特表 2024-534835 閉鎖生育環境のパラメータ設定を決定するシステムおよび関連する方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-09-26

(54)【発明の名称】閉鎖生育環境のパラメータ設定を決定するシステムおよび関連する方法

(51)【国際特許分類】

   A01G 7/00 20060101AFI20240918BHJP

   G06Q 50/02 20240101ALI20240918BHJP

【ＦＩ】

A01G7/00 603

G06Q50/02

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024512170

(86)(22)【出願日】2022-08-23

(85)【翻訳文提出日】2024-04-18

(86)【国際出願番号】 US2022075318

(87)【国際公開番号】W WO2023028472

(87)【国際公開日】2023-03-02

(31)【優先権主張番号】63/236,505

(32)【優先日】2021-08-24

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

(71)【出願人】

【識別番号】523234924

【氏名又は名称】ヘリポニックス エルエルシー

【氏名又は名称原語表記】Ｈｅｌｉｐｏｎｉｘ， ＬＬＣ

(74)【代理人】

【識別番号】110001243

【氏名又は名称】弁理士法人谷・阿部特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】アイヴァン リー ボール

(72)【発明者】

【氏名】スコット トーマス マッシー

【テーマコード（参考）】

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L050CC01

(57)【要約】

室内栽培装置のためのクラウドベースの管理システムである。管理システムは、複数の装置の生産、収穫量、および食品品質をモニタし、個々の装置の成長条件を調整して、生産、収穫量、および食品品質を改善するように構成され得る

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１のシステムの第１のセンサから第１のセンサデータを受信するステップであって、前記第１のセンサデータは、前記第１のシステムの第１の筐体に関連付けられた第１の領域を表し、前記第１の筐体は、第１の制御された物理環境を提供するように構成される、前記受信するステップと、
前記第１のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に生息する第１の植物に関連付けられた第１の特徴を決定するステップと、
前記第１の特徴に少なくとも部分的に基づいて、前記第１のシステムのための少なくとも１つの第１の設定を決定するステップと、
前記第１のシステムに前記第１の領域に前記少なくとも１つの設定を適用させるステップと、
を含む、方法。

【請求項2】

第２のシステムの第２のセンサから第２のセンサデータを受信するステップであって、前記第２のセンサデータは、前記第２のシステムの第２の筐体に関連付けられた第２の領域を表し、前記第２の筐体は、第２の制御された物理環境を提供するように構成される、前記受信するステップと、
前記第２のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２の領域に生息する第２の植物に関連付けられた第２の特徴を決定するステップと、をさらに含み、
前記第１のシステムの前記少なくとも１つの第１の設定を決定するステップは、前記第２の特徴に少なくとも部分的に基づいている、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

第１のサードパーティーシステムから第１のカートリッジデータを受信するステップであって、前記第１のカートリッジデータは、データ及び第１の種子カートリッジの識別を表す、前記受信するステップと、
前記センサデータ及び前記第１のカートリッジデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の種子カートリッジが前記第１の領域に関連付けられていることを決定するステップと、
前記センサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のサードパーティーシステムに関連付けられた第１のメトリックを決定するステップと、
前記第１のメトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のサードパーティーシステムを用いた追加の種子カートリッジの注文を調整するステップと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記第１のサードパーティーシステムから第２のカートリッジデータを受信するステップであって、前記第２のカートリッジデータは、データ及び第２の種子カートリッジの識別を表す、前記受信するステップと、
前記第２のセンサデータ及び前記第２のカートリッジデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２の種子カートリッジが前記第２の領域に関連付けられていると決定するステップと、
前記第２のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のサードパーティーシステムに関連付けられた第２のメトリックを決定するステップと、
前記第２のメトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のサードパーティーシステムを用いた前記追加の種子カートリッジの前記注文を調整するステップと、をさらに含む、請求項２に記載の方法。

【請求項5】

第１のサードパーティーデータを第２のサードパーティーシステムから受信するステップであって、前記第１のサードパーティーデータ、前記受信するステップと、をさらに含み、
前記第１のシステムの前記少なくとも１つの第１の設定を決定することは、前記第１のサードパーティーデータ、前記第１のカートリッジデータ、及び前記特徴に少なくとも部分的に基づいている、請求項３に記載の方法。

