TW201905745A - 用於生長儲罐中之自我學習之系統與方法 - Google Patents

用於生長儲罐中之自我學習之系統與方法

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Abstract

本文中所描述之實施例包含用於一生長儲罐中之自我學習之系統及方法。一項實施例包含：一搬運車，其容置一待生長植物；一軌道，其接收該搬運車，其中該軌道引起該搬運車沿一預定路徑橫穿該裝配線生長儲罐；及一環境影響器，用於將營養提供至該植物。一項實施例包含用於監測該植物之一產出之一感測器及一運算裝置。該運算裝置可儲存邏輯，該邏輯引起該裝配線生長儲罐：接收來自該感測器之生長資料，以判定該植物之該產出；及比較該植物之該產出與一預期植物產出。在一些實施例中，該邏輯引起該裝配線生長儲罐：判定一生長配方之一更改，以改良該植物之該產出；及更改該生長配方，以用於改良該植物之該產出。

Description

用於生長儲罐中之自我學習之系統與方法
本文中所描述之實施例大體上係關於用於一工業用生長儲罐中之自我學習之系統及方法，且更特定言之係關於經組態以將一生長配方用於一生長儲罐且基於植物生長之分析更改該生長配方之實施例。
雖然多年來作物生長技術已進步，但當今農業及作物工業仍存在諸多問題。作為一實例，雖然技術進步提高各種作物之效率及產出，但諸多因素可影響收割，諸如天氣、疾病、蟲害及類似者。另外，雖然美國目前擁有適量農田為美國人口提供充足食物，但其他國家及未來人口可能不具有足夠農田來提供適量食物。
另外，雖然溫室通常保護植物免受自然環境影響且可具有灌溉系統，但此等當前解決方案通常無法基於所達結果而改變。因而，此等當前解決方案通常不提供任何改良機制。
本文中所描述之實施例包含用於一生長儲罐中之自我學習之系統及方法。一項實施例包含：一搬運車，其容置一待生長植物；一軌道，其接收該搬運車，其中該軌道引起該搬運車沿一預定路徑橫穿該裝配線生長儲罐；及一環境影響器，其用於將營養提供至該植物。一項實施例包含用於監測該植物之一產出之一感測器及一運算裝置。該運算裝置可儲存邏輯，該邏輯引起該裝配線生長儲罐：接收來自該感測器之生長資料以判定該植物之該產出；及比較該植物之該產出與一預期植物產出。在一些實施例中，該邏輯引起該裝配線生長儲罐：判定一生長配方之一更改以改良該植物之該產出；及更改該生長配方以用於改良該植物之該產出。
一種用於一生長儲罐中之自我學習之系統之一些實施例包含：一托盤，其接收複數個種子且用於使該複數個種子長成各自植物；一環境影響器，其用於將營養提供至該複數個種子；一感測器，其用於監測一植物產出。一些實施例包含儲存邏輯之一運算裝置，該邏輯引起該系統：接收來自該感測器之生長資料以判定該植物產出；及比較該植物產出與預期植物產出。在一些實施例中，該邏輯引起該系統：判定一生長配方之一更改以改良該植物產出；及更改該生長配方以用於改良該植物產出且用於改良未來植物之一植物產出。
另外，一種系統之一些實施例包含一裝配線生長儲罐，該裝配線生長儲罐包含：一搬運車，其容置一待生長植物；一軌道，其接收該搬運車，其中該軌道引起該搬運車沿一預定路徑橫穿該裝配線生長儲罐；及一環境影響器，其用於將營養提供至該植物。一些實施例包含：一感測器，其用於監測該植物之一產出；及一運算裝置，其儲存邏輯。該邏輯可引起該系統：接收來自該感測器之生長資料以判定該植物之該產出；比較該植物之該產出與預期植物產出；及判定一生長配方之一更改以改良一未來植物之產出。在一些實施例中，該邏輯引起該系統更改該生長配方以用於改良該未來植物之該產出。
本申請案主張美國臨時申請案第62/519,318號及美國臨時申請案第62/519,304號之權益，該等案之全部內容係以引用方式併入本文中。
本文中所揭示之實施例包括用於一生長儲罐中之自我學習之系統及方法。一生長儲罐之一些實施例可包含判定或接收一生長配方之一運算裝置。該生長配方可經組態以致動一或多個環境影響器，諸如與灌溉、照明、養分、溫度、壓力、分子空氣含量、濕度、氣流等相關聯之組件。作為一實例，環境影響器可包含一光源、一灌溉裝置、一養分施配裝置、一溫度控制裝置、一濕度控制裝置、一壓力控制裝置、一氣流控制裝置、及/或用於調整該生長儲罐之環境及/或影響一植物之產出之其他裝置。
若一微型菜正在生長，則該生長配方可指示將一藍色波長之光施加於該植物達一預定時間或生長期。該配方亦可提供一設定灌溉時間表及/或基於該植物之水吸收之一灌溉時間表。取決於實施例，該生長配方可經設計使得該系統適應於植物產出之變化。若該植物不吸收所有供水，則該生長植配方可減少施加於該植物之水量。類似地，該配方可不提供一確切收割時間，但可替代地引起基於植物正到達之一發育階段進行收割。據此，該配方可用於使該植物生長及收割該植物。
然而，該生長配方之一些實施例可能不能完全適應於如撰寫之所有情況。因而，本文中所描述之實施例可經組態有一或多個感測器以判定植物產出(諸如植物生長、根生長、葉生長、莖生長、果實生長、花生長、蛋白質生產、葉綠素生產、種子成功率及/或植物之其他因素)，以判定植物如何在該生長配方下生長。若植物在一產出量測(諸如高度、莖圍(girth)、果實產出、耗水量、耗光量等)方面有缺陷，則本文中所描述之實施例可利用一神經網路以改變該配方以校正彼缺陷。類似地，若該植物超出一特定量測之預期，該神經網路可用以判定非預期結果之原因，且對該配方做出改變以重現非預期結果。下文將更詳細描述用於併入其等之一生長儲罐中之自我學習之系統及方法。
現參考圖式，圖1描繪根據本文中所描述之實施例之用於自我學習之一生長儲罐100。如所繪示，生長儲罐100可經組態為一裝配線生長儲罐且因此可包含固持一或多個搬運車104之一軌道102。軌道102可包含一上升部分102a、一下降部分102b及一連接部分102c。軌道102可纏繞(沿圖1中之一逆時針方向)一第一軸，使得搬運車104沿一垂直方向向上上升。連接部分102c可相對水平(然而此並非必需)且用以將搬運車104轉移至下降部分102b。下降部分102b可纏繞實質上平行於第一軸之一第二軸(亦沿圖1中之一逆時針方向)，使得搬運車104可返回而更接近地平面。亦可包含另一連接部分以完成軌道102之電路且允許軌道102上之搬運車104開始另一循環。
生長儲罐100亦可包含一或多個環境影響器。作為一實例，生長儲罐100亦可包含複數個照明裝置，諸如發光二極體(LED)。照明裝置可經安置於軌道102上及/或相鄰於軌道102，使得照明裝置將光子引導至駐留於搬運車104上之植物。在一些實施例中，取決於應用、生長植物之類型及/或其他因素，照明裝置經組態以產生複數個不同顏色及/或波長之光。雖然在一些實施例中，LED用於此目的，但此並非必需。可利用產生低熱量且提供所欲功能之任何照明裝置。
圖1中亦描繪一主控制器106及其他環境影響器，諸如一播種機組件108、一養分配量組件、一水分配組件、一空氣分配組件，及/或用於控制生長儲罐100之各種組件的其他硬體。主控制器106可包含下文更詳細描述之一運算裝置130。
播種機組件108可經組態以隨著一或多個搬運車104經過裝配線中之播種機而播種於搬運車104。取決於特定實施例，各搬運車104可包含用於接收複數個種子之一托盤，諸如單區段托盤。一些實施例可包含用於接收各區段(或單元)中之個別種子(或複數個種子)的多區段托盤。在具有單區段托盤之實施例中，播種機組件108可偵測各自搬運車104之存在，且可開始跨單區段托盤之一區域來鋪設種子。可根據一所欲種子深度、一所欲種子數目、一所欲種子表面積及/或根據其他準則來鋪設種子。在一些實施方案中，可用養分及/或抗浮力劑(諸如水)來預處理種子，因為此等實施例可能不利用土壤來使種子生長，且因此可能需要被浸沒。
在其中利用多區段托盤與搬運車104之一或多者之實施例中，播種機組件108可經組態以將一或多個種子個別地插入至該托盤之區段的一或多者中。再者，可根據一所欲種子數目、種子應覆蓋之一所欲面積、一所欲種子深度等來將種子分配於托盤上(或分配至個別單元中)。
灌溉組件可經耦合至一或多個水管線110，一或多個水管線110將水及/或養分分配至生長儲罐100之預定區域處的一或多個托盤。在一些實施例中，可用水或其他液體噴灑種子以減少浮力，且接著可被浸沒。另外，可監測用水量及耗水量，使得在後續灌溉站處，可利用此資料來判定當時施加於一種子之一水量。
圖1中亦描繪氣流管線112。特定言之，主控制器106可包含遞送氣流之一或多個組件(諸如空氣管)，及/或經耦合至遞送氣流之一或多個組件(諸如空氣管)，用於溫度控制、濕度控制、壓力控制、二氧化碳控制、氧氣控制、氮氣控制等。據此，氣流管線112可將氣流分配於生長儲罐100中之預定區域處。
另外，生長儲罐100可包含一或多個產出感測器，該一或多個產出感測器用於監測一植物接收之光、由一植物吸收之光、由一植物接收之水、由一植物吸收之水、由一植物接收之養分、由一植物吸收之水、提供至一植物之環境狀況，及/或其他系統產出。取決於正監測產出資料之特定類型，該等感測器可包含相機、光感測器、重量感測器、顏色感測器、近接感測器、聲音感測器、濕度感測器、熱感測器等。類似地，生長感測器可被包含於生長儲罐100中，可經組態以判定一植物之高度、一植物之寬度(或莖圍)、一植物之果實產出、一植物之根生長、一植物之重量等。因而，生長感測器可包含相機、重量感測器、近接感測器、顏色感測器、光感測器等。
應理解，雖然圖1之實施例描繪纏繞複數個軸之一裝配線生長儲罐，但此僅係一個實例。裝配線或靜止生長儲罐之任何組態可用於執行本文中所描述之功能。另外，雖然描繪兩個螺旋結構，但取決於實施例，可使用更多或更少螺旋結構。
圖2描繪根據本文中所描述之實施例之用於一生長儲罐100中之一自我學習之一運算環境。如所繪示，生長儲罐100可包含一主控制器106，主控制器106可包含一運算裝置130。運算裝置130可包含一記憶體組件240，記憶體組件240儲存配方邏輯244a及學習邏輯244b。如下文更詳細描述，配方邏輯244a可接收及/或判定用於使一植物生長之一或多個生長配方。特定言之，配方邏輯244a可經組態以引起運算裝置130致動用於將營養提供至植物之灌溉、光、養分、環境及/或其他系統組件。配方邏輯244a亦可接收來自產出感測器及生長感測器之資料，以用於判定利用配方之植物之生長。
類似地，學習邏輯244b可經組態為一神經網路或其他邏輯以判定植物生長之一或多個態樣之一預期，且比較彼等預期與實際植物生長。若實際植物生長超出預期，則學習邏輯244b可引起運算裝置130更改配方邏輯244a以致達成非預期結果。類似地，若實際植物生長未超出預期，則學習邏輯244b可引起運算裝置130判定配方邏輯244a之一修改以改良未來植物之實際植物生長且實施彼改變。
另外，生長儲罐100耦合至一網路250。網路250可包含網際網路或其他廣域網路、一本端網路(諸如一區域網路)、一近場網路(諸如藍芽或一近場通訊(NFC)網路)。網路250亦耦合至一遠端生長儲罐200、一使用者運算裝置252及/或一遠端運算裝置254。遠端生長儲罐200可類似於生長儲罐100而組態，但無需完全相同。無論如何，遠端生長儲罐200可執行類似於生長儲罐100之配方且因此可學習調整配方以改良結果。據此，遠端生長儲罐200可與生長儲罐100通訊(且反之亦然)以共用所學知識及/或修正配方。
使用者運算裝置252可包含一個人電腦、膝上型電腦、行動裝置、平板電腦、伺服器等，且可用作與一使用者之一介面。作為一實例，一使用者可將一配方或一配方之更改發送至運算裝置130以由生長儲罐100實施。另一實例可包含生長儲罐100將通知發送至使用者運算裝置252之一使用者。
