DEVELOPMENT OF AN AI-BASED SMART GREENHOUSE PROTOTYPE FOR ENHANCED AGRICULTURAL SUSTAINABILITY

Eray Güney; Enes Özdemir; İsmail Kayadibi; Nihan Kosku Perkgöz; Ümmühan Başaran Filik

Makale detayları

DEVELOPMENT OF AN AI-BASED SMART GREENHOUSE PROTOTYPE FOR ENHANCED AGRICULTURAL SUSTAINABILITY

Yazarlar:

Eray Güney | Enes Özdemir | İsmail Kayadibi | Nihan Kosku Perkgöz | Ümmühan Başaran Filik

Yayıncı:

Akdeniz University

Ana Başlıklar:

Yapay Zeka (Diğer) | Elektronik | Sensörler ve Dijital Donanım (Diğer)

Dergi:

Akdeniz Mühendislik Dergisi Vol.1 Issue 1, pp.33-42

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2023

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001307252

pISSN:

3023-624X

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Addressing the critical global need to combat agricultural scarcity, this research introduces artificial intelligence AI based smart greenhouse prototype as a holistic solution for enhanced productivity and sustainable practices. The study presents the design and implementation of an AI-powered intelligent greenhouse that integrates advanced technologies to optimize agricultural processes. Central to this prototype are integrated sensors that continuously capture real-time data on environmental parameters and crop conditions. This data is then used to develop predictive models, mitigating potential issues such as crop diseases. Complementing these capabilities, renewable energy sources, specifically solar power, are harnessed to meet the greenhouses energy requirements, fostering eco-friendly operations. The research outlines a comprehensive system architecture, encompassing sensor data acquisition, serial communication, Python-based data analysis, and integration with the Thingspeak platform for data visualization and access. This cohesive setup allows stakeholders to gain insights into the greenhouse environment and crop well-being, facilitating informed decision-making. The proposed smart greenhouse prototype presents an innovative approach to precision agriculture, showcasing the potential of AI and renewable energy integration in revolutionizing conventional farming practices. By enhancing productivity, energy efficiency, and adaptability, this prototype offers a promising solution to address the challenges of modern agriculture while promoting sustainability.

 Addressing the critical global need to combat agricultural scarcity, this research introduces artificial intelligence AI based smart greenhouse prototype as a holistic solution for enhanced productivity and sustainable practices. The study presents the design and implementation of an AI-powered intelligent greenhouse that integrates advanced technologies to optimize agricultural processes. Central to this prototype are integrated sensors that continuously capture real-time data on environmental parameters and crop conditions. This data is then used to develop predictive models, mitigating potential issues such as crop diseases. Complementing these capabilities, renewable energy sources, specifically solar power, are harnessed to meet the greenhouses energy requirements, fostering eco-friendly operations. The research outlines a comprehensive system architecture, encompassing sensor data acquisition, serial communication, Python-based data analysis, and integration with the Thingspeak platform for data visualization and access. This cohesive setup allows stakeholders to gain insights into the greenhouse environment and crop well-being, facilitating informed decision-making. The proposed smart greenhouse prototype presents an innovative approach to precision agriculture, showcasing the potential of AI and renewable energy integration in revolutionizing conventional farming practices. By enhancing productivity, energy efficiency, and adaptability, this prototype offers a promising solution to address the challenges of modern agriculture while promoting sustainability.

 Addressing the critical global need to combat agricultural scarcity, this research introduces artificial intelligence AI based smart greenhouse prototype as a holistic solution for enhanced productivity and sustainable practices. The study presents the design and implementation of an AI-powered intelligent greenhouse that integrates advanced technologies to optimize agricultural processes. Central to this prototype are integrated sensors that continuously capture real-time data on environmental parameters and crop conditions. This data is then used to develop predictive models, mitigating potential issues such as crop diseases. Complementing these capabilities, renewable energy sources, specifically solar power, are harnessed to meet the greenhouses energy requirements, fostering eco-friendly operations. The research outlines a comprehensive system architecture, encompassing sensor data acquisition, serial communication, Python-based data analysis, and integration with the Thingspeak platform for data visualization and access. This cohesive setup allows stakeholders to gain insights into the greenhouse environment and crop well-being, facilitating informed decision-making. The proposed smart greenhouse prototype presents an innovative approach to precision agriculture, showcasing the potential of AI and renewable energy integration in revolutionizing conventional farming practices. By enhancing productivity, energy efficiency, and adaptability, this prototype offers a promising solution to address the challenges of modern agriculture while promoting sustainability.

