Rosselkhozbank、MIPT、RGAU-MSHAのロシア合同チームは、オランダ大学WUR(Wageningen University&Research)が主催する国際農業競争Autonomous Greenhouse Challengeの決勝戦で、中国、韓国、ヨーロッパからの参加者に先駆けてXNUMX位になりました。各国では、Rosselkhozbankのプレスサービスは次のように報告しています。
ロシアのチームが初めて国際農業コンペティションAutonomousGreenhouseChallengeに参加しました。RosselkhozbankとMIPTの従業員は、3か月前に準備を開始し、17チーム(140人の参加者、18か国)との競争でいくつかの予選ステージを無事に乗り越えました。 )MIT、スタンフォード、コーネル、UCデイビス、TUミュンヘン、世界最大の企業(BASF、テンセント)など、世界で最も有名な大学から。 決勝戦に出場するには、チームは5日間のハッカソンでトップXNUMXに入る必要がありました。このハッカソンでは、高度なデジタルシミュレーション環境を使用して、ワーヘニンゲン大学が提供する仮想温室でレタスを栽培するよう求められました。 ハッカソンの結果によると、ロシアチームはXNUMX位になり、自信を持って大会の決勝に進んだ。
最終段階では、各チームにブレイスウェイクにあるワーヘニンゲン大学の研究センターの温室セクションが割り当てられ、エネルギー、水、その他の資源を持続可能な方法で使用して高品質のレタス作物を栽培しました。 このタスクの独自性は、収穫の瞬間までのプロセス全体が、人間の介入なしに完全に機能する必要があることでした。つまり、独自の人工知能アルゴリズムを使用して自動化されました。
大会の決勝戦は2つのステージ(それぞれ2か月間)で構成され、その間、ロシアのチームは自信を持って上位XNUMXチームの中に留まりました。 大会の結果によると、ロシアのチームがXNUMX位になり、昨年の優勝者であるアメリカのチーム(Koidra.ai)にのみ敗れました。 コンピュータービジョン技術、強化学習、温室システムの最適制御に基づくロシアのモデルは、出場者の中で最高の収益で作物を育てることに成功しました。
従来の温室生産では、作物の成長に影響を与える変化する要因に応じて、環境パラメータを定期的に調整する必要があります。 経験豊富な生産者は、小規模産業で限られたシステムパラメータのセットを独自に制御できますが、高品質の食品に対する需要の高まりに対応するには、人工知能技術に基づく新しいクラスの完全自動温室複合施設を開発する必要があります。 Autonomous Greenhouse Challengeでは、機械学習とコンピュータービジョンを使用した同様のデータ処理および分析システムが開発され、テストされています。
2018年以降、毎年、オランダの中国企業TencentとWageningen Universityは、世界中の最高の人工知能の専門家が作物の栽培で競う国際的なAutonomousGreenhouseChallengeを主催しています。 このコンテストは、ITと農学の分野の専門家を集め、知識を共有し、農業におけるデジタルテクノロジーを開発して、アグリビジネスの効率を高め、安全な食品の入手可能性を確保することを目的としています。