Розробка комп’ютерної інтегрованої системи керування процесу вирощування рослин в гідропоніці є актуальною та перспективною задачею, оскільки гідропоніка, як спосіб вирощування рослин, стає все більш популярною. Гідропоніка - це метод вирощування рослин без ґрунту, де рослини отримують харчі з розчину води, яка містить необхідні рослинам мінеральні речовини [1]. Однак, для ефективного вирощування рослин в гідропоніці потрібно вирішувати такі проблеми, як контроль параметрів вирощування, вирішення проблем зі зберіганням та аналізом даних, а також розробка автоматизованих систем керування [2].

Розробка комп’ютерної інтегрованої системи керування процесу вирощування рослин в гідропоніці з використанням технології Data Mining може вирішити багато з цих проблем. Data Mining - це процес виявлення корисної інформації з великих обсягів даних. Використання технології Data Mining дозволяє зібрати, аналізувати та використовувати дані з різних джерел для прийняття обґрунтованих рішень щодо оптимізації процесів вирощування рослин [3].

За допомогою OLAP можна аналізувати дані з датчиків, що відстежують параметри середовища в гідропоніці, такі як температура, вологість та pH рівень. Можна аналізувати динаміку змін цих параметрів та використовувати OLAP для створення звітів, що допоможуть виявити залежності між параметрами та покращити якість середовища для росту рослин.

Ще однією технологією data mining, яку можна використовувати для цієї теми, є кластерний аналіз. Цей метод дозволяє групувати дані залежно від їх подібності та відмінності, що дозволяє знайти схожі закономірності в даних. Кластерний аналіз можна використовувати для знаходження спільних особливостей серед груп рослин, які ростуть у подібних умовах.

Застосування технології Data Mining може допомогти вирішити проблему зі збором та обробкою великих обсягів даних, що виникає при керуванні процесом вирощування рослин в гідропоніці. Зібрані дані можуть бути використані для створення моделей, що дозволять передбачити та уникнути негативних наслідків вирощування рослин, забезпечити оптимальні умови зростання рослин та зменшити кількість витрат на вирощування [4].

Для вирощування рослин в гідропоніці, де рослини розвиваються у спеціальних рідинах замість землі, важливо створити оптимальні умови для їх зростання та розвитку. Однією з проблем, яку можна зустріти, є нестабільність умов вирощування, такі як зміна температури, вологості, pH рідини, забруднення тощо. Це може призводити до зниження врожайності та якості продукції [2].

Однак, розробка комп’ютерної інтегрованої системи керування процесу вирощування рослин в гідропоніці може вирішити багато з цих проблем. Використання технології Data Mining, що полягає у виявленні корисної інформації з великих обсягів даних, може допомогти зібрати, аналізувати та використовувати дані з різних джерел для прийняття обґрунтованих рішень щодо оптимізації процесів вирощування рослин [3].

Ще одна проблема, з якою зазвичай стикаються вирощувачі рослин в гідропоніці, полягає в необхідності постійного контролю за рівнем pH та електропровідності розчину, що використовується для зростання рослин. Невірні параметри можуть призвести до погіршення здоров'я рослин та зменшення їх врожайності. Застосування комп'ютерної інтегрованої системи керування процесу вирощування рослин в гідропоніці дозволяє автоматизувати процес контролю параметрів розчину та надати можливість вчасно реагувати на будь-які відхилення в параметрах [5].

Додатково, інтегрована система керування може включати такі функції, як контроль за рівнем вологості, температурою та освітленням, що є важливими факторами для росту рослин. Завдяки автоматичному керуванню цими параметрами, можливо створити оптимальні умови для зростання рослин, що дозволить досягти максимальної врожайності та якості продукції [1].

Отже, розробка комп’ютерної інтегрованої системи керування процесу вирощування рослин в гідропоніці з використанням технології Data Mining є важливим кроком в оптимізації процесу вирощування рослин. Вона дозволяє зібрати, аналізувати та використовувати дані з різних джерел, контролювати параметри розчину та навіть створювати моделі, що передбачають результати вирощування. В результаті можна досягти максимальної врожайності та якості продукції, зменшити витрати та покращити стан довкілля.

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

[1] J. Gaspers, "Smart Hydroponics: Using Data Analytics to Improve Indoor Farming," Data ScienceCentral,2018.[Online].Available: https://www.datasciencecentral.com/profiles/blogs/smart-hydroponics-using-data-analytics-to-improve-indoor-farming. [Accessed: Apr. 22, 2023].

[2] K. Lee, "Intelligent Hydroponic Plant Cultivation System using IoT," Journal of Information Processing Systems, vol. 14, no. 4, pp. 824-833, Aug. 2018.

[3] Y. Liu and X. Wang, "Data Mining-Based Hydroponic Greenhouse Production Management System," in Proceedings of the 2010 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Qingdao, China, Jul. 2010, pp. 1675-1679.

[4] D. C. Slaughter, "Precision Agriculture for Vegetable Production with Hydroponics," HortScience, vol. 47, no. 9, pp. 1150-1154, Sep. 2012.

[5] Y. Wu, H. Wei, and M. Sun, "Smart Control System of Hydroponics Based on Internet of Things," in Proceedings of the 2018 13th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA), Wuhan, China, May 2018, pp. 1571-1575.