประหยัดพลังงานภายในระบบไฟส่องสว่างก็คือการหลีกเลี่ยงปัญหาความร้อน เมื่อวัฏจักรความร้อนเกิดขึ้น พลังงานจะสูญเสียไปเป็นจำนวนมาก

 

2. 'ฉันไม่ต้องการแสงขนาดนี้จริงๆ'

ความต้องการแสงของพืชจะเปลี่ยนไปแบบไดนามิกในทุกช่วงการเจริญเติบโต ระบบอัตโนมัติแบบดั้งเดิมสามารถรองรับการคำนวณแสงแบบผสม โดยปรับสมดุลแสงแดดด้วยแสงเสริมเพื่อให้ระบบทั้งหมดมีเสถียรภาพตลอดทั้งฤดูกาล แต่ทันทีที่คุณแนะนำตัวแปรของจุดอิ่มตัวของแสงของพืช การคำนวณจะยากขึ้นมาก ความอิ่มตัวมากเกินไปไม่เพียงแต่ลดประสิทธิภาพการสังเคราะห์แสงเท่านั้น แต่ยังทำให้สิ้นเปลืองพลังงานอีกด้วย

 

หากเราต้องการแก้ไขปัญหาพลังงานภายในระบบไฟส่องสว่าง เราต้องจัดการทั้งสองประเด็นนี้ แล้ว AI จะทำอะไรที่นี่ได้บ้าง?

 

3. AI ปรับการใช้พลังงานให้เหมาะสมใน AgTech ได้อย่างไร

ไม่ว่าจะเป็นการทำฟาร์มในร่มหรือการปลูกเรือนกระจก แสงสว่างถือเป็นการใช้พลังงานรายใหญ่ที่สุดอย่างไม่ต้องสงสัย โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถนำความร้อนที่เกิดจากโคมไฟกลับมาใช้ใหม่ได้ ขณะเดียวกันก็นำข้อดีที่โดดเด่นมาสู่ระบบไฟส่องสว่างด้วย

 

ปัจจัยสำคัญหลายประการที่เป็นตัวกำหนดระบบแสงสว่างสำหรับการเจริญเติบโตในปัจจุบัน ได้แก่ สเปกตรัม ความเข้มของแสง และความสม่ำเสมอของแสง

 

พันธุ์พืชที่แตกต่างกัน ระยะการเจริญเติบโตที่แตกต่างกัน และเป้าหมายการเพาะปลูกที่แตกต่างกันล้วนมีความต้องการที่แตกต่างกัน ในด้านเกษตรกรรมขั้นสูง ความท้าทายอยู่ที่วิธีการสร้างสมดุลสามมิติเหล่านี้ ในขณะเดียวกันก็คำนึงถึงสภาพแสงภายนอกและเป้าหมายการเพาะปลูกเชิงพาณิชย์ด้วย เพื่อให้แสงสว่างถูกส่งตามความต้องการอย่างแท้จริง

 

การปรับแสงแบบไดนามิกในการเกษตร

แนวคิดของระบบไฟส่องสว่างแบบหลายช่องสัญญาณสำหรับพืชกำลังได้รับความสนใจอย่างแท้จริงในตลาด และเบื้องหลังแนวคิดนี้ยังมีความชื่นชมที่เพิ่มขึ้นต่อมิติสามมิติที่กล่าวมาข้างต้น

 

การได้รับแง่มุมเหล่านี้อย่างถูกต้องจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่แข็งแกร่งโดยตรงในทุกระยะการเจริญเติบโต ผลผลิตขั้นสุดท้ายที่สูงขึ้น และสารสกัดหรือโปรไฟล์ลักษณะที่มีเสถียรภาพ พืชที่มีมูลค่าสูง เช่น ดอกไม้ พืชสมุนไพร และกัญชา จะให้ประโยชน์สูงสุด

 

 หมายเหตุ AI: การวิเคราะห์สเปกตรัมของความต้องการแสงสำหรับพืชส่วนใหญ่ในช่วงการเจริญเติบโตต่างๆ 

 

ต้องใช้แสงและความเข้มที่แตกต่างกันตลอดทุกขั้นตอนของการเพาะปลูก

 

นอกเหนือจากการรักษาเส้นการเติบโตขั้นพื้นฐานแล้ว ผู้ปลูกยังต้องชี้แนะผลผลิตที่สำคัญที่สุดในเชิงพาณิชย์ในลักษณะที่ตรงเป้าหมายอีกด้วย

 

• เพิ่มผลผลิต？

• มั่นใจในรูปทรงผลไม้?

• การรักษาลักษณะทางการค้า?

• รักษาความเข้มข้นของสารประกอบยา?

