Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Контроль pH

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Нестабильность уровня pH: В аквапонике и гидропонике уровень pH напрямую влияет на здоровье растений и рыб. Неправильный уровень pH может привести к снижению урожайности и гибели организмов.
  2. Ручной мониторинг: Традиционные методы контроля pH требуют постоянного внимания и ручного вмешательства, что увеличивает трудозатраты и вероятность ошибок.
  3. Оперативное реагирование: Необходимость быстрого реагирования на изменения уровня pH для предотвращения негативных последствий.

Типы бизнеса​

  • Фермы, занимающиеся аквапоникой и гидропоникой.
  • Производители сельскохозяйственной продукции.
  • Научно-исследовательские центры, изучающие методы выращивания растений и рыб.

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматический мониторинг pH: Агент непрерывно отслеживает уровень pH в системе.
  2. Прогнозирование изменений: Используя исторические данные и текущие показатели, агент предсказывает возможные изменения уровня pH.
  3. Автоматическая корректировка: Агент может управлять дозаторами для добавления реагентов, поддерживая оптимальный уровень pH.
  4. Уведомления и отчеты: Агент отправляет уведомления о критических изменениях и формирует отчеты для анализа.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Для небольших ферм или отдельных систем.
  • Мультиагентное использование: Для крупных ферм с несколькими системами, где каждый агент управляет отдельной системой, но данные централизованно анализируются.

Типы моделей ИИ​

  • Машинное обучение: Для прогнозирования изменений уровня pH на основе исторических данных.
  • Анализ данных: Для обработки и анализа данных с датчиков.
  • NLP (Natural Language Processing): Для генерации отчетов и уведомлений на естественном языке.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Агент собирает данные с датчиков pH и других релевантных датчиков (температура, влажность и т.д.).
  2. Анализ данных: Данные анализируются для выявления тенденций и аномалий.
  3. Генерация решений: На основе анализа агент принимает решения о необходимости корректировки уровня pH.
  4. Исполнение решений: Агент управляет дозаторами для добавления реагентов.
  5. Отчетность: Формирование отчетов и отправка уведомлений.

Схема взаимодействия​

[Датчики pH] --> [ИИ-агент] --> [Дозаторы]
                      |
                      v
                [Уведомления и отчеты]

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ потребностей бизнеса и специфики системы.
  2. Анализ процессов: Изучение текущих процессов контроля pH.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующую систему.
  5. Обучение: Обучение модели на исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

Для интеграции ИИ-агента в вашу систему используйте OpenAPI нашей платформы. Ниже приведены ключевые API-эндпоинты и примеры запросов.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "system_id": "12345",
  "time_range": "24h"
}

Ответ:

{
  "predictions": [
    {"time": "2023-10-01T12:00:00Z", "pH": 6.5},
    {"time": "2023-10-01T18:00:00Z", "pH": 6.3}
  ]
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "system_id": "12345",
  "action": "adjust_pH",
  "value": 6.8
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "pH adjusted to 6.8"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "system_id": "12345",
  "time_range": "7d"
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "average_pH": 6.7,
    "min_pH": 6.2,
    "max_pH": 7.0
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "system_id": "12345",
  "action": "send_report",
  "email": "farm@example.com"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "message": "Report sent to farm@example.com"
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /predict_pH: Прогнозирование уровня pH.
  2. /adjust_pH: Корректировка уровня pH.
  3. /analyze_data: Анализ данных за указанный период.
  4. /send_report: Отправка отчета на email.

Примеры использования​

Кейс 1: Небольшая ферма​

Ферма использует агента для автоматического контроля pH в одной системе. Агент отправляет уведомления о критических изменениях и формирует еженедельные отчеты.

Кейс 2: Крупная ферма​

На крупной ферме используется несколько агентов, каждый из которых управляет отдельной системой. Данные централизованно анализируются, и формируются общие отчеты для всего предприятия.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты