網站導航∨
溫室中的機器學習簡介
在溫室中，控制系統曾經是一個乏味的手工操作過程，而機器學習則可以取代這一過程。例如，為了保持固定的灌溉排水比，需要根據波動的天氣模式調整參數。
然而，機器學習的進步可以反映出進行此類調整所需的人類推理步驟。創建預測模型可以 “根據這些參數優化氣候和灌溉控制，以實現目標排水率”。將以前未經訓練的模型與機器學習相結合，再配以歷史數據來發現模式并了解影響結果的變量，可以幫助它更準確地預測結果，從而做出所需的調整。
從本質上講，機器學習反映了人類推理、發現和做出決策的方式。
人類在加強人工智能整合中扮演什么角色？
人類和機器學習應用都有各自的優缺點，將兩者結合起來有助于補充對方的局限性。
人類擅長理解特定工作或結構背后的邏輯，而人工智能往往難以理解這一點。盡管機器學習技術能夠對海量數據進行分類，但卻很難推導出動機，而動機對于理解創作的目的、識別目標受眾和信息至關重要。
因此，最有效的人工智能解決方案是將人工智能的力量與人類知識結合起來，以加強決策過程。這種方法的目的不在于用人工智能取代人類的知識和創造力，而在于用人工智能協助。
人工智能自主種植面臨的 4 個挑戰
通過將人類種植者的專業知識和洞察力與人工智能的強大功能和熟練程度相結合來優化植物生長條件和實踐，理論上可以解決溫室管理中的許多問題。然而，在兩者之間建立一個平衡系統，讓人工智能及其機器學習解決方案按照需要和預期發揮作用，這本身就是一項挑戰。那么，需要做些什么呢？
1. 傳統系統集成
大多數現代控制系統，以及許多仍在運行的合適但陳舊的系統，在設計時都沒有考慮到要與人工智能協同工作。整合這些系統以保持功能性，同時讓人工智能模型獲取所需信息以進行預測和調整至關重要。
2. 數據丟失管理
“由于斷電、傳感器故障、網絡問題或其他技術問題"，數據可能會發生丟失。那么，人工智能驅動的溫室系統將如何應對這樣的問題呢？需要一個強大的控制系統來檢測和補償丟失的數據，以便操作中的任何人工智能元素仍能有效、準確地工作。
3. 決策監控
需要對人工智能的決策進行人工調查和監控，以確保其按預期運行。種植者和操作人員應評估人工智能技術做出的決策及其對操作的影響，并相應調整模型和程序。
4. 數據安全
人工智能技術功能強大，但也可能不可靠，必須加以控制。為確保運行安全，應制定故障防范措施，以確保人工智能驅動的系統在正常運行過程中和發生技術故障時不會采取任何可能導致工廠受損的行動。
