تخيل مستقبلاً حيث إنتاج المحاصيل لم يعد يعتمد على الظروف الجوية المواتية بل يتم التحكم به بدقة بواسطة أنظمة ذكيةالأمن الغذائي يواجه تحديات غير مسبوقةالزراعة التقليدية، التي تقيدها الطقس القاسي ونقص المياه والأراضي الصالحة للزراعة المحدودة، تحتاج بشكل عاجل إلى حلول متطورة.
ظهرت تكنولوجيا الدفيئة الذكية كحل قابل للحياة، حيث تعمل كـ"مصانع نباتية" قابلة للسيطرة والتي تقلل من التدخل البيئي مع توفير ظروف نمو مثالية.مع ذلك، تكمن القيمة الحقيقية للدفيئات الذكية في قدرتها على استخدام الطاقة بكفاءة وخفض تكاليف التشغيل.
يسمح دمج تكنولوجيا إنترنت الأشياء (IoT) بإدارة الدفيئة بدقة. تتبع شبكات من أجهزة الاستشعار الذكية المعايير الحرجة بما في ذلك درجة الحرارة والرطوبةكثافة الضوء وتركيز ثاني أكسيد الكربون في الوقت الحقيقيهذه البيانات تسهل اتخاذ قرارات ذكية لتحسين تخصيص الموارد.
على سبيل المثال، يمكن ضبط أنظمة التدفئة والتبريد بدقة وفقًا لظروف البيئة ومتطلبات المنشأة، مما يقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة.هذا النهج لا يعزز فقط الإنتاجية الزراعية ولكن أيضا يحقق فوائد بيئية من خلال خفض تكاليف الطاقة، وخلق سيناريو اقتصادي وبيئي مربح.
تقنيات النمذجة والمحاكاة المتقدمة توفر إمكانيات تحسين أعمق للبيوت الزراعية الذكية.تسمح نماذج الحاسوب التي تحاكي نمو المحاصيل في ظل ظروف بيئية مختلفة للمزارعين بتنبؤ بتأثيرات تغير المناخ وتعديل استراتيجيات الزراعة وفقًا لذلك، تحسين العائدات مع تقليل الخسائر إلى الحد الأدنى.
تركز الأبحاث الحالية على تطوير أنظمة إدارة الدفيئة المستقلة التي تعمل على تحسين نمو النباتات مع تقليل استهلاك الطاقة.الرطوبة والتعرض للضوء هي العوامل الرئيسية التي تؤثر على استخدام طاقة الدفيئةأنظمة التحكم الذكية تحافظ على ظروف نمو مثالية من خلال ضبط هذه المعلمات ديناميكياً.
يستخدم الباحثون أساليب نمذجة متعددة لتطوير المناخات الدفيئة الذكية. تقوم النماذج الفيزيائية بمحاكاة العمليات الداخلية للمناخات الدفيئة وتقييم تأثيرات الاستراتيجيات المختلفة للسيطرة على الطاقة.بدلاً من ذلك، يمكن أن تتنبأ نماذج التعلم الآلي المدربة على البيانات البيئية والنمو النباتي التاريخية بأفضل ظروف النمو.
تم تطوير خوارزميات التحكم المختلفة لتنظيم المناخ الاحتباس الحراري، بما في ذلك التحكم النسبي المتكامل المشتق (PID) ، التحكم التنبؤي النموذجي (MPC) ، التحكم الأمثل،منطق غامض، الشبكات العصبية والخوارزميات الهجينة. في حين أن التحكم في PID لا يزال يستخدم على نطاق واسع لمرونته وقوته، فإنه يواجه تحديات في التعامل مع الاضطرابات الخارجية والسيناريوهات غير الخطية.
ظهرت أساليب MPC كبديلات متفوقة ، قادرة على نمذجة الاضطرابات والقيود غير الخطية مع التنبؤ بالأحداث المستقبلية لتعديل تدابير السيطرة وفقًا لذلك.أثبتت هذه الأنظمة فعاليتها في تحسين استخدام المياه، تنظيم التهوية، وإدارة تركيز ثاني أكسيد الكربون والتحكم في تشغيل المروحة.
توفر صيغة مواصفات نظام الأحداث المنفصلة (DEVS) مزايا فريدة لنمذجة أنظمة الدفيئة الذكية المعقدة. باعتبارها واحدة من أقوى الطرق لنظم الأحداث المنفصلة ،يوفر DEVS أساسًا رسميًا مثبتًا للنمذجة والمحاكاة عبر أنظمة معقدة مختلفة.
النموذج المقترح القائم على DEVS يحاكي سلوك الدفيئة الزراعية لتحقيق التوازن بين استهلاك الطاقة والظروف المناخية المطلوبة (درجة الحرارة ومستويات ثاني أكسيد الكربون والرطوبة).يمكن لهذا النهج الشامل أن يغير طرق الزراعة مع ضمان إنتاج فعال مع الحد الأدنى من التأثير البيئي.
المنازل الزراعية الذكية تمثل أنظمة معقدة تتألف من أنظمة فرعية متعددة مع العديد من الأجهزة وأجهزة الاستشعار.تشكيل DEVS يصف بشكل فعال سلوك كل نظام فرعي كنموذج ذري يتفاعل مع المكونات الأخرى، بينما يتم تمثيل النظام بأكمله كنموذج مقترب يلتقط جميع التفاعلات والاعتمادات.
يبدأ النظام المقترح بجمع بيانات أجهزة الاستشعار لمراقبة البيئة الداخلية.يتنبأ جهاز تنبؤ قائم على الشبكة العصبية الاصطناعية بعد ذلك بالظروف الجوية المستقبلية باستخدام كل من البيانات الجوية الخارجية وقراءات المستشعر الداخليتقنية التحسين تحدد المعلمات البيئية المثلى مع مراعاة التفضيلات المحددة من قبل المستخدمين وحدود استهلاك الطاقة.
نتائج المحاكاة عبر سيناريوهات مختلفة تظهر أن هذا النهج الجديد يحسن بشكل كبير كفاءة استخدام الطاقة في الاحتباس الحراري.تحسين ومراقبة، جنبا إلى جنب مع وحدات التعلم للمتنبئين والمُحسِّنين، يوفر إطارًا فعالًا لإدارة بيئة الدفيئة مع تقليل استهلاك الطاقة.
