A zárt rendszerű növényházak vezérlését irányító mesterséges intelligencia segíthet az energiafogyasztás optimalizálásában. A Cornell Egyetem mérnökei szerint akár 25 százalékos csökkenést is el lehet érni a segítségével.
2024. szeptember 22.
Az ENSZ szerint a világ népessége 2050-re várhatóan 9,7 milliárd főre emelkedik. Ez a növekedés az éghajlatváltozással és az urbanizációval együtt hatalmas nyomást gyakorol az élelmiszertermelésre. Szükséges tehát ezen rendszerek felülvizsgálata, és egy hatékonyabb, jobb rendszer felállítása, mely képes megbirkózni a kihívásokkal – írja a ScienceDaily.
A beltéri gazdálkodási módszerek, például a mesterséges megvilágítással működő növényházak kevésbé érzékenyek az éghajlatváltozásra, azonban energiaigényesek, és gondos erőforrás-gazdálkodást igényelnek ahhoz, hogy fenntarthatóak legyenek.
„A meglévő (növényházi) környezetszabályozó rendszerek nem elég intelligensek” – mondta Fengqi You, a Cornell Egyetem energetikai rendszerek mérnöki professzora.
A tudósok olyan mesterséges intelligencia-technológiák alkalmazásával, mint a mély megerősítéses tanulás és a számítógépes optimalizálás, nyolc különböző helyszínen – Los Angeles, Chicago, Miami, Seattle, Milwaukee, Phoenix, Fargo, Észak-Dakota és Ithaca, New York -, valamint az izlandi Reykjavíkban és az Egyesült Arab Emírségekben található Dubaiban termesztett salátát elemeztek.
Az MI a világítás és a klímaszabályozó rendszerek optimalizálásával csökkenti az energiafelhasználást.
6,42 kilowattórára csökkent az egy kilogramm növényházban termesztett friss saláta előállításához szükséges energia mennyisége. Ahol nem használtak MI technológiát, ott ez a szám 9,5 kilowattóra volt egy kilogramm saláta esetében.
A mesterséges intelligencia gyorsan alkalmazkodik a helyi sajátosságokhoz
A kutatók megállapították, hogy a melegebb területeken, például Dubaiban vagy az USA déli részén az MI 7,26 kilowattórára csökkentette az energiafelhasználást egy kilogrammnyi saláta előállítása esetén, szemben a 10,5 kilowattórával.
A világos időszakokban kevesebb szellőztetés (16 óra szimulált napfény) és a sötét időszakokban több szellőztetés (nyolc óra, amely az éjszakát szimulálja) energiahatékony megoldást jelentett a fotoszintézishez szükséges optimális beltéri szén-dioxid-szint, a légzéshez és a növények növekedéséhez szükséges oxigén-szint, valamint kiegyensúlyozott egyéb szellőztetési követelmények biztosítására.
„Ez nagyon hasonló koncepció az intelligens otthonokhoz” – mondta You. „Úgy szeretnénk otthon kényelembe helyezni magunkat, hogy miközben csökkentjük az energiafelhasználást; a növények is ezt akarják.
A mostani tanulmány egy olyan intelligens rendszerre összpontosít, amely optimalizálja és fenntarthatóvá teszi az élelmiszertermelést, és csökkenti a karbonlábnyomot. Ez az, amit a mesterséges intelligencia nagyon jól csinál”.
Ha a mesterséges intelligenciára bízzuk a megvilágítást, és más energiát igénylő rendszerek vezérlését, azzal sokat spórolhatunk – foglalta össze You.
Forrás: ScienceDaily, Magyar Mezőgazdaság/ Tóth-Gál Enikő
Fotó: Unsplash
