On yleisesti tiedossa, että vertikaaliviljelyllä on monia etuja perinteisiin viljelymenetelmiin verrattuna. Verrattain korkeista perustamis- ja käyttökustannuksista huolimatta vertikaaliviljelmien tuotanto kasvualueyksikköä kohti ylittää helposti kehittyneimpienkin kasvihuoneiden tuotannon. Mutta päästäksesi jatkuvasti tälle tuotantotasolle sinun on varmistettava, että kasvuolosuhteet ovat jatkuvasti parhaimmillaan. Tässä tunnistimilla ja tiedoilla on keskeinen rooli, ja siksi ne ovat valmiita muuttamaan vertikaaliviljelyn tulevaisuutta.

Käyttääksesi tunnistimia ja tietoja tehokkaasti sinun on ensin tiedettävä, minkälaiset tiedot ovat arvokkaita ja miksi. Tärkeimmät mitattavat arvot ovat seuraavat kasvuolosuhteet:

• Ilmasto (jolle on ominaista ilman lämpötilan, kosteustason, CO₂ -tasojen ja ilman nopeuden yhdistelmä)
• Kasvin lämpötila
• Kasteluveden ravinnekoostumus
• Valon määrä ja spektri (kasvien havaitsemana)
• Kasvien morfologia, puutteet ja kasvu (fenotyyppi)

Nämä olosuhteet ovat merkittäviä eri syistä. Esimerkiksi kasvin lämpötilan ja ilman lämpötilan välinen ero voi kertoa, ovatko lehtien huokoset auki. Jos huokoset eivät ole auki, kasvi ei voi saada hiilidioksidia₂ ja muuntaa sitä biomassaksi. Vastaavasti voimme mitata jatkuvasti kasteluveden pH-arvoa (happamuutta) ja EC-arvoa (sähkönjohtavuus) varmistaaksemme kasvien optimaalisen kasvun. Teemme myös yhteistyötä useiden sellaisten yritysten kanssa, jotka kehittävät tunnistimia mittaamaan muita kasteluveden parametreja (kuten rautaa tai magnesiumia).
Saatat yllättyä nähdessäsi, että mittaamme kasvien havaitseman valon määrää ja spektriä, sillä periaatteessa tämän voisi päätellä jo asennettujen LED-valaistusmoduulien tyypistä ja lukumäärästä. Tutkimuksemme on kuitenkin osoittanut, että kasvien havaitsema valon määrä voi poiketa jopa kaksinkertaisesti asennuksen valon määrästä riippuen kasvien välissä ja yläpuolella käytettävien materiaalien optisista ominaisuuksista. Tämä arvo riippuu suurelta osin siitä, missä määrin kasvit peittävät kasvualueen, ja näin suurella mahdollisella poikkeamalla meidän on mitattava ja seurattava lukemia varmistaaksemme optimaaliset kasvuolosuhteet.

Tunnistimien avulla voimme valvoa kasvuolosuhteita, tunnistaa poikkeamat ja havaita ongelmat mahdollisimman varhaisessa vaiheessa. Havaitsemalla ongelmat varhain voimme reagoida niihin ennakoivasti. Tämä koskee erityisesti järjestelmään liittyviä ongelmia, kuten lämpötilan poikkeamaa halutusta asetusarvosta, jotka voidaan korjata lähes välittömästi.

Kasvuolosuhteiden mittaamisen lisäksi kasvutulosten mittaaminen antaa arvokasta tietoa – käyttämällä parametreja, kuten kasvin kokoa, korkeutta, painoa ja väriä. Voimme ottaa kameroilla kuvia kasvukerroksen kasveista, esimerkiksi seuraamalla kasvun kehitystä ajan mittaan ja arvioimalla, vastaako kasvu odotuksia vai ei, ja vertaamalla sitä aiempien kasvusyklien vastaavissa olosuhteissa otettuihin tietoihin. Tunnistimien tavoin myös kamerat voivat auttaa ehkäisemään ongelmia varhaisessa vaiheessa, sillä ne mahdollistavat kasvun puutteiden (kuten tummuvien kärkien) ja sairauksien havaitsemisen.

Tunnistinalustamme avulla voimme mitata kasvien kasvun kannalta tärkeimpiä olosuhteita. Näihin olosuhteisiin kuuluvat ilmasto- ja kasteluparametrit (mukaan lukien syötetty ja poistettu vesi pH:n ja EC:n lisäksi). Eindhovenin High Tech Campuksen (HTC) GrowWise Centerissä keräämme noin 1 600 yksilöllistä asetusarvoa ja anturilukemaa kymmenen minuutin välein kahdeksasta ilmastokennostamme – näin teemme jatkuvasti arvokasta tutkimusta, joka auttaa meitä kehittämään tietämystämme ja parantamaan ratkaisujamme.

Tunnistimet voidaan sijoittaa mihin tahansa kasvukerroksessa, ja ne välittävät keräämänsä tiedot langattomasti taustajärjestelmään. Pilvisovellukset hakevat nämä tiedot ja näyttävät visuaalisessa muodossa tulokset, jotka ovat olennaisimpia ja hyödyllisimpiä kasviasiantuntijoille ja viljelijöille. Tunnistinalustan kehitys on osa Euroopan komission Horizon 2020 Internet of Food (H2020 IoF) -projektia, jossa teemme tiivistä yhteistyötä Staay Food Groupin kanssa.

Nykyaikaisen tunnistintekniikan ja datatieteen edut ovat jo moninaisia, mutta teknologian edistysaskeleet esimerkiksi tekoälyn saralla lupaavat olla todella vallankumouksellisia. Signify tutkii parhaillaan tekoälyyn perustuvia algoritmeja, jotka voivat kouluttaa malleja yhdistämään toteutuneet kasvuolosuhteet toteutuneisiin kasvutuloksiin esimerkiksi prosessissa, joka tunnetaan nimellä "ohjattu oppiminen". Näin voimme viime kädessä ennustaa tarkat kasvuolosuhteet optimaalisen kasvun saavuttamiseksi – ja täyttääksemme viljelijöiden tarkimmatkin kasvatustarpeet. Tekoälytekniikoita, kuten koneoppimista, voidaan käyttää myös kasvien kasvukuvien analysointiin, jotta kaikki odottamattomat poikkeamat tai kasvupuutteet havaitaan välittömästi.

Tällä hetkellä tunnistin- ja data-alustamme yhdessä pilvisovellusten kanssa tuo merkittävää lisäarvoa kasviasiantuntijoillemme ja asiakkaillemme – aina kasvuprosessin seurannasta ja ongelmien havaitsemisesta mahdollisimman varhaisessa vaiheessa uusien optimoitujen kasvureseptien kehitystyön nopeuttamiseen. On selvää, että tunnistimilla ja niiden keräämällä tiedolla on keskeinen rooli vertikaalviljelmien jatkuvassa kehityksessä. Signify ja asiakkaamme eivät ole vain osa tätä vallankumousta – me ohjaamme sitä.