Az optimalizált növekedési klíma elengedhetetlen a termésnövekedés optimalizálásához. A Plant Empowerment elvei szerint a termésnövekedést a három növényi egyensúly határozza meg. Ezért az üvegházi klímának támogatnia kell a termést, hogy egyensúlya mindig egyensúlyban legyen. A Team AutoTomatoes a Plant Empowerment elveit alkalmazta növekedési stratégiájában az Autonomous Greenhouse Challenge során. Azért nyerték meg a Kihívást, mert a növényre és annak egyensúlyára összpontosítottak, amikor algoritmusaikat és megoldásaikat a termelők számára fejlesztették ki.
Szóval hogyan tették ezt?
Silke Hemming, a Wageningeni Egyetem és Kutatási Egyetem (WUR) Team Greenhouse Technology tudományos kutatásának vezetője szerint, akit a verseny hajtóerejének tartanak, azt is jelezte, hogy a Plant Empowerment erős eleme volt az AutoTomatoes csapat stratégiájának. „Ha minden tevékenységet a növény köré kell összpontosítani, erről szól a termés. Ha megtalálja az egyensúlyt a növekedési tényezők között, a termés jól teljesít. És egészen a mai napig egy jól teljesítő üzem mindig több bevételt hozott, mint amennyit a befektetett erőforrások költsége jelent.”
Különféle algoritmusokat fejlesztettek ki az üzemi egyensúly támogatására. Például az Irrigation Optimization algoritmus, amely időben leállítja az öntözést, hogy egy bizonyos idő elteltével elérje a kívánt mennyiségű visszaszárítást. Az AI-modell gondoskodik arról, hogy a termény az optimális mennyiségű vizet kapja, ugyanakkor elkerüli a födém telítődését a kevés vagy fény nélküli időszakokban, hogy fenntartsa az összes előnyös paramétert, például az oxigént és a mikroorganizmusokat.
Egy másik példa a Ventilation Optimization Control algoritmus, amely a kívánt hőmérsékleti és páratartalmi alapértékek szerint szabályozza a szellőzőnyílások helyzetét. Ezen túlmenően a Temperature Optimization Control algoritmus megvalósítja a megfelelő egyensúlyt a fényösszeg és az átlagos 24 órás hőmérséklet között. Ezek az algoritmusok együtt lehetővé tették a csapat számára, hogy optimalizálják az üvegházuk átlagos hőmérsékletét, és ezáltal a termény asszimilátum-felhasználását.
Ezen algoritmusok mellett az AutoTomatoes csapata kifejlesztett egy új érzékelőt is, az úgynevezett Light Penetration Laddert. Ez az érzékelő három szinten méri az üvegházban lévő fény mennyiségét: a termés tetején, közepén és alján. Ezek a mérések betekintést nyújtanak a lombkoronán áthatoló tényleges fénymennyiségbe, amelyet a növény különböző szintjein lévő levelek kapnak. Ez a levélmetszési stratégia alapjaként használható.
Szeretne többet megtudni az Autonomous Greenhouse Challenge megnyerésére jelentkezett Data Driven Growing stratégiai csapatról, az AutoTomatoesról? Iratkozzon fel hírlevelünkre, vagy kövessen minket LinkedIn-en és Instagramon, és értesüljön elsőként!
További információ: www.hoogendoorn.nl/en