「近い将来、インテリジェント技術は、伝統的な技術と新しい技術の組み合わせがもたらす生産の新しいモードについて」「以前の期間で、「2017年アラブ フォーラム思考照明フォーラム「園芸照明セッション会長の「日本植物研究所古代メイプル ツリー教授の表現、自分のビジョン植物植物の未来のため。彼は、「インテリジェント LED 照明・環境制御」をテーマとした素晴らしいスピーチを行いました。以下は、古代教授メイプル ツリーの編集者によってコンパイルされた音声です。
リソースと効率の問題、コストの問題を制御します。
今日、日本植物インテリア照明システムと 200 以上の企業には、毎年、中国、アメリカ合衆国の植物植物のこのような植物の植物数は増えて、ヨーロッパも活況を呈しているステージ。
理論的には、人工照明は最高の収量と品質の植物、それによりコストを削減し、汚染物質排出量の削減を達成するためにリソースの最小量を使用できます。実際には、いくつかの植物の植物は実際に現時点で、持続的な利益を作っているが、なぜですか?歩溜まりと製品品質、低電源容量と使用率の低下、生産コストが高いため理論的な可能性よりもはるかに低いことです。
操作に関して、植物の植物には、持続可能な生産は実現していません、さらに研究が必要を意味しながらのスキルより複雑な操作、ソフトウェア構成、および単位面積あたりの生産高コストの高いレベルが必要があります。しかし、技術的な可能性の面で植物の植物は、有望なビジネスを持っています。
プロセスには、多くの高度なインテリジェント技術、人工知能、情報通信技術、ロボット工学を含むが含まれます。別の観点から、伝統的な植物や農業の知識、特に生物学的指標ともいくつかの遺伝学の知識を結合する必要があります。
環境制御の複雑さを克服する方法
人工知能管理システム、センサー、接続に基づいてセンサー周囲の生産環境を理解することができますおよび植物成長の表現型分析、環境分析を含む、大規模なデータ データベースに転送され、データの他の側面。コンポーネント、コントロール、クラウド ・ コンピューティング、ロボット技術は AI コア インテリジェント設定のすべての側面の管理システムの不可欠な部分は、目的、目標を達成できるが、難易度は植物成長因子は非常に複雑。
植物の成長過程でどんな役割を果たして光か。まず、エネルギーの観点から、放射熱、光合成を促進することができます。第二に、情報源の観点から我々 は生育の代謝の状態およびこのプロセスで軽い形の症状を知ることができます。
植物の成長のライトの環境でササ光束光密度を考慮する必要があるライトの方向とライト ・ サイクル。その中で、上から下または下が点灯から光の方向はまだパン光、これらの変数には、動的な変更に基づいています、最もイライラする上記の変数の変数は、他の影響受けます変数。葉、二酸化炭素または湿度の濃度、他の肥料は、植物のように充填の組成物の温度は、光環境の影響を受けます。また細菌の送信など、いくつかの伝導、病気感染は影響を引き起こします。光環境植物の一般的な成長サイクルに関連しています。
「単価、できるだけ大きな値の合計 × これは我々 が理想的な目標を達成したい」、LED 電気エネルギーから光エネルギーへ変換を達成する技術を、偉大な役割を果たすでしょう。そして光の後で考慮されるべき植物の全体の成長、電気への変換を完了するためにのみはない私たちは何します。
経済的価値を考慮する野菜の栽培に関与する因子は何ですか。まず、重量、サイズ、形状、色、テクスチャを見て、栄養素、ビタミン C、酸化防止剤、等の構成を参照してくださいに望むもの表面による微量元素の不足などの不利な条件、植物の生理的な原因を最小限に抑える植物の白または黒のスポット。同時に味と野菜の味は、彼の経済的価値の大きい影響を有する。さらに、寿命はまたへの影響因子です。上記の要因は、周囲の生産、環境や植物の種に関係しています。だからときに解決策を見つけるには、必要はありません経験、しかし大胆な想像力とビジョンのシステムはあまりにも複雑なので。
最高のササ ソリューションを達成するために、最高の光学ソリューションの大量計測、正確な計算、大規模なデータ、人工知能のなどなどが必要があります。光環境は、大容量メモリ、大規模データ人工知能、ネットワー キング、オープン データ プラットフォームまたは DNA のゲノムを高速のマイクロプロセッサなど、優れた環境を提供するので、テスト機能が。
