ADVANCING CONTROLLED ENVIRONMENT AGRICULTURE USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Landbruk i kontrollerte miljøer (CEA), som innebærer dyrking av planter innendørs med kontrollerte vekstforhold, f. eks. i vertikalt landbruk, er et bærekraftig alternativ til tradisjonelt landbruk. Det er imidlertid et gap mellom de store mengdene data som samles inn i slike systemer og effektiv bruk av disse dataene for å optimalisere vekstforhold og forbedre ressurseffektivitet og plantevekst. Dette prosjektet er et samarbeid mellom Rift Labs og Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU) som tar sikte på å bruke kunstig intelligens (AI) for å tette dette gapet. Målet i prosjektet er å utvikle intelligente systemer som overvåker og analyserer planteegenskaper og miljøforhold for å gjøre justeringer som optimaliserer vekstforholdene. Gjennom behandling av store datamengder vil AI kunne gi bedre overvåking og tilbakemelding, noe som vil forbedre planteproduksjonen samtidig som ressurs- og energiforbruket reduseres. Kjernen i prosjektet er å skape en datainnhentingsprosess som samler sanntidsinformasjon fra sensorer og kameraer i innendørs vekstmiljøer. Plantebilder vil bli merket med egenskaper som bladantall, bladareal, fargeintensitet og tegn på sykdom. Samtidig vil miljødata – inkludert temperatur, fuktighet, pH, lys, CO2 og næringsmiddelnivåer – organiseres i et tidsseriedataformat som er synkronisert med plantebildene. Denne merkede dataen vil brukes til å trene dype læringsmodeller som ikke-invasivt overvåker plantekarakteristikker. Systemet vil kunne forutsi høstetider, oppdage tidlige tegn på stress eller sykdom og optimalisere ressursbruken, noe som øker gårdens effektivitet og bærekraft. Ved slutten av prosjektet har Rift Labs og NMBU som mål å utvikle et fullintegrert AI-system for innendørs gårder som vertical farms og smarte veksthus. Dette vil muliggjøre mer bærekraftige produksjonsmetoder, forbedre avlingskvalitet og redusere driftskostnadet, samt posisjonere CEA som et viktig verktøy for å møte globale utfordringer innen matsikkerhet.

The project aims to integrate AI technology and LED lighting solutions to revolutionize Controlled Environment Agriculture (CEA). Collaborating with the Norwegian University of Life Sciences, Rift Labs will develop an AI-driven system to optimize environmental parameters in vertical farming, focusing on LED lighting efficiency. Real-time data on light intensity, temperature, humidity, and plant growth metrics will be collected using a robust data generation pipeline. Advanced machine learning algorithms will analyze the data to identify patterns and correlations between environmental factors and plant growth outcomes. The system will enable precise monitoring, control, and optimization of environmental conditions, maximizing LED lighting efficiency. Collaboration with experts from technology and plant science departments will enhance research capabilities and facilitate knowledge exchange. The project aims to contribute to scientific understanding of AI's potential in CEA and generate practical outcomes for the industry. By deploying and validating the AI models in real-world vertical farming environments, the project will enhance Rift Labs' core activities, products, and services. The ultimate goal is to create sustainable, efficient, and scalable solutions that address challenges in global food production and contribute to a resilient agricultural industry.