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トーマス・マレク <ヘッダー>
スプリンクラーの遠隔制御と水効率の向上を目的として、過去10年間にピボットメーカーによって導入された灌漑技術は豊富にあります。www.modernagriculturefarm.com今、 テキサスA&Mチームは、これらの進歩を新しいテクノロジーと統合するために取り組んでいます。
「利用可能ないくつかの優れた高度な灌漑技術があります、 しかし、それらは複雑です、 十分に活用されていない、 使いにくい、 また、既存の制御システムには十分に統合されていません。したがって、 それらの利点は完全には実現されていません、 」とDanaPorterは説明します。 テキサスA&Mの5人のメンバーからなるチームの一員であり、灌漑技術の統合に取り組んでいます。
チームは、既製のセンサーとコンポーネントを利用して、情報と意思決定支援ツールを統合および自動化することで生産者が灌漑技術のメリットを実現できる、費用効果の高い独立したプラットフォームを作成するシステムの設計に取り組んでいます。
彼らの目的には、以下の確立が含まれます。
- 異常検出機能を備えたワイヤレスセンサーネットワーク。
- リアルタイムおよび予測データを使用する灌漑システムコントローラー、 複数のセンサー入力からのデータの統合、 無人航空機システムとモデル。
- ユーザーフレンドリーなインターフェース。
テクノロジースイート
チームのリーダー、 トーマス・マレク、 以下を含むテクノロジースイートを開発することにより、市販のシステムに比べてすでに大幅な改善が見られたと述べています。
- センターピボット灌漑の位置と速度制御が改善されました。
- フィールド内のほぼリアルタイムのデータと予測作物の水使用機能を使用したリアルタイムの更新により、可変速度の灌漑制御が改善されました。
- ワイヤレスセンサーノードを最適化してコストと必要なデータの信頼性のバランスをとるための土壌水分フィールド内センサー配置方法。
"私たちの場合には、 高度な自動化には、土壌水分センサーからピボットコントローラーへのデータの自動通信が含まれます。 マレクは言います。 「私たちは最近のフィールドデータと今日の状況を調べる処理モデルを使用しています。 さらに、データと意思決定を自動コントローラーと統合するための機械学習プロセス。一緒、 これは、ユーザーとシステムに何をいつ行うかを指示します。このシステムは、実行するすべてのことをログに記録するという点でもユニークです。 そして、これはすべてピボットで起こります。」
問題はまだ残っています
リアルタイムの土壌水分モニタリングなどのツールを利用して、 ほぼリアルタイムおよび短期の予測作物蒸発散量または作物水使用量、 定量的降水量予測、 と人工知能アルゴリズム、 マレク氏は、テキサスA&Mの取り組みにより、「いつ、 どこ、 作物灌漑の決定。
プラットフォームに依存しない制御システムを既存のセンターピボット灌漑システムに後付けできるように開発が行われました。プロジェクトチームは、作業の結果としていくつかの特許を申請中です。 マレクは言います。