白色 LED には詳細が含まれていますより多くの緑色の光を緑色のランプではない誰かが提案した前に必要な植物成長の。しかし、密な植物の灌漑、緑色の光を考慮しない場合の光合成この部分で危険にさらされる可能性があります。緑色のライトが単一の葉の植物の葉における光合成の研究に役に立つより密度の高い植物の灌漑よび光合成がより集中的になりますが分かった。科学者たちは、緑色の光が植物への抵抗を改善し、緑色の光は、植物の灌漑・変更が、知識のこの部分は非常に小さいことを示したいくつかの研究を指摘します。
デュアル植物系
まず大きくなりますのでテーブル型環境、基本モジュール、ハードウェアとソフトウェアが植物植物の存在の一部と仮想植物工場の別の部分は、2 つのモードのモデルに基づく知的照明システムを主導仮想デジタル技術の使用の数です。
環境制御表面分析の過程で表現型の分析は非常に重要な植物自体の特異性, 水、窒素、クロロフィル化合物、植物発現解析の特性を含むと、我々 はする必要があります。遺伝と環境情報の 2 つの側面を組み合わせます。植物の表現型の定義は何ですか。植物細胞レベルの特性, 用水層といくつかのメソッドおよびスキームを通じて関連する関数の特性のような植物の特異性を測定します。
植物形質画像センシング機器では一般的なカメラ、分光放射測定、遠赤外線、蛍光の 3 D スキャン、3 色のセンサーに含まれています。LED 色カメラは工場の三次元データを理解でき、コンピューター、その他の一般的なデータと周辺環境データの統合への入力します。
この手法は特に高コンテンツで、作り出すことができるカスタムメイドの C 植物などの作物のコンポーネントのコンテンツを生成する特別強化することができます。 内部の閉鎖型植物工場に適した特別な品種を開発する使用ことができます。耐病性植物。結果、植物は、小さな圧力境界そのような使用せず農薬か何かの比較的閉鎖的な環境だから。
このモジュールの伝統的な生産のモードと比較して、高いスケーラビリティがあります。ご承知のとおり、研究とアプリケーションとの間のギャップがある、研究室の音量が小さい、同じ少量生産と量産のギャップの間で大規模な環境が頻繁に実現可能なスケールする方法はありません。
このような環境では、我々 は上記の特性の基本的なモジュールを生成、1 つはスケーラブルな適応可能であります。この工場の生産システムの現在の使用を含むさまざまな変化、植物の特性、周囲の環境、植物の遺伝情報の管理の詳細等、本当に他の品種を改善する植物をもたらすために、環境管理計画。今繁殖と実用化開発が独立しているので、次の繁殖と実用化開発が共通です。
データ統合、毎秒データ、ゲノム解析データおよび管理データのすべてのビットは、我々 が実際に行うが、学習システム、学習よりを提供する上記の深いに基づく人工知能機械に注入については、この情報は飼育環境によって制御できます。
デュアル植物植物一方でエンティティの植物の植物、仮想植物工場、すなわちデジタル化された管理システムを一方では。だから仮想世界と現実世界の間の接続があるし、多くの情報が世界へ誘導デバイスから移動します。すべての処理されたデータに基づいて、仮想システムは計算し、将来の生産、環境変数、および可能なコストなど、未来を予測できます。比較を行うことができます、予測データの将来のための仮想デバイスは正確です。問題がある場合、仮想コンピューティングにいくつかのアルゴリズムは時間で調整できます。
"我々 は良いビジョンを持っている: 近い将来には、インテリジェントな技術、伝統的な技術と新しい技術の組み合わせをもたらす新しいプロダクション モード」。「デュアル植物成長システム実際の実現、ソフトウェア構成の完全なセットを必要してデータもデータ交換のためのオープン プラットフォームの必要分散、ユビキタス ネットワークを必要と植物工場」
植物工場システムは漁場に恵まれ、市の新鮮な食品を提供するように、キノコを植えるなどの他の生物学的システムと併用できます。私は美しい夢を記述していない、現実のものとなっています。
