Tady je zatím aktualizace o automatizovaných výzkumných kapslích! Nouzová aktualizace! Takže bohužel a legračně jsem zjistil, že hladina CO2 ve skladu je 700! Co to znamená pro pilotní zkoušku? No, protože první kapsle měla být statickým obohacením – při 700 ppm CO2 vstřikovaném znamenalo to, že doplňková injekce nebyla potřeba. A protože pod 4 měl být kontrolní – tedy ambientní (420 ppm), dostali jsme 700! V podstatě – kapsle 1, 2 a 4 dostaly *téměř* identické CO2 ošetření. Takže 3 kontroly a jedna léčba... Jejda! ALE tady je ta zajímavá věc. Kapsle 3. Tímto krátkým pokusem jsme něco potvrdili od sazenice k vegetativnímu stavu. Do kapsle 3 bylo vstřikováno 1000 ppm CO2, s úrovní par/light 100. A STÁLE má stejný růst jako ostatní tři skupiny běžící prakticky na plný výkon. To je o 57 % MÉNĚ světelné energie než u ostatních kapslí. To je už teď obrovská úspora nákladů, protože místo CO2 přidáváte dlouhé světelné hodiny. To potvrzuje výzkum prováděný NC State, Huber et al. 2021, Frontiers in Plant Science (odkaz níže) Jednoduše řečeno – OBROVSKÉ úspory nákladů na pěstování v interiéru, jen tím, že místo světla přidáváte CO2. Co bude dál? Už mám připravené sazenice a přeneseme je na další pilotní studii – bude přizpůsobena tak, aby odpovídala vnitřnímu prostředí skladu. Tato rajčata budou přemístěna do uzavřené pěstební místnosti, kde mohou začít růst jako plodná rajčata. Což je ideální, protože brzy přijde vůdce/následovník a budeme potřebovat rostliny připravené na školení politiky ACT. To mi také umožňuje vyřešit některé nedostatky v hardwaru. Umírající sériové spojení na Arduinu a další drobnosti. Také se těším, že mohu sdílet nové vylepšení – kameru namontovanou na lineární aktuátor. To umožňuje agentu přesně určit výšku rostliny, aniž by paralaxní efekt vedl k lepšímu pozorování agentů a ovládání osvětlení reaktivnímu vůči výšce rostliny. Brzy více! 🍅🤖🧪🤩
Martin_DeVido
Martin_DeVido20. 3. 07:37
Právě jsem otevřel dveře do výzkumného zařízení 🧪🍅 ovládaného AI v zemědělství Čtyři výzkumné moduly, každý řízený vlastním AI technikem, a jeden vedoucí výzkumník AI syntetizující všechny čtyři. Zde je podrobný pohled, odkaz na ŽIVÝ pohled, proč je to výhodné pro tradiční výzkum a kam to směřuje dál:
Myšlenka na sprchu – jakmile je to vyladí, mohlo by to přispět k decentralizovanému/distribuovanému zemědělskému výzkumu... Můžete s nimi provádět experimenty na několika různých univerzitních kampusech. Ale tohle je TĚŽKÉ. Haha. Chaos agentů + nepředvídatelnost vlastního hardwaru není pro slabé.
518