성장 환경을 자동으로 제어하고 데이터를 수집하여 배송 일정을 잡을 수 있습니다.

Smart Greenhouse 내에는 여러 개의 무선 센서가 설치되어 있습니다. 온도, 습도, 조명 강도 및 이산화탄소 수준은 전자 및 환경 센서를 통해 측정되며 수집 된 데이터는 에지 컴퓨터로 내보내집니다. 또한 이 데이터는 클라우드에도 저장됩니다. 지금까지 단일 컴퓨터로 각 장비를 제어하고 여러 환경 조건을 개별적으로 관리했습니다. 각 장비가 유선이기 때문에 위치와 수에 제한이 있었습니다. 그러나 Smart Greenhouse에서는 단일 컴퓨터로 여러 장비를 제어 할 수 있어 배선 수를 최소화 할 수 있으며 모든 데이터는 무선 네트워크를 통해 엣지 컴퓨터로 자동 수집됩니다. 작물에 물을 주기 위한 재배 환경의 각 설정이 미리 정해진 공식에 따라 자동으로 제어되기 때문에 온실로 왔다 갔다 할 필요가 없습니다.

완전히 새로운 시스템이 구현 되었기 때문에 개발 단계에서 충분한 경험이 없었습니다. 우리는 제품을 통해 고객에게 부가가치의 의미를 재평가하기 위해 많은 토론을 벌였으며 새로운 노력을 확립하는데 성공했습니다. 개발팀이 IoT와 AI에 대한 전문가라는 문제도 있었지만 농업에 관해서는 초보자였습니다. 어떤 종류의 작물에 어떤 관리가 필요합니까? 이것은 식물과 농업에 대한 전문 지식을 가진 바이오 혁신 센터 회원들과 다른 파트너 회사들의 협력으로 우리가 한 번에 하나씩 해결할 수 있는 유형의 질문과 도전이었습니다. 무한한 수의 프로토 타입을 반복적으로 제작 한 후 마침내 Smart Greenhouse를위한 성공적인 프로토 타입이 만들어졌습니다.

온실의 시험 발사와 함께 우리는 토마토 재배를 시작했습니다. 우리는 토마토가 익는 시기와 이 데이터를 수집하는 시스템을 자체적으로 설정할 수 있었습니다. 또한 카메라를 통해 수집 된 수만 장의 이미지에서 토마토의 성숙도를 추정하는 알고리즘을 개발했습니다. 데이터 볼륨이 증가함에 따라 정보 기술의 사용이 지능적으로 발전하여 온도와 습도를 조정하고 배송 일정을 고정밀하게 예약 할 수 있습니다. 또한 자동 제어의 정밀도를 높이고 에너지를 절약하는 다른 솔루션으로 이어집니다. 앞으로 우리는 데이터 수집 및 활용에 대한 추가 연구를 촉진하기 위해 이러한 온실을 대학에 설치하기를 희망합니다.