Kyomaru・en، Hamamatsu City، Shizuoka Prefecture میں ایک زرعی کارپوریشن، Itochu Techno Solutions (CTC؛ Minato-ku, Tokyo) کے ساتھ مصنوعی فصل کی پیشن گوئی کا نظام تیار کرنے کے لیے کام کر رہی ہے۔ ہم انٹیلی جنس (AI) ماڈل ڈیموسٹریشن ٹیسٹ چلا رہے ہیں۔ گھر میں نصب مصنوعی ذہانت کے کیمرے کا استعمال کرتے ہوئے، ہم سبزیوں کی بڑھوتری کی مقدار کا تعین کرتے ہیں اور گھر کے ماحول کے بارے میں معلومات کے ساتھ ساتھ فصل کی کٹائی کی تاریخ کا اندازہ لگاتے ہیں۔ اس کا مقصد منصوبہ بند پیداوار اور ترسیل کے لیے مفید ہونا ہے۔ ہائیڈروپونکس 1-3 ہیکٹر کے پلاٹ پر لیکس، چھوٹی قسمیں "Hime Chingensai" اور "Hime Mitsuba" اگاتا ہے۔ ڈیمو ٹیسٹ میں، کیمرہ "Hime Mitsuba" کے پتے کی لمبائی کی پیمائش کرتا ہے اور AIC کے ساتھ محیطی سینسر کے ذریعے حاصل کردہ شمسی تابکاری، درجہ حرارت اور نمی، اور پانی کے درجہ حرارت کے ڈیٹا کو یکجا کرتا ہے، جس سے ایک پیشین گوئی کرنے والا ماڈل تیار ہوتا ہے۔ اس کے علاوہ، اصل پیمائش اس بات کی تصدیق کرتی ہے کہ آیا اسے ماڈل کے مطابق جمع کیا جا سکتا ہے۔ یہ 6 مئی 2023 کو شروع ہوگا اور 5 مئی تک چلے گا۔
تقسیم میں کارکردگی
Kyomaru-en میں، بوائی کی تاریخ، پودے لگانے کی تاریخ، پودوں کی تعداد، وغیرہ کو منصوبہ بند پیداوار اور ترسیل کے لیے ذاتی کمپیوٹر ٹیبل میں درج کیا جاتا ہے۔ پچھلے تجربے کی بنیاد پر، ہم نے فصل کی متوقع تاریخ کی پیش گوئی کی ہے۔ اگر منصوبہ بندی سے بڑھنے میں فرق ہے تو، آپ ہائیڈروپونک غذائیت کے محلول کی ارتکاز کو تبدیل کر سکتے ہیں یا ہفتے میں 2 یا 3 بار اسکائی لائٹ یا پردے کو کھول سکتے ہیں۔ یہ پودے کو بند کرکے پودے کی نشوونما کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے بھی استعمال ہوتا ہے۔ چونکہ 3 آئٹمز تھے، اس کی پیمائش کرنے میں کافی وقت اور محنت لگتی ہے، اس لیے ہم نے ایک ایسا CTC سسٹم بنایا جو کیمرے سے پیمائش کر سکتا ہے اور اصل میں پیمائش کا بوجھ کم کر سکتا ہے۔ میں نے اسے دیکھا۔ Kyomaru-en کے مینیجر Hisashi Kawaguchi نے کہا، "ہم ہر روز نافذ کردہ نظام کی پیش گوئی شدہ اقدار کی پیمائش اور تصدیق کرتے ہیں۔ یہ تقریبا ٹھیک ہے،" وہ کہتے ہیں. ترسیل کے حجم اور مقدار کا اندازہ لگانے کے لیے کٹائی کے لیے درکار اہلکاروں کو شامل کریں۔ "ہم تقسیم کے لیے ایک منزل فراہم کر سکتے ہیں۔"
ایک ذریعہ: https://news.yahoo.co.jp