ريّ ذكي يتعلّم من نتيجة الموسم

المشكلة

أنظمة الريّ الذكي كلها بتشتغل بنفس الطريقة: رطوبة تحت عتبة = افتح الصمام. وهاي قاعدة ثابتة ما بتتعلّم شي: ما بتعرف إنه هاد القطاع تربته رملية وبتصرّف أسرع، ولا إنه الريّ الفجري أقل فقداً من الظهر، ولا إنه الأسبوع الماضي رويت زيادة والنبات ما استفاد. فالمزارع بيضل يصحّح يدوياً، والنظام بيضل غبي بنفس المستوى من أول يوم لآخر يوم.

مميزات المشروع

• حلقة تعلّم مغلقة: القرار ← التنفيذ ← قياس النتيجة ← تعديل القرار
• بيقيس المي المعطاة فعلياً بعدّاد تدفق — بدونه ما في تعلّم، في تخمين
• بيميّز القطاعات: كل قطاع إله سلوك تربة مختلف وبيتعلّمه منفصلاً
• بيدخل الطقس بالحساب: الريّ قبل موجة حر غير الريّ قبل مطر
• بيوضّح ليش قرّر: «قلّلت ٢٠٪ لأنه الرطوبة ضلّت عالية ١٨ ساعة بعد آخر ريّة»

التحديات المتوقعة

هاي العقبات اللي رح تواجهها وقت التنفيذ، حكيناها من الآخر عشان تكون على بيّنة قبل ما تبلّش.

• التعلّم بده دورات كثيرة: النتيجة الحقيقية ما بتبين إلا بعد أسابيع — صبر المشروع هو أكبر تحدٍ
• ربط السبب بالنتيجة صعب: المحصول بيتأثر بالمرض والسماد مش بالريّ بس
• عدّاد التدفق بينسدّ بالمي غير المفلترة، وبدونه تنهار الحلقة كلها
• نموذج يتعلّم على بيانات قليلة بيبالغ بسرعة — لازم حدود أمان تمنع قرار متطرف
• الصمامات والأسلاك بالحقل معرّضة للشمس والقوارض والحرث

بنعطيك حلاً لكل واحدة منها ضمن الاستشارة.