• ปรับปรุงพื้นผิว？

 

การบรรลุถึงความยืดหยุ่นประเภทนี้จำเป็นต้องอาศัยระบบแสงสว่างแบบหลายช่องสัญญาณ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาพารามิเตอร์ระบบแสงสว่างใหม่นั้นมีค่าใช้จ่ายสูงและยังดึงระบบแสงสว่างออกจากบทบาทหลักในฐานะอุปกรณ์ดำเนินการอีกด้วย ดังนั้นความสามารถนี้จึงต้องได้รับการพัฒนาในระดับคอนโทรลเลอร์ ตั้งค่าเพียงครั้งเดียวและจะยังคงใช้งานได้

 

โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพการสังเคราะห์แสงและการเพิ่มประสิทธิภาพ PPFD

ด้วยการจัดการระบบแสงสว่างแบบหลายช่องสัญญาณตามฐานความรู้ที่ตั้งไว้ล่วงหน้า ทำให้สามารถจำลองแผนระบบไฟที่ปรับให้เหมาะกับโมเดลเชิงพาณิชย์ได้ และรับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงเวลาและการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาลเพื่อการปรับเปลี่ยนแบบไดนามิก

 

ฐานความรู้โครงข่ายประสาทเทียม AI ครอบคลุมพฤกษศาสตร์ ทฤษฎีสเปกตรัม การระบุศัตรูพืช แนวทางปฏิบัติในการเพาะปลูก เซ็นเซอร์ และระบบควบคุม

 

สิ่งที่จำเป็นในอนาคตคือการสร้างฐานความรู้ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับแบบจำลองการเพาะปลูก และสำรวจรูปแบบการเติบโตให้ลึกซึ้งยิ่งขึ้น สิ่งนี้อาจดูน่ากังวลเล็กน้อย ราวกับว่าเป็นการทดแทนผู้ปลูกอย่างตรงไปตรงมา

 

แต่มันไม่สามารถรับผิดชอบได้อย่างแท้จริง ในขอบเขตนี้ AI ยังคงเป็นเครื่องมือในการลดข้อผิดพลาด ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้ผู้ปลูกเข้าใจสภาพแวดล้อมที่กำลังเติบโตได้ดีขึ้น ท้ายที่สุดแล้ว โมเดลกรรมสิทธิ์ขนาดเล็กที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่นจะมอบการควบคุมที่เสถียรยิ่งขึ้นและการใช้พลังงานที่ดีขึ้น

 

คอนโทรลเลอร์ของเราหลายตัวมาพร้อมกับอินเทอร์เฟซ API อยู่แล้ว ดังนั้นลูกค้าจึงสามารถเชื่อมต่อกับเลเยอร์ซอฟต์แวร์ได้ทุกเมื่อที่พร้อมในอนาคต

 

4.บทสรุป: การนำมาตรฐาน AI Light มาใช้

สิ่งที่เราได้แบ่งปันข้างต้นคือการมองประเด็นที่เป็นปัญหาในปัจจุบันอย่างตรงไปตรงมา ควบคู่ไปกับแนวคิดที่รวบรวมจากการสนทนากับผู้ผลิตพันธมิตรบางรายของเราเกี่ยวกับการทำซ้ำผลิตภัณฑ์

 

มีไว้เพื่อแลกเปลี่ยนและอภิปรายกันเท่านั้น ทั่วทั้งอุตสาหกรรม การผลิตฮาร์ดแวร์และการทดสอบระบบอัจฉริยะกำลังดำเนินการอยู่ และในด้านซอฟต์แวร์ ประเทศต่างๆ ทั่วโลกกำลังมีความก้าวหน้าของตนเอง

 

เกษตรกรรมเป็นรากฐานของการอยู่รอดของมนุษย์ เมื่อเผชิญกับภูมิทัศน์ด้านพลังงานที่เปลี่ยนแปลงไป จะต้องก้าวไปพร้อมกับเทคโนโลยี ผู้ผลิตอุปกรณ์แสงสว่างแห่งอนาคตมีแนวโน้มที่จะทำมากกว่าการขายโคมไฟ มันจะปรับให้เข้ากับรูปแบบการเพาะปลูกใหม่อย่างเต็มที่

 

• ฟังก์ชันหลักแบบหลายช่องสัญญาณจะทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้น

• ชิป IC ในตัวจะรับและตอบสนองต่อสัญญาณควบคุม

• การออกแบบ PCB ที่ดีขึ้นจะรองรับอินพุตแบบไดนามิก

• ชิปจะมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

 

การเปลี่ยนแปลงทางการเกษตรจำเป็นต้องมีความก้าวหน้าทั่วทั้งอุตสาหกรรมในหลายด้าน ICEVER มุ่งมั่นที่จะเสริมสร้างขีดความสามารถทางเทคนิคต่อไปเพื่อตอบสนองความต้องการใดๆ ก็ตามที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

 

และสุดท้ายคือคำสั้นๆ เกี่ยวกับสิ่งที่เราทำ หากคุณมีคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ส่องสว่างและการควบคุมที่เกี่ยวข้อง โปรดติดต่อผ่านอีเมลข้อมูลทางด้านขวา นอกจากนี้เรายังยินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะได้ยินเกี่ยวกับปัญหาในโครงการปัจจุบันของคุณและแนวคิดใหม่ๆ ที่อาจจุดประกาย