温室中的机器学习简介
在温室中，控制系统曾经是一个乏味的手工操作过程，而机器学习则可以取代这一过程。例如，为了保持固定的灌溉排水比，需要根据波动的天气模式调整参数。
然而，机器学习的进步可以反映出进行此类调整所需的人类推理步骤。创建预测模型可以 “根据这些参数优化气候和灌溉控制，以实现目标排水率”。将以前未经训练的模型与机器学习相结合，再配以历史数据来发现模式并了解影响结果的变量，可以帮助它更准确地预测结果，从而做出所需的调整。
从本质上讲，机器学习反映了人类推理、发现和做出决策的方式。
人类在加强人工智能整合中扮演什么角色？
人类和机器学习应用都有各自的优缺点，将两者结合起来有助于补充对方的局限性。
人类擅长理解特定工作或结构背后的逻辑，而人工智能往往难以理解这一点。尽管机器学习技术能够对海量数据进行分类，但却很难推导出动机，而动机对于理解创作的目的、识别目标受众和信息至关重要。
因此，最有效的人工智能解决方案是将人工智能的力量与人类知识结合起来，以加强决策过程。这种方法的目的不在于用人工智能取代人类的知识和创造力，而在于用人工智能协助。
人工智能自主种植面临的 4 个挑战
通过将人类种植者的专业知识和洞察力与人工智能的强大功能和熟练程度相结合来优化植物生长条件和实践，理论上可以解决温室管理中的许多问题。然而，在两者之间建立一个平衡系统，让人工智能及其机器学习解决方案按照需要和预期发挥作用，这本身就是一项挑战。那么，需要做些什么呢？
1. 传统系统集成
大多数现代控制系统，以及许多仍在运行的合适但陈旧的系统，在设计时都没有考虑到要与人工智能协同工作。整合这些系统以保持功能性，同时让人工智能模型获取所需信息以进行预测和调整至关重要。
2. 数据丢失管理
“由于断电、传感器故障、网络问题或其他技术问题"，数据可能会发生丢失。那么，人工智能驱动的温室系统将如何应对这样的问题呢？需要一个强大的控制系统来检测和补偿丢失的数据，以便操作中的任何人工智能元素仍能有效、准确地工作。
3. 决策监控
需要对人工智能的决策进行人工调查和监控，以确保其按预期运行。种植者和操作人员应评估人工智能技术做出的决策及其对操作的影响，并相应调整模型和程序。
4. 数据安全
人工智能技术功能强大，但也可能不可靠，必须加以控制。为确保运行安全，应制定故障防范措施，以确保人工智能驱动的系统在正常运行过程中和发生技术故障时不会采取任何可能导致工厂受损的行动。