Кирешелүүлүк үчүн ресурстарды оптималдаштыруу: Digital Twin Tech керекпи?
Ар кандай технологиянын баалуулугу акыр аягында чыгымдарды жана ресурстарды оптималдаштыруу жөндөмүндө. Натыйжаларды алдын ала билүү жөндөмүнө ээ болуу азык-түлүк өстүрүүчүлөргө келечекти көрө билүүнүн пайдасын берет, аны андан кийин реалдуу жашоодо колдонууга болот. Digital Twin технологиясын реалдуу жашоодо колдонуунун жана коммерциялаштыруунун мисалы механикалык болуп саналат Том Де Свеф тарабынан иштелип чыккан модель Гант университетинде. Бельгиянын 2Grow компаниясы бул моделди помидор өсүмдүктөрүндөгү суунун агымынын өзгөрүшүн жана сабагынын калыңдыгын өлчөө үчүн колдонот. The компаниянын максаттары өсүмдүк өндүрүүгө жумшалган 20% жер аянтын кыскартуу.
It коомчулук санарип эгиздерди кабыл алуу үчүн күч-аракет жумшап жаткан жокпу, азырынча белгисиз анын операцияларында. Андан тышкары, көпчүлүк учурларда санариптик эгиз технологиялар иш жүзүндө зарыл эмес деп айтууга болот. Машина үйрөнүүдөгү жетишкендиктер чоң көлөмдөгү жогорку сапаттагы маалыматтарды талап кыла турган толук моделди түзбөстөн эле негизги окуяларды алдын ала айтууга мүмкүндүк берди, аны алуу да кымбат. Белгилүү бир касиеттерди алдын ала айткысы келген азык-түлүк өндүрүүчүсү катары, негизги өзгөрүүлөрдү өлчөөгө жана көзөмөлдөөгө басым жасоо ийгиликтүү болжолдуу моделди түзүү үчүн зарыл болгон нерсе болушу мүмкүн. Андан тышкары, бул кескин түрдө арзаныраак, бул алдын ала моделдерди ишке ашырууда дароо ROI көрүшү керек болгон азык-түлүк өстүрүүчүлөр үчүн жеткиликтүү кылат.
Мисалы, эгерде сиз картошка өстүрсөңүз, анда кычыткы сымал организмден келип чыккан кеч күйүүчү ылаң сыяктуу зыянкечтерге каршы индикаторлор болушу керек, ал эми тийиштүү күрөшүү чаралары көрүлбөсө, кыска мөөнөттүн ичинде түшүм жок болуп кетиши мүмкүн. Ачык талаадагы чоң гектарлардагы катардагы эгиндин бул түрү үчүн айланма сугаруу тутумдарына орнотулган камералар ооруларды же көйгөйлөрдү натыйжалуу жана натыйжалуу аныктай алат. Ачык картошка талаасы үчүн санариптик эгиздерди түзүү үчүн зарыл болгон маалыматтар чоң чыгымды талап кылат жана жөнөкөй жана жеткиликтүү технология менен алууга мүмкүн болгон түшүнүктөрдү алуу үчүн ушундай масштабда бүтүндөй бир моделди түзүү эч кандай мааниге ээ эмес.
- SimCity видео оюну 90-жылдары түптөлгөн, анткени оюнчулар санариптик түрдө кооз, жандуу мегаполисти долбоорлоп, жаратып, өз шаарынын баатырына айланган. Алдыга 30 жыл, бизде чыныгы дарактардын, фермалардын же бактардын укмуштуудай так санарип көрүнүштөрүн түзүү технологиясы бар. SimCityдегидей эле, биз оюндун ичиндеги “инвестицияларыбызга” жараша мегаполис кандай эволюциялашарын симуляциялай алабыз, эми биз өсүмдүктүн ар кандай сценарийлерде кантип өсөөрүн симуляциялай алабыз — бул бизге айыл чарба аракеттерин болуп көрбөгөндөй көрөгөчтүк менен тактоого жардам берет.
- Digital Twin - бул реалдуу дүйнөдөгү нерсенин санариптик өкүлчүлүгү. Аны алыстан реалдуу "нерсеге" байкоо жүргүзүү үчүн колдонсо болот. Чыныгы эгиз үчүн так жана реалдуу суррогат менен камсыз кылуу үчүн, санариптик эгиз реалдуу жактын санариптик өлчөө аркылуу маалымат-маалымат болушу керек. Айыл чарбасында бул топурак сенсорлору, өсүмдүктөрдү сүрөткө тартуу, аба ырайы жөнүндө маалыматтар ж.б.у.с. аркылуу келген маалыматтар болушу мүмкүн.