類似地，遠端運算裝置254可包含一伺服器、個人電腦、平板電腦、行動裝置等，且可用於機器間通訊。作為一實例，若生長儲罐100判定正使用類型之種子(及/或其他資訊，諸如環境狀況)，則運算裝置130可與遠端運算裝置254通訊以針對彼等狀況擷取一先前儲存配方或一配方之更改。因而，一些實施例可利用一應用程式介面(API)以促進此或其他電腦間通訊。類似地，雖然一些實施例可經組態使得運算裝置130學習一配方之成功改變，但此僅係一實例。一些實施例可經組態使得學習邏輯244b (或其他學習邏輯)由遠端運算裝置254來執行，且接著傳達至生長儲罐100及/或遠端生長儲罐200以供實施。
圖3描繪根據本文中所描述之實施例之用於一生長儲罐100中之自我學習之一運算裝置130。如所繪示，運算裝置130包含一處理器330、輸入/輸出硬體332、網路介面硬體334、一資料儲存組件336 (其儲存配方資料338a、植物資料338b及/或其他資料)及記憶體組件240。記憶體組件240可經組態為揮發性及/或非揮發性記憶體，且因而可包含隨機存取記憶體(包含SRAM、DRAM及/或其他類型之RAM)、快閃記憶體、安全數位(SD)記憶體、暫存器、光碟(CD)、數位多功能光碟(DVD)、及/或其他類型之非暫時性電腦可讀媒體。取決於特定實施例，此等非暫時性電腦可讀媒體可駐留於運算裝置130內及/或運算裝置130外。
記憶體組件240可儲存操作邏輯342、配方邏輯244a及學習邏輯244b。作為一實例，配方邏輯244a及學習邏輯244b可各包含複數個不同邏輯件，可將該複數個不同邏輯件之各者體現為一電腦程式、韌體及/或硬體。一本端通訊介面346亦包含於圖3中且可經實施為一匯流排或其他通訊介面以促進在運算裝置130之組件當中通訊。
處理器330可包含可操作以接收及執行指令(諸如來自一資料儲存組件336及/或記憶體組件240)之任何處理組件。輸入/輸出硬體332可包含麥克風、揚聲器、一顯示器及/或其他硬體及/或經組態以與麥克風、揚聲器、一顯示器及/或其他硬體介接。
網路介面硬體334可包含任何有線或無線網路化硬體及/或經組態以與任何有線或無線網路化硬體通訊，包含一天線、一數據機、LAN埠、無線保真(Wi-Fi)卡、WiMax卡、ZigBee卡、藍芽晶片、USB卡、行動通訊硬體、近場通訊硬體、衛星通訊硬體、及/或與其他網路及/或裝置通訊之其他硬體。自此連接，可促進在運算裝置130與其他運算裝置(諸如遠端生長儲罐200上之一運算裝置130、使用者運算裝置252及/或遠端運算裝置254)之間通訊。
操作邏輯342可包含用於管理運算裝置130之組件之一作業系統及/或其他軟體。亦如上文所論述，配方邏輯244a及學習邏輯244b可駐留於記憶體組件240中且可經組態以執行如本文中所描述之功能。
應理解，雖然圖3中之組件被繪示為駐留於運算裝置130內，但此僅係一實例。在一些實施例中，該等組件之一或多者可駐留於運算裝置130外。亦應理解，雖然運算裝置130被繪示為單一裝置，但此亦僅係一實例。在一些實施例中，配方邏輯244a及學習邏輯244b可駐留於不同運算裝置上。作為一實例，可由遠端生長儲罐200、使用者運算裝置252及/或遠端運算裝置254提供本文中所描述之功能及/或組件之一或多者。
另外，雖然運算裝置130被繪示為具有配方邏輯244a及學習邏輯244b作為分開之邏輯組件，但此亦僅係一實例。在一些實施例中，單一邏輯件(及/或若干連結模組)可引起運算裝置130提供所描述功能。
圖4描繪根據本文中所描述之實施例之用於一生長儲罐100中之自我學習之一神經網路節點組態。如所繪示，學習邏輯244b可經組態為一神經網路或其他學習機器。學習邏輯244b因此可具有一輸入層、一或多個隱藏層，及一輸出層。該輸入層可接收來自一或多個感測器或其他源之輸入，諸如與一配方相關之資料、與一植物之水吸收相關之資料、與一植物長度相關之資料、與一植物之光子吸收相關之資料、與一植物重量相關之資料等。因此，該輸入層可接收可用於學習一配方之適應以使所欲植物更有效地生長的輸入。
