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极星农业   2022/07/14    阅读次数:190

在瓦赫宁根大学及Bleisweijk研究中心温室中举办的第三届国际智慧温室种植挑战赛中,由中国、荷兰和乌克兰成员组成的VeggieMight队获得第三名,冠军由荷兰和美国成员组成的Koala队获得,该团队由初创公司Koidra和来自康奈尔大学的研究人员组成。VeggieMight也是唯一一支进入最后决赛阶段的有中国团队参与的代表队。

第三届国际智慧温室种植挑战赛由荷兰瓦赫宁根大学及研究中心和腾讯联合主办,Fluence、Letsgrow、Sigrow等公司提供平台及技术支持,大赛于2021年6月至2022年6月间进行。本届大赛的目标是“在无人为介入的全自动控制温室中生产蔬菜”,大赛共吸引了全球来自二十多个国家数百名不同行业背景的人员参赛。参赛团队利用全自主人工智能算法生产水培生菜,需要使用最少的投入(如能源和二氧化碳),生产出最多的高品质生菜,同时使净利润最大化。


比赛主办方和技术支持单位

图片来源:WUR

VeggieMight团队

VeggieMight团队包括来自北京极星农业的徐丹,荷兰瓦赫宁根大学及研究中心的刘珍博士,季永然博士,荷兰Interfood公司的邴晓芸博士,荷兰Robolect公司的Lars Zwanepol Klinkmeijer, 荷兰Horticompass公司的Vincent van der Wijngaard以及来自乌克兰Quantum公司的数据工程师Valentine Fihurska,Michael Yushchuk,Nikita Rogovoy,Kostiantyn Isaienkov。团队吸纳了行业顶尖人工智能数据工程师和有着丰富经验的种植专家,极星农业作为团队的种植专家角色,结合植物模型、温室模型以及在水培生菜实践生产积累的宝贵经验,为算法提供了核心种植策略和大量生产基础数据。


VeggieMight团队

线上挑战赛:计算机视觉技能和机器学习挑战

Online Challenge: Computer vision challenge & Machine learning challenge

第一阶段“线上挑战赛”,一共分为两个部分,“计算机视觉技能挑战”和“机器学习挑战”,共吸引了来自全球24个国家46支团队的286名参赛者报名参加。其中“计算机视觉技能挑战”部分,参赛团队需要基于图像训练开发计算机视觉算法,并运用该算法对图像背后的植物特征(如直径、高度、重量,以及叶面积等)进行推测;“机器学习挑战”部分,参赛团队需要开发出一套机器学习算法。通过该算法自动控制虚拟温室中的通风、供暖、照明等系统,在促进虚拟作物生长的同时,实现净收益最大化。


图片来源:autonomousgreenhouses

编程马拉松 Hackathon Challenge

第二阶段“编程马拉松”赛段中,共吸引了来自18个国家的140名选手参赛。选手不仅包括不同大学的学生和博士生,更有来自园艺行业的资深企业员工。这些团队具备园艺和人工智能领域的专业知识。参赛团队分别来自中国(哈尔滨工业大学、中国农业大学、同济大学等)、韩国(优傲机器人公司、Croft、Motion2AI、京畿道大学、江原大学、釜山大学等)、美国(麻省理工学院、斯坦福大学、康奈尔大学、加州大学戴维斯分校等)以及欧洲的荷兰(代尔夫特理工大学,埃因霍芬理工大学、阿姆斯特丹自由大学、马斯特里赫特大学、瓦赫宁根大学、万物研究中心等)、比利时(根特大学、巴斯夫公司等)和德国(慕尼黑工业大学)等。


团队研发的人工智能算法在数字模拟环境中种植生菜

并自我优化学习种植策略

图片来源:VeggieMight

17支国际团队进行了24小时的比拼,参赛各队采用人工智能算法在瓦赫宁根大学提供的先进的数字模拟环境中虚拟种植生菜,并对算法和种植获得的净利润进行评分。VeggieMight团队以最快速度完成了比赛,以综合成绩第四名的身份与来自美国的Koala团队,韩国的CVA、MondayLettuce以及俄罗斯的digital_cucumber团队一起进入最后第三阶段的决赛,也是唯一一支进入最后决赛的中国队伍。