- Жаңы санариптик өкүлчүлүк же санариптик эгиз бүт айыл чарба аракетин чагылдырышы керек: физикалык активдер, процесстер, системалар, ресурстар, бардыгы. Өз кезегинде бул бизге айыл чарба процесстерин мурда элестетип көрбөгөн масштабда имитациялоого, пландаштырууга, анализдөөгө жана жакшыртууга мүмкүндүк берет. Бирок, азык-түлүк өстүрүүчүлөр үчүн бул кымбат баалуу татаал технологияны ишке ашыруу чындап эле зарылбы же алар негизги натыйжаларды көзөмөлдөөгө жана алдын ала айтууга жардам бере турган жеткиликтүү жана жеткиликтүү сенсорлордон керектүү түшүнүктөрдү ала алабы?
Санариптик эгиздердин өсүшү жана кабыл алынышы жана алардын айыл чарбадагы потенциалы
Gartner 2021-жылы ири өнөр жай ишканаларынын жарымы колдонот деп болжолдойт санарип эгиздер, бул уюмдар үчүн эффективдүүлүктү 10% жакшыртууга алып келет. Бирок, санариптик эгиздердин түшүнүгү ондогон жылдардан бери бар. 30 жылдан ашык убакыттан бери өнүмдөрдү жана процесстерди инженердик топтор 3D рендерингдерин колдонушат компьютердик дизайн (CAD) моделдери, активдердин моделдери жана процесстик симуляциялар өндүрүштү камсыз кылуу жана тастыктоо. Мисалы, НАСА ондогон жылдар бою татаал космостук симуляцияларды жүргүзүп келет. Бирок, машина үйрөнүү жана AI инновациялары санариптик эгиз концепциясын биринчи планга алып чыгып, жакынкы келечекте кеңири таасири менен бузулуучу тенденция катары көптөгөн ызы-чууларды жаратууда.
Digital Twins колдонуп, айыл чарба процесстерине келгенде чарбаны башкаруунун борбордук каражаты катары аны пландаштыруудан жана контролдоодон физикалык агымдарды ажыратууга мүмкүндүк берет. Натыйжада, фермерлер жеринде түздөн-түз байкоо жүргүзүүгө жана кол тапшырмаларына таянуунун ордуна (жакын) реалдуу убакыт режиминдеги санариптик маалыматтын негизинде операцияларды алыстан башкара алышат. Бул аларга (күтүлгөн) четтөөлөр болгон учурда дароо иш-аракет кылууга жана реалдуу турмуштук маалыматтарга негизделген интервенциялардын эффекттерин имитациялоого мүмкүндүк берет. Мисалы, жемиш бактын Санариптик эгиздери жемиш бакты ашыкча сугаруу жөнүндө эскерте алат, ал фермер бакчаны текшербестен.
Идеясы санариптик бакча жемиш бактарынын ден соолугуна жана алардын түшүмүнүн сапатына мониторинг жүргүзүү, алдын ала айтуу жана контролдоо эмгекти көп талап кылуучу мүнөзүн түшүнгөн фермерлер үчүн өтө жагымдуу. Квинсленд университетинин окумуштуулары манго жана макадамия сыяктуу жай өсүүчү өсүмдүктөрү бар жемиш бактын моделин иштеп чыгышты. Бул колдонуучуларга жаңы идеяларды тез сынап көрүүгө жана өндүрүш системаларын кантип мыкты оптималдаштыруу боюнча түшүнүк алууга мүмкүндүк берет. Долбоордун изилдөөчүлөрү бул заматта симуляциялар өзгөчө мөмө бактары сыяктуу жай өскөн өсүмдүктөргө кандай пайда алып келерин баса белгилешти.
Санариптик эгизди куруу каржылык мааниге ээ болгон конкреттүү колдонуу учурлары бар, мисалы, өсүмдүктөрдү өстүрүү үчүн, мында модель белгилүү бир сорттун коммерциялык жактан жарамсыздыгын алдын ала айтууга мүмкүндүк берет. Бирок көп учурда балка менен гайканы жаруунун кереги жок.
- Равив Итжаки - негиздөөчүсү жана башкы директору Prospera Technologies, маалымат илими жана AI аркылуу тамак-ашты өстүрүү жолун өзгөртүү боюнча компаниянын техникалык көз карашын жетектейт. Ал алгоритмдерди иштеп чыгуу, математика жана машина үйрөнүү боюнча тажрыйбасын реалдуу дүйнөдөгү маселелерди чечүү үчүн колдонот. Просперага чейин Равив BioCatch киберкоопсуздук компаниясында алгоритмдерди иштеп чыккан жана IDFте сигналдарды иштетүү боюнча инженер болуп иштеген. Ал Еврей университетинде физика боюнча бакалавр жана прикладдык физика боюнча магистр даражасына ээ.