隱藏層可包含基於成功或未成功結果來強化或弱化連接之複數個互連節點。取決於系統之複雜性及總體功能，可存在一或多個層。該輸出層可包含與可為更改配方對系統所做之改變相關聯之節點。此等節點可包含水輸出、光輸出、環境狀況、收割時間等。輸出層節點因此可被應用於配方(諸如經由配方邏輯244a)以更改配方。
應理解，雖然諸多神經網路可利用一訓練階段以改良一任務，但本文中所描述之實施例利用此訓練階段以改良植物生長。因而，一旦訓練該神經網路，實施例便可經組態以停止學習，以防止過度訓練。類似地，其他實施例可經組態為三維神經網路或防過度訓練之其他組態。
圖5描繪根據本文中所描述之實施例之用於一生長儲罐100中之自我學習之一流程圖。如區塊560中所繪示，可接收用於使一預定植物在一生長儲罐100中生長之一配方，其中該配方包含用於致動以下至少一者之時序：一光源、一水源、一養分源，或一環境源。在區塊562中，可判定一植物之生長。在區塊564中，可比較該植物生長與該植物之一預期生長。在區塊566中，可判定不同於預期之一植物生長特徵。一生長特徵可包括果實產出、植物高度、植物莖圍、重量，及/或總體植物生長之其他子集。在區塊568中，可利用一神經網路以更改該生長配方之一組分，以用於改良一未來植物之生長特徵。在區塊570中，可對未來植物實施該更改配方。
圖6描繪根據本文中所描述之實施例之用於自我學習及調整一生長配方之一流程圖。如區塊660中所繪示，可接收用於使一植物生長之一生長配方。在區塊662中，可接收來自一感測器之生長資料，以用於判定植物之產出。判定生長資料可包含判定植物之一生長特徵，諸如高度、高度變化、寬度、寬度變化、顏色、顏色變化、葉產出、果實產出等。另外，可判定一預期植物產出。可自運算裝置130接收該預期植物產出，及/或基於過往結果來判定該預期植物產出。
在區塊664中，可比較植物產出與預期植物產出。在區塊666中，可做出關於植物之一生長特徵不同於預期之一判定。在區塊668中，可判定生長配方之一更改以改良植物產出。作為一實例，該更改可為一隨機更改或隨機變動。在一些實施例中，可首先基於對有缺陷生長特徵之一分析判定該更改。若葉產出有缺陷(且係所欲的)，則實施例可更改生長配方，使得改變改良葉生長之環境影響器。再者，取決於實施例，此可自過往結果判定及/或自運算裝置130接收。在區塊670中，可更改生長配方以用於改良植物產出。在一些實施例中，運算裝置130可將該更改傳達至一遠端運算裝置254以由來自圖2之遠端生長儲罐200實施。
在接收生長配方之更改之後，一些實施例可接收來自感測器之額外生長資料以判定生長配方之更改是否導致植物之一改良產出。此等實施例可另外比較額外生長資料與生長資料以判定生長配方之更改是否改良植物產出，且回應於判定生長配方之更改未改良植物產出，再次更改生長配方。若該更改確實改良植物產出，則可儲存該更改以供將來使用及/或可將該更改發送至來自圖2之遠端生長儲罐200及/或遠端運算裝置254。
另外，一些實施例可接收與生長儲罐100之一組件相關聯之磨損資料。該組件可包括以下至少一者：搬運車104、軌道102、環境影響器、感測器及/或其他組件。另外，實施例可判定生長配方之一不同更改，以整體上改良該組件及/或生長儲罐100之壽命。
如上文所闡釋，揭示用於一生長儲罐中之自我學習之各項實施例。此等實施例可允許一使用者將一生長配方上載或以其他方式輸入至一生長儲罐中，其中該配方具有用於根據一預定標準使一植物生長之一或多個光、水、養分、環境命令等。實施例可利用該配方；根據一預期量測植物生長；及基於實際植物生長與預期之偏差修改該配方。
據此，實施例可包含一種用於一生長儲罐中之自我學習之系統及/或方法，該生長儲罐包含：一生長感測器，其感測該生長儲罐中之一植物之一特徵之生長；一產出感測器，其感測用於使該植物生長之生長儲罐之產出；及一運算裝置，其接收用於使該植物生長之一配方；接收來自該生長感測器之資料；接收來自該產出感測器之資料；判定該配方之一更改以用於改良植物生長之一態樣；及實施該配方改變。