 Tarımsal kıtlıkla mücadele için kritik küresel ihtiyacı ele alan bu araştırma, gelişmiş verimlilik ve sürdürülebilir uygulamalar için bütünsel bir çözüm olarak yapay zekâ AI tabanlı bir akıllı sera prototipini tanıtmaktadır. Bu çalışma, tarımsal süreçleri optimize etmek için gelişmiş teknolojileri entegre eden yapay zeka destekli akıllı bir seranın tasarımını ve uygulamasını sunmaktadır. Bu prototipin merkezinde, çevresel parametreler ve mahsul koşulları hakkında gerçek zamanlı verileri sürekli olarak yakalayan entegre sensörler bulunmaktadır. Bu veriler daha sonra tahmine dayalı modeller geliştirmek için kullanılıyor ve mahsul hastalıkları gibi potansiyel sorunları hafifletebilmektedir. Bu yetenekleri tamamlayan yenilenebilir enerji kaynakları, özellikle de güneş enerjisi, seranın enerji gereksinimlerini karşılamak için kullanılıyor ve çevre dostu operasyonları teşvik etmektedir. Bu çalışmada sensör veri toplama, seri iletişim, Python tabanlı veri analizi ve veri görselleştirme ve erişim için Thingspeak platformuyla entegrasyonu içeren kapsamlı bir sistem mimarisinin ana hatları sunulmuştur. Bu uyumlu kurulum, paydaşların sera ortamı ve mahsulün refahı hakkında bilgi edinmesini sağlayarak bilinçli karar vermeyi kolaylaştırmaktadır. Önerilen akıllı sera prototipi, geleneksel tarım uygulamalarında devrim yaratmada yapay zekâ ve yenilenebilir enerji entegrasyonunun potansiyelini sergileyerek hassas tarıma yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Üretkenliği, enerji verimliliğini ve uyarlanabilirliği artıran bu prototip, sürdürülebilirliği teşvik ederken modern tarımın zorluklarını ele almak için umut verici bir çözüm sunmaktadır.

Makale detayları

DEVELOPMENT OF AN AI-BASED SMART GREENHOUSE PROTOTYPE FOR ENHANCED AGRICULTURAL SUSTAINABILITY

Yazarlar:

Eray Güney | Enes Özdemir | İsmail Kayadibi | Nihan Kosku Perkgöz | Ümmühan Başaran Filik

Yayıncı:

Akdeniz University

Ana Başlıklar:

Yapay Zeka (Diğer) | Elektronik | Sensörler ve Dijital Donanım (Diğer)

Dergi:

Akdeniz Mühendislik Dergisi Vol.1 Issue 1, pp.33-42

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2023

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001307252

pISSN:

3023-624X

Artificial Intelligence

Energy Efficiency

Precision Agriculture

Smart GreenhouseAkıllı Sera

Enerji Verimliliği

Hassas Tarım

Yapay Zeka

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Eray Güney | Enes Özdemir | İsmail Kayadibi | Nihan Kosku Perkgöz | Ümmühan Başaran Filik

Yayıncı: Akdeniz University

Ana Başlıklar: Yapay Zeka (Diğer) | Elektronik | Sensörler ve Dijital Donanım (Diğer)

Dergi: Akdeniz Mühendislik Dergisi Vol.1 Issue 1, pp.33-42

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2023

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001307252

pISSN: 3023-624X

Sayı

Yazarlar:

Eray Güney | Enes Özdemir | İsmail Kayadibi | Nihan Kosku Perkgöz | Ümmühan Başaran Filik

Yayıncı:

Akdeniz University

Ana Başlıklar:

Yapay Zeka (Diğer) | Elektronik | Sensörler ve Dijital Donanım (Diğer)

Dergi:

Akdeniz Mühendislik Dergisi Vol.1 Issue 1, pp.33-42

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2023

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001307252

pISSN:

3023-624X