VeggieMight 团队在编程马拉松比赛中以总分第四的成绩进去最后一轮决赛

图片来源:autonomousgreenhouses

温室挑战赛 Growing Experiment

在第三阶段“温室挑战赛”中,挑战赛为所有参赛团队在瓦大位于Bleisweijk的高科技温室中配备了单独的温室隔间。各团队开发出了可完全自主确定温度、光照及人工补光、加热、二氧化碳浓度以及栽培相关参数(如作物密度、采收日期)的人工智能算法。除了标准的温室传感器外,各团队还可以使用实感 3D相机,以及由挑战赛赞助商Sigrow和荷兰骑士集团(Ridder)提供的特定传感器。一些团队还使用了额外的传感器为算法收集输入数据。


比赛期间各队生菜的实时照片

图片来源:autonomousgreenhouses

极星参加的团队在5月2日播种下来自瑞克斯旺公司的“Lugano”品种生菜。团队的目标是要种植出株重为250克的高品质生菜。如果作物过小,或有叶尖枯萎或变形,则会被列为价格较低的B等级,甚至是无法进行销售的C等级。大赛对团队种植期间使用能源(如热能、电力、二氧化碳)的情况进行了测量,并对其运营成本进行了核算。固定成本取决于温室的空间占用率以及对不同设施的使用情况(如人工补光)。挑战赛依据这些数据得出了团队种植所产生的净利润。净利润最高的团队为获胜团队。

所有团队的人工智能算法被输入进了瓦赫宁根大学服务器的虚拟机里。在受保护的环境中,算法通过LetsGrow和Azure云端数字接口获取数据。同时,这些算法再次通过LetsGrow,自动地将设定点返回给处理计算机。处理计算机据此对实验温室隔间的气候控制发出指令。在今年2月到3月的第一个测试种植周期中,每个团队都对各自的算法和操作程序进行了测试。参赛团队在5月到6月的第二个种植周期中,参赛团队不能再访问各自的算法。他们需要向大赛提出诉求,才能对算法进行紧急修改(如修复漏洞)。本次比赛中VeggieMight只访问了虚拟机一次,以修复一个小漏洞,是人工干预最少的团队之一。

决赛阶段,VeggieMight团队结合前期积累的人工智能算法,温室生产环控策略和荷兰当地的气候特征,以节能和控制湿度为核心控制点,优化了决赛算法策略。实际种植期间算法成功对各种气候变化做出了相应调整并实现了对温室各项设备的远程无人控制,温室各项参数达到了预设值。在没有使用人工补光和遮阳幕布的情况下,以最快速度和最低成本达到了目标克重,种植策略也得到了赛会评委的一致认可。但是,由于团队的算法中采收日期为硬编码,比赛最后阶段错过了最佳采收期,在43天的种植周期中,采收的生菜克重达到了400克,虽然获得了非常不错的产量但是由于超过比赛要求的最佳克重250克,影响了最终品级判定和收益,遗憾的获得了第三名。


各团队在每个作物周期生产的生菜重量

团队的目标是要种植出株重为250克的高品质生菜

图片来源:WUR


VeggieMight团队以净利润2.14欧元每平米的成绩

获得比赛第三名

第三届国际智慧温室种植挑战赛让人们看到了自动化种植的无限潜力。多学科交叉、种植与编程知识的融合使得机器代替人工完成种植在未来成为可能。极星农业作为全国为数不多具有全年生产水培生菜并消化吸收荷兰工厂化番茄生产的温室企业,多年的深耕积累了大量宝贵的生产数据。借助大数据和人工智能技术,跨学科合作,参与组建的两支年轻的队伍在“多多农研科技大赛”和“国际智慧温室种植挑战赛”中分别取得了第一和第三的不俗的成绩,参与研发的人工智能算法在番茄和生菜种植实践中得到了很好的验证,在农业人工智能和无人种植领域迈出了重要的一步。

极星农业年轻的技术团队会继续坚持技术创新,加强与院校和企业的合作,在人工智能和大数据领域加深与科技企业的合作并寻求与国内外投资机构的长期合作。