開啟人工智能自反饋學習

實現(xiàn)糧食經濟作物生育周期減半重大突破

人工智能植物工廠—牧草菊苣與多種煙草實現(xiàn)生育周期減半

BSTD團隊 | 人工智能-自反饋學習 | 2020.09.01

據(jù)BSTD團隊首席工程師魏家威博士介紹，在2020.09.15啟動的人工智能-植物自反饋學習-植物工廠的系統(tǒng)建模，對牧草（闊葉菊苣）人工智能自反饋學習的建模與實驗，是由Globalbst谷月人工智能技術團隊；由SWE范嘵艷，吳志珺，王萬亮，江港自動化及結構工程技術團隊，AJS郭建宏團隊氨基酸生物肥團隊所整合完成的系統(tǒng)建模及實驗。在2021.05.15啟動的人工智能-自反饋學習系統(tǒng)建模，在特定的空間環(huán)境中，以煙草（5個煙草品種）在霧耕雙系統(tǒng)的植物工廠環(huán)境下進行多層的立體栽培展現(xiàn)豐碩的成果。

人工智能--機械學習（植物自反饋學習）植物工廠

模式識別=機器學習

機器學習中的“訓練”與“預測”是自我學習反饋成長的一個模擬。由它的處理過程不是因果的邏輯，而是通過歸納思想得出的相關性結論

據(jù)了解，這次人工智能-自反饋學習系統(tǒng)的建模以牧草及煙草種植的實驗，是在2層栽培結構的植物工廠環(huán)境下進行實驗的，在一種在環(huán)境控制的種植空間里，植物栽培過程中自行反饋學習的系統(tǒng)與方法。該方法包括人工智能，深度學習，模式識別，機械學習（python），強化學習算法。植物在不同的生長周期需要不同的生長環(huán)境，溫度，濕度，光照，營養(yǎng)等，通過”卷積神經網絡“ 的算法建模，可以精準識別植物的品種和生長周期，并依此來對比設定的專家數(shù)據(jù)進行更精準的數(shù)據(jù)調節(jié)，給予最優(yōu)的不同生長環(huán)境參數(shù)。 ※再通過機械學習“機械視覺，模式識別”在大數(shù)據(jù)環(huán)境下機械學習的研究，有效利用信息，從巨量的數(shù)據(jù)中，取得隱藏的，有效的，可理解的知識數(shù)據(jù)，對巨量的數(shù)據(jù)預處理與分析，評估植物的生長狀態(tài)，通過計算機視覺采集植物圖像，建立算法處理，通過植物葉片顏色，大小，厚度，植株高度和植物花，果進行評估，建立一套算法模型，從而達到在AI植物工廠，植物生長狀態(tài)自行反饋評估的系統(tǒng)方法。

人工智能-自反饋學習-植物工廠--闊葉菊苣（金呂草）

2020.09.15在供應測試的多年生菊苣品種（金呂草）中，經過種子育苗定值種植采收三茬的實驗數(shù)據(jù)中，展現(xiàn)了產量及質量的潛力，第一茬從定值到收割38天，第二茬收割23天，第三茬收割19天。單株菊苣的生物量（重量）達358克；346克；352克，在營養(yǎng)價值粗蛋白的成份達26.8%；28.3%；30.5%，相當于一年可在人工智能植物工廠植物子反饋的系統(tǒng)的種植過程，一年可以達18茬每棵菊苣的產量高達6300克（6.3公斤），在單層架的結構空間的植物工廠里是傳統(tǒng)大田年產三茬的9倍產量，如果以立體6層結構的植物工廠相當于傳統(tǒng)大田54倍的產能。

人工智能-自反饋學習-植物工廠--煙草（五個品種）

據(jù)BSTD魏家威博士說明介紹，在第二階段于2021.05.05啟動人工智能-植物工廠對煙草（5個品種）的測試實驗中，XCY王調義團隊提供的氨基酸生物肥團隊，由SWE范曉艷，吳志珺，王萬亮團隊提供的環(huán)控自動化系統(tǒng)及結構工程技術團隊，在人工智能-自反饋學習系統(tǒng)下的種植，在供測試的五個品種的煙草均能在54天到63天的時間完成種植采收，特別是KDK26煙草及云煙97煙草兩個品種都能達到53-55天的生育采收，而煙葉的產量每株煙草有19-28片煙葉，每片煙葉直徑18-32公分，長38-54公分，其鮮葉重量達695克到876克的重量。

從煙葉外觀質量在”顏色與光度；組織與厚度；油分；成熟度”不但能達到優(yōu)質，煙葉經由SGS的檢測單位檢測數(shù)據(jù)的等級，在還原糖16.7%-17.5%；煙堿1.8%-2.2%；總氮1.7%-2.8%；鉀 》1.9%；石油醚提取物4.2%-5.5%；還原糖/總糖85.7%-88.9%，上的檢測數(shù)據(jù)顯示五種煙草的等級均為優(yōu)質指標。

目前在2021.07.25，這項研究已快速進入糧食（小麥；水稻）的進程中供測中，我們期待未來在糧食的生產過程，人工智能植物工廠在多層立體結構及快速生長的栽培中提供了現(xiàn)代農業(yè)未來的新思路，糧食可年產5茬及立體結構（6-8層）的種植上，每單位面積（1m²）生產糧食將實現(xiàn)比傳統(tǒng)產量增加30-40倍的產量。

BSTD團隊魏家威博士說出，在無人自動化的人工智能植物工廠里，將解決未來人類因地球氣候暖化，工業(yè)，化學，農藥過渡污染等不可控的惡劣環(huán)境因素，終將得到解決。

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