Ai-driven greenhouse management: opportunities and challenges in automation

Abstract

This paper examines the integration of artificial intelligence (AI) into greenhouse management, addressing critical agricultural challenges like limited land and food security. AI enhances precision control, boosting yields and optimizing resources, but faces obstacles during crises, exemplified by the war in Ukraine, including internet dependency and force majeure risks. Analyzing AI-driven solutions like LUNA, AgroFlow, and Heliospectra, the study highlights their benefits in real-time monitoring and resource optimization, while acknowledging connectivity limitations. Proposed solutions include local processing and backup systems. 1 Ultimately, AI-driven greenhouse automation significantly strengthens agricultural resilience and food production stability, particularly during crises.

Ця робота досліджує інтеграцію штучного інтелекту (ШІ) в управління теплицями, розглядаючи критичні сільськогосподарські виклики, такі як обмеженість земель та продовольча безпека. ШІ підвищує точність контролю, збільшуючи врожайність та оптимізуючи ресурси, але стикається з перешкодами під час криз, прикладом чого є війна в Україні, включаючи залежність від інтернету та ризики форс-мажорних обставин. Аналізуючи рішення на основі ШІ, такі як LUNA, AgroFlow та Heliospectra, дослідження підкреслює їхні переваги у моніторингу в реальному часі та оптимізації ресурсів, водночас визнаючи обмеження підключення. Запропоновані рішення включають локальну обробку та резервні системи. Зрештою, автоматизація теплиць на основі ШІ значно зміцнює стійкість сільського господарства та стабільність виробництва продуктів харчування, особливо під час криз.