雖然本文中已闡釋及描述本發明之特定實施例及態樣，但可做出各種其他改變及修改，而未背離本發明之範疇。此外，儘管本文已描述各個態樣，但無需以組合方式利用此等態樣。據此，因此希望隨附申請專利範圍涵蓋本文中所展示及描述之實施例之範疇內之所有此等改變及修改。
現應理解，本文中所揭示之實施例包含用於一生長儲罐中之自我學習之系統、方法及非暫時性電腦可讀媒體。亦應理解，此等實施例僅係實例性的且並非意欲限制本發明之範疇。
100‧‧‧生長儲罐
102‧‧‧軌道
102a‧‧‧上升部分
102b‧‧‧下降部分
104‧‧‧搬運車
106‧‧‧主控制器
108‧‧‧播種機組件
110‧‧‧水管線
112‧‧‧氣流管線
130‧‧‧運算裝置
200‧‧‧遠端生長儲罐
240‧‧‧記憶體組件
244a‧‧‧配方邏輯
244b‧‧‧學習邏輯
250‧‧‧網路
252‧‧‧使用者運算裝置
254‧‧‧遠端運算裝置
330‧‧‧處理器
332‧‧‧輸入/輸出硬體
334‧‧‧網路介面硬體
336‧‧‧資料儲存組件
338a‧‧‧系統資料
338b‧‧‧植物資料
342‧‧‧操作邏輯
346‧‧‧本端通訊介面
560‧‧‧區塊
562‧‧‧區塊
564‧‧‧區塊
566‧‧‧區塊
568‧‧‧區塊
570‧‧‧區塊
660‧‧‧區塊
662‧‧‧區塊
664‧‧‧區塊
666‧‧‧區塊
668‧‧‧區塊
670‧‧‧區塊
圖式中所闡述之實施例本質上係闡釋性及實例性的且並非意欲限制本發明。當結合以下圖式閱讀時，可理解闡釋性實施例之下文詳細描述，其中類似結構係用類似元件符號指示，且其中：
圖1描繪根據本文中所描述之實施例之用於自我學習之一裝配線生長儲罐；
圖2描繪根據本文中所描述之實施例之用於一生長儲罐中之一自我學習之一運算環境；
圖3描繪根據本文中所描述之實施例之用於一生長儲罐中之自我學習之一運算裝置；
圖4描繪根據本文中所描述之實施例之用於一生長儲罐中之自我學習之一神經網路節點組態；
圖5描繪根據本文中所描述之實施例之用於一生長儲罐中之自我學習之一流程圖；及
圖6描繪根據本文中所描述之實施例之用於自我學習及調整一生長配方之一流程圖。

Claims (20)

  1. 一種用於自我學習之裝配線生長儲罐，其包括： 一搬運車，其容置一待生長植物； 一軌道，其接收該搬運車，其中該軌道引起該搬運車沿一預定路徑橫穿該裝配線生長儲罐； 一環境影響器，用於將營養提供至該植物； 一感測器，用於監測該植物之一產出；及 一運算裝置，其儲存邏輯，該邏輯引起該裝配線生長儲罐至少執行以下步驟： 接收來自該感測器之生長資料，以判定該植物之該產出； 比較該植物之該產出與一預期植物產出； 判定一生長配方之一更改，以改良該植物之該產出；及 更改該生長配方，以用於改良該植物之該產出。
  2. 如請求項1之裝配線生長儲罐，其中該環境影響器包含以下至少一者：一光源、一灌溉裝置、一養分施配裝置、一溫度控制裝置、一濕度控制裝置、一壓力控制裝置，或一氣流控制裝置。
  3. 如請求項1之裝配線生長儲罐，其中該邏輯進一步引起該運算裝置將該生長配方之該更改傳達至一遠端運算裝置，以由一遠端生長儲罐實施。
  4. 如請求項1之裝配線生長儲罐，其中該邏輯進一步引起該裝配線生長儲罐至少執行以下步驟： 接收來自該感測器之額外生長資料，以判定該生長配方之該更改是否導致該植物之一改良產出； 比較該額外生長資料與該生長資料，以判定該生長配方之該更改是否改良該植物之該產出；及 回應於判定該生長配方之該更改未改良該植物之該產出，再次更改該生長配方。
  5. 如請求項1之裝配線生長儲罐，其中該邏輯進一步引起該運算裝置至少執行以下步驟： 接收與該裝配線生長儲罐之一組件相關聯之磨損資料，其中該組件包含以下至少一者：該搬運車、該軌道、該環境影響器，或該感測器；及 判定該生長配方之一不同更改，以改良該組件之壽命。
  6. 如請求項1之裝配線生長儲罐，其中判定該生長配方之該更改包含：判定該生長配方之一隨機變動。
