KI kann den Energieverbrauch in der Landwirtschaft senken
Durch die Integration künstlicher Intelligenz in die heutigen Umweltkontrollsysteme könnte der Energieverbrauch für die Landwirtschaft in Innenräumen um 25 % gesenkt werden - und damit möglicherweise dazu beitragen, die Welt angesichts des Bevölkerungswachstums zu ernähren, wie Ingenieure der Cornell University herausgefunden haben.
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Laut den Vereinten Nationen wird die Weltbevölkerung bis 2050 auf 9,7 Milliarden Menschen anwachsen. Dieses Wachstum in Verbindung mit dem Klimawandel und der Verstädterung erfordert Lösungen für die Schwachstellen in den derzeitigen Systemen der Nahrungsmittelproduktion, so die Forscher.
Indoor-Anbaumethoden, wie Pflanzenfabriken mit künstlicher Beleuchtung, sind weniger anfällig für den Klimawandel, aber sie sind energieintensiv und erfordern ein sorgfältiges Ressourcenmanagement, um nachhaltig zu sein.
"Bestehende Umweltkontrollsysteme sind nicht intelligent genug", sagte Fengqi You, Professor für Energiesystemtechnik an der Cornell.
Mit Hilfe von KI-Techniken wie Deep Reinforcement Learning und computergestützter Optimierung analysierten die Wissenschaftler den Salat, der in Indoor-Landwirtschaftsanlagen an acht verschiedenen Orten angebaut wurde - Los Angeles, Chicago, Miami, Seattle, Milwaukee, Phoenix, Fargo, North Dakota und Ithaca, New York in den USA sowie Reykjavík, Island und Dubai, Vereinigte Arabische Emirate.
KI reduziert den Energieverbrauch durch die Optimierung von Beleuchtungs- und Klimaregelungssystemen. Der Energieverbrauch sank von 9,5 Kilowattstunden pro Kilogramm Frischgewicht auf 6,42 Kilowattstunden pro Kilogramm Frischgewicht (Energie, die benötigt wird, um ein Kilogramm Salat im Innenanbau zu produzieren) an Orten, die keine KI-Technologie einsetzen. Die Forscher fanden heraus, dass in wärmeren Gebieten wie Dubai oder den südlichen USA Die Forscher fanden heraus, dass in wärmeren Gebieten wie Dubai oder den südlichen USA der Energieverbrauch durch KI von 10,5 Kilowattstunden pro Kilogramm Frischgewicht auf 7,26 Kilowattstunden pro Kilogramm Frischgewicht gesenkt werden konnte.
Eine niedrige Belüftung während der hellen Perioden (16 Stunden simuliertes Sonnenlicht) und eine hohe Belüftung während der dunklen Perioden (acht Stunden, die die Nacht simulieren) boten eine energieeffiziente Lösung für einen optimalen Kohlendioxidgehalt in den Innenräumen für die Photosynthese, Sauerstoff für die Atmung und das Pflanzenwachstum und sorgten für ein Gleichgewicht bei den anderen Belüftungsanforderungen.
"Dies ist ein sehr ähnliches Konzept wie bei intelligenten Häusern", sagte You. "Wir wollen uns zu Hause wohlfühlen und gleichzeitig den Energieverbrauch senken; das gilt auch für Nutzpflanzen. Diese Arbeit konzentriert sich auf ein intelligentes System, das die Lebensmittelproduktion optimal und nachhaltig gestaltet und den Kohlenstoff-Fußabdruck verringert. Das ist es, was KI sehr gut kann. Wir können eine ganze Menge einsparen, wenn wir KI nutzen, um die künstliche Beleuchtung und andere Energiesysteme sorgfältig zu optimieren."
Finanzielle Unterstützung für diese Forschung wurde vom US-Landwirtschaftsministerium (National Institute of Food and Agriculture), dem Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada und dem Eric and Wendy Schmidt AI in Science Postdoctoral Fellowship (Cornell) gewährt.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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