스마트 온실의 강화 학습 제어에서 보상 구성 요소 ауд팅을 위한 조율-첫 번째 보상 구성 요소 ауд팅
기후 조절 아이디어를 작물 실험만으로는 힘들 정도로 빠르고 대규모로 테스트할 수 있는 녹색 지상 반복 학습(Greenhouse reinforcement learning)이 있습니다. 그러나 스마트 온실 제어를 위해서 단일 시뮬레이터 반환 값만은 부족합니다. 온실 농법이나 제어 엔지니어도 온실이 과열되는지, CO2濃度를 높이는지, 공기를 내보내는지, 습도 관리를 하는지, 스크린을 배치하는지,
스마트 온실 제어의 새로운 방향
기후 조절 아이디어를 작물 실험만으로는 힘들 정도로 빠르고 대규모로 테스트할 수 있는 온실 학습이 있습니다. 이 기술은 스마트 온실 제어를 위해 빠르고 효율적인 방법을 제공합니다. 그러나 스마트 온실 제어를 위해서 온실 상태 값만은 부족합니다. 온실 농법이나 제어 엔지니어도 온실이 과열되는지, 이산화탄소 농도를 높이는지, 공기를 내보내는지, 습도 관리를 하는지, 스크린을 배치하는지, 또는 램프를 사용하는지 알 필요가 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 재현 가능한 보상 평가 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 온실 제어 보상 요소를 시뮬레이터 훈련, 시설 적응 롤아웃, 로그된 자율 온실 챌린지 기록, 그리고 실행기 규칙 매핑에 걸쳐 비교할 수 있도록 합니다. 이를 통해 스마트 온실 제어의 효율성을 높이고, 작물의 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
온실 학습 환경 프레임워크
온실 학습 환경 프레임워크는 숫자 보상을 조건부 온도, 이산화탄소, 습도 및 증기 압력 손실, 스크린 및 실행기 대리 용어로 분해하고; 온실 학습 환경을 로그된 기후 추적에 적응시키고; 로그된 온실 데이터에 동일한 구성 요소를 평가합니다. 이 프레임워크는 스마트 온실 제어를 위한 새로운 방향을 제시하며, 온실 농법이나 제어 엔지니어에게 도움이 될 것입니다.
이러한 기술의 발전은 스마트 온실 제어의 미래를 밝게 할 것입니다. 온실 학습과 온실 학습 환경 프레임워크를 통해 온실 농법이나 제어 엔지니어는 더 효율적인 온실 제어를 구현할 수 있을 것입니다. 이를 통해 작물의 생산성을 향상시키고, 환경을 보호하는 데 기여할 수 있을 것입니다.
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