  7. 如請求項1之裝配線生長儲罐，其中該植物之該產出包含以下至少一者：植物生長、根生長、葉生長、莖生長、果實生長、花生長、蛋白質生產、葉綠素生產，或種子成功率。
  8. 一種用於一生長儲罐中之自我學習之系統，其包括： 一托盤，其接收複數個種子，且用於使該複數個種子長成各自植物； 一環境影響器，用於將營養提供至該複數個種子； 一感測器，用於監測一植物產出；及 一運算裝置，其儲存邏輯，該邏輯引起該系統至少執行以下步驟： 接收來自該感測器之生長資料，以判定該植物產出； 比較該植物產出與預期植物產出； 判定一生長配方之一更改，以改良該植物產出；及 更改該生長配方以用於改良該植物產出，且用於改良未來植物之一植物產出。
  9. 如請求項8之系統，其中該環境影響器包含以下至少一者：一光源、一灌溉裝置、一養分施配裝置、一溫度控制裝置、一濕度控制裝置、一壓力控制裝置，或一氣流控制裝置。
  10. 如請求項8之系統，其中該生長配方引起該運算裝置控制該環境影響器，及該托盤沿一軌道之移動。
  11. 如請求項8之系統，進一步包括一遠端運算裝置，其中該邏輯進一步引起該運算裝置將該生長配方之該更改傳達至該遠端運算裝置，以由一遠端生長儲罐實施。
  12. 如請求項8之系統，其中該邏輯進一步引起該系統至少執行以下步驟： 接收來自該感測器之額外生長資料，以判定該生長配方之該更改是否導致該等未來植物之一改良植物產出； 比較該額外生長資料與該生長資料，以判定該生長配方之該更改是否改良該等未來植物之該植物產出；及 回應於判定該生長配方之該更改未改良該植物產出，再次更改該生長配方。
  13. 如請求項8之系統，其中該邏輯進一步引起該運算裝置至少執行以下步驟： 接收與該生長儲罐之一組件相關聯之磨損資料；及 判定該生長配方之一不同更改，以改良該生長儲罐之該組件之壽命。
  14. 如請求項8之系統，其中更改該生長配方包含隨機更改該生長配方。
  15. 如請求項8之系統，其中該植物產出包含以下至少一者：植物生長、根生長、葉生長、莖生長、果實生長、花生長、蛋白質生產、葉綠素生產，或種子成功率。
  16. 一種用於自我學習之系統，其包括： 一裝配線生長儲罐，其包含： 一搬運車，其容置一待生長植物； 一軌道，其接收該搬運車，其中該軌道引起該搬運車沿一預定路徑橫穿該裝配線生長儲罐； 一環境影響器，用於將營養提供至該植物；及 一感測器，用於監測該植物之一產出；及 一運算裝置，其儲存邏輯，該邏輯引起該系統至少執行以下步驟： 接收來自該感測器之生長資料，以判定該植物之該產出； 比較該植物之該產出與預期植物產出； 判定一生長配方之一更改，以改良一未來植物之產出；及 更改該生長配方，以用於改良該未來植物之該產出。
  17. 如請求項16之系統，其中該環境影響器包含以下至少一者：一光源、一灌溉裝置、一養分施配裝置、一溫度控制裝置、一濕度控制裝置、一壓力控制裝置，或一氣流控制裝置。
  18. 如請求項16之系統，其中該邏輯進一步引起該系統至少執行以下步驟： 接收來自該感測器之額外生長資料，以判定該生長配方之該更改是否導致該未來植物之改良植物產出； 比較該額外生長資料與該生長資料，以判定該生長配方之該更改是否改良該未來植物之該產出；及 回應於判定該生長配方之該更改未改良該未來植物之該產出，再次更改該生長配方。
  19. 如請求項16之系統，其中該邏輯進一步引起該運算裝置至少執行以下步驟： 接收與該系統之一組件相關聯之磨損資料，其中該組件包含以下至少一者：該搬運車、該軌道、該環境影響器，或該感測器；及 判定該生長配方之一不同更改，以改良該組件之壽命。
  20. 如請求項16之系統，其中植物產出包含以下至少一者：植物生長、根生長、葉生長、莖生長、果實生長、花生長、蛋白質生產、葉綠素生產，或種子成功率。
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