私は Arunit です。Arunit Farms のオーナーです。Arunit Farms は、気候条件に左右されずに果物や野菜を水耕栽培する農業新興企業です。 このプロジェクトは現在 4 年間続いています。 PGP-DSBA は私たちの生活におけるデータの重要性についての視点を提供しており、私たちはその視点を利用して、プロジェクトで実行されているさまざまなプラント サイクルに関するデータの収集を開始しました。 

私たちが長年にわたって植えてきたさまざまな作物の収量には変動がありますが、これは今まで理解されていませんでした。 いくつかのサイクルでは、優れた成績の作物が見られますが、他のサイクルでは、平均的で劣った成績の作物があり、その他のパラメーターは一定のままです。 この問題には、肥料と電力の無駄を最小限に抑えながら、さまざまな作物サイクルで一貫した収量を実現するための最適なパラメータを特定することが含まれていました。 

収集される情報には、水温、気温、湿度、日射量、使用した肥料の量、使用した肥料の品質/ブランド、気温を維持するために消費した電力、特定の期間の植物の成長、および植物ごとの収量が含まれます。

この演習をイングリッシュキュウリ、チェリートマト、赤/黄色のトウガラシで行い、異なる気温と水温、施肥スケジュール/速度を異なるサンプルで維持しました。

私たちはデータ サイエンスを使用して、線形回帰モデルを構築して、どの特徴が収量に最も影響するか、および将来の値の増減が収量に影響を与える係数を予測することで、この問題を解決しました。 

このモデルは次の作物サイクルに導入され、12 つの作物の収量が約 4% 大幅に増加しました。 一方、消費電力は約XNUMX％削減されました。 肥料の消費量はほぼ同じでしたが、特定のブランドの肥料の方が良い結果が得られました。