使用物聯網與回歸機器學習運算，打造自動化智慧溫室系統
2023/08/28 @國際
摘要
由印度拉夫里科技大學、北安查爾大學、奈季蘭大學合作，提出了一種自動化智慧溫室系統，使用回歸機器學習方法來測量智慧溫室農業系統中收集到的感測數據，包含CO 2、土壤濕度、溫度、濕度和光照強度等，以及包括雲、霧、邊緣運算和感測器等整合數據分析來預測結果，數據可進一步以AI人工智慧系統分析使用，可讓智慧溫室系統精準的自動化調整環境條件，未來發展智慧農業可廣泛運用。
示意圖
近年來用於溫室植物生長的精準農業(PA)越來越受歡迎，是檢測溫室氣候的方法之一，蒐集環境數據上傳到雲端，農業專家可根據數據採取行動，並可利用數據訓練人工智慧做出適當反應，可在最新物聯網創新技術中看到，是一種將任何設備連接到物聯網之技術。
印度拉夫里科技大學、北安查爾大學、奈季蘭大學合作團隊以回歸機器學習模型，加上雲、霧感測器收集到的數據，利用回歸模型及邊緣運算，採用嵌入式系統來分析溫室執行參數開發出預測模型，聯動感測器與自動化設備，提供溫室內植物在不同時間點所需要的環境條件(例如：土壤濕度、溫室內二氧化碳濃度等)，研究結果發現研究內提出模型經由對比分析，預測模型準確性優於現今農業系統現有技術。
研究成果已發表在MDPI應用科學期刊《農業4.0》第19期，有助於現代農業實踐，未來提高農作物品質和產量，並降低生產成本，在機器學習中，回歸分析有助於理解當其他自變數保持不變時，因變數的值如何根據自變數變化，從而精確控制作物品質與產量，未來發展智慧農業做出貢獻。【延伸閱讀】- 農業因應氣候變遷!日本農研機構建構 AI 人工氣象室
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