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ForgeAware-AG は、ローカル AI のあらゆる決定を観察可能にします。
ForgeEdge AI コア上で実行される、専用のエンジニアリング可観測性アプリケーション。これにより、農業テレメトリ、システムの健全性、履歴測定、および AI 決定の背後にある証拠が 1 つのローカルな読み取り専用の運用ビューにまとめられます。
何が起こったのか、なぜ起こったのか、その後どうなったのかを見てみましょう。
農業オートメーションはセンサー値以上のものを生み出します。ゾーンにフラグが立てられ、ルールまたはモデルが証拠を解釈し、コマンドが発行され、フィールドが応答するという決定が生成されます。 ForgeAware-AG は、これらの段階を、エンジニアや農学者が検査できる単一のトレースにリンクします。
アプリケーションは可観測性レイヤーとして設計されています。自動化システムへの制御されていないパスになることなく、制御された API を通じてテレメトリと意思決定記録を読み取ります。
- タイムスタンプ付きのライブおよび過去のセンサー測定値
- 証拠、評価、決定、現場と結果の相関関係
- 接続性、遅延、サービスおよびストレージの健全性インジケーター
- 日次、週次、月次、年次の運用概要
完全な農業意思決定チェーンを地域で可視化します。
ForgeAware-AG は、運用監視とフィールド自動化の検証および改善に必要なエンジニアリング コンテキストを組み合わせます。
ライブデータと履歴データ
必要に応じて継続的なライブビューを使用して、選択可能な時間範囲にわたるセンサー値、イベントレコード、およびタイムスタンプを検査します。
意思決定のトレーサビリティ
各決定をソース センサー、処理された値、モデルまたはルールのコンテキスト、信頼度、コマンド、およびフィールドの結果に関連付けます。
システムの健全性
接続、データ遅延、最後に成功した受信、サービス状態、ストレージの使用状況、およびコンポーネントの健全性を一緒に監視します。
時間ベースの概要
日次、週次、月次、年次の傾向、しきい値イベント、決定分布、および稼働時間を比較します。
証拠に基づくレビュー
何が起こったのかだけでなく、どのデータがその決定を裏付けたのか、いつ決定がなされたのか、そしてシステムがどのように反応したのかについても答えてください。
ローカルの継続性
クラウドコンテナを用いた自動化の連続性を確保するために,必要なデータ,決定記録,アプリケーションサービスを現場に保持する。
実際の農業地帯の周りに建てられた
- 温室内の環境と蒸気圧の監視
- 根域の水分と灌水判断の確認
- 多重ゾーン異常としきい値イベント解析
- 作物環境の季節間傾向比較
- 遠隔農場または保護栽培システムの健康
クラウドに依存せず、稼働状態を把握。
ForgeAware-AGは,農業自動化ワークロードと共にForgeEdge AIコア上で動作する。 また,コアモニタリングパスはローカルであり,インターネット接続なしで継続できる。
標準アプリケーションは,制御された,読み込み専用のエンジニアリングデータを露出し,消費する。 すべてのアクチュエーションや制御統合は,別々に設計され,検証されたシステム機能として扱われる。
強固な ForgeEdge プラットフォームを参照 →ForgeAware-AGの実証実験を計画しましょう。
作物,操作ゾーン,利用可能なセンサ,自動化インタフェース,およびトレース可能にするべき決定を共有する。 ForgeEdgeの構成,ローカルソフトウェア統合,パイロットの受け入れ証拠をマッピングする。
コントロールを取らずに決定を観察する
ForgeAware-AGは,ForgeEdgeコンピューティングプラットフォーム上で動作する局所的な工学観測アプリケーションである。 読み込み専用APIは,テレメトリ,システムの健康状態,現在と過去の測定値,AI意思決定に関連した証拠と結果を提示する。
| 能力 | アプリケーションビュー |
|---|---|
| 意思決定のトレーサビリティ | ソースセンサ,処理値,モデル/ルールコンテキスト,信頼度,コマンド,フィールド結果 |
| ライブデータと履歴データ | 時間範囲、イベントタイムスタンプ、ゾーンマップ、センサデータ品質を選択可能 |
| システムの健全性 | 接続状態、データ遅延、最後の成功した受信、サービス、およびストレージ |
| 時間の概要 | 日、週、月、年の比較 |
| ローカルの継続性 | 核となるデータ,決定記録,サービスはローカルであり,インターネットは前提条件ではない。 |
ForgeAware-AG データシート
英語 · PDF · 5.1 MB · 直接ダウンロード、登録なし
製品オプションとリビジョン固有の統合メモがドキュメントに含まれています。
農業における人工知能
農業IoTは、現場測定と農場の運用状況を組み合わせます。水分、周囲温度、設備状態をローカルで評価してから、容量の限られた回線でイベントを送信できます。家畜の観察では、何を観察したいかと、どの条件なら信頼できる測定が可能かを定めます。
農業自動化は信頼できる測定から
有用な試験導入では、センサー配置、利用可能な電源、オフライン時の動作、警報への対応者を決めます。農業AIは疑わしいイベントの確認や監視工程の調整など、特定の判断を支援するものです。選択したセンサーと制御インターフェースが、実際に観察・操作できる範囲を決めます。