Innovating 'AI-Kitchen Robotics Box' for Vegetable and Fruit Production for Canadian and US Markets
Notice bibliographique
Résumé
This research paper introduces, AI-Kitchen Garden, an innovative solution for indoor vegetable and fruit cultivation targeting commercialization in the Canadian and US markets for the product. The proposed system entails a 3-foot by 5-foot box equipped with advanced AI software, transforming it into an automated, AI-controlled greenhouse. The AI software monitors and manages the growth of vegetables within the box, providing essential elements such as heat, light, water, and appropriate environmental conditions tailored to each plant's needs. The system's automation extends to harvesting, where the AI software identifies ripe vegetables and autonomously picks them, depositing them in a tray outside the box while simultaneously issuing voice and text notifications via a monitor fixed inside the home or monitoring office. Furthermore, the system's versatility allows for the cultivation of short-height fruit plants in addition to vegetables. The AI software embedded in the box continuously assesses the clay's fertility and recommends adjustments as necessary, ensuring optimal growing conditions. Additionally, the system regulates water temperature to enhance plant growth further. This innovative solution not only streamlines indoor cultivation processes but also offers a sustainable and efficient method for producing fresh food in snowcapped areas like North America. Through this research, the potential for widespread adoption and commercial success of the automated AI-controlled greenhouse system in North American markets is explored and elucidated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».