【請求項6】

前記第１の特徴は、
前記第１の植物の健康と、
前記第１の植物のライフステージと、
前記第１の植物のサイズと、
前記第１の植物の分類またはタイプと、
のうち１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記第１のシステムは、前記筐体内の垂直軸を中心に回転するように構成された植栽コラムを含み、
前記第１の領域は、前記植栽コラムのレセプタクルに関連付けられている、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記第１のシステムの前記少なくとも１つの第１の設定を決定するステップは、
前記第１のセンサデータを１つまたは複数の機械学習モデルまたはネットワークに入力するステップと、
前記少なくとも１つの第１の設定を、前記１つまたは複数の機械学習モデルまたはネットワークからの出力として受信するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

ユーザーデバイスからユーザーデータを受信するステップと、をさらに含み、
前記第１のシステムの前記少なくとも１つの第１の設定を決定することは、前記ユーザーデータ及び前記特徴に少なくとも部分的に基づいている、請求項１に記載の方法。

【請求項10】

システムであって、
１つまたは複数のプロセッサと、
前記１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令を格納する１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記命令が実行されると、前記システムに、
第１のシステムの第１のセンサから第１のセンサデータを受信することであって、前記第１のセンサデータは、前記第１のシステムの第１の筐体に関連付けられた第１の領域を表し、前記第１の筐体は、第１の制御された物理環境を提供するように構成される、前記受信することと、
第２のシステムの第２のセンサから第２のセンサデータを受信することであって、前記第２のセンサデータは、前記第２のシステムの第２の筐体に関連付けられた第２の領域を表し、前記第２の筐体は、第２の制御された物理環境を提供するように構成される、前記受信することと、
前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のシステムの少なくとも１つのパラメータを決定することと、
前記少なくとも１つのパラメータを前記第１のシステムに送信することと、
を含む動作を実行させる、システム。

【請求項11】

前記動作が、
ユーザーデバイスからユーザーデータを受信することと、
第１のサードパーティーシステムから第１のサードパーティーデータを受信することと、をさらに含み、
前記第１のシステムの前記少なくとも１つの第１のパラメータを決定することは、前記ユーザーデータ及び前記第１のサードパーティーデータに少なくとも部分的に基づいている、請求項１０に記載のシステム。

【請求項12】

前記動作が、
第１のサードパーティーシステムから第１のカートリッジデータを受信することであって、前記第１のカートリッジデータは、データ及び第１の種子カートリッジの識別を表す、前記受信することと、
前記第１のセンサデータ及び前記第１のカートリッジデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の種子カートリッジが前記第１のサードパーティーシステムに関連付けられていることを決定することと、
前記第１のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のサードパーティーシステムに関連付けられた第１のメトリックを決定することと、
前記第１のメトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のサードパーティーシステムを用いた追加の種子カートリッジの注文を調整することと、をさらに含む、請求項１０に記載のシステム。

【請求項13】

前記動作が、
前記第１のサードパーティーシステムから第２のカートリッジデータを受信することであって、前記第２のカートリッジデータは、データ及び第２の種子カートリッジの識別を表す、前記受信することと、
前記第２のセンサデータ及び前記第２のカートリッジデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第２の種子カートリッジが前記第２の領域に関連付けられていると決定することと、
前記第２のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のサードパーティーシステムに関連付けられた第２のメトリックを決定することと、
前記第２のメトリックに少なくとも部分的に基づいて、前記第１のサードパーティーシステムを用いた前記追加の種子カートリッジの前記注文を調整することと、をさらに含む、請求項１２に記載のシステム。

【請求項14】

前記動作が、
前記第１のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に生息する第１の植物に関連付けられた第１の特徴を決定することと、をさらに含み、
前記第１のシステムの前記少なくとも１つのパラメータを決定することは、前記第１の特徴に少なくとも部分的に基づいている、請求項１０に記載のシステム。

【請求項15】

前記第１のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の領域に生息する第１の植物に関連付けられた第１の特徴を決定することは、
前記第１のセンサデータを１つまたは複数の機械学習モデルまたはネットワークに入力することと、
前記１つまたは複数の機械学習モデルまたはネットワークからの出力として前記第１の特徴を受信することと、をさらに含む、請求項１４に記載のシステム。

【請求項16】

第１の成長装置から少なくとも第１のセンサデータを受信し、第２の成長装置から第２のセンサデータを受信し、構成更新を前記第１の成長装置及び前記第２の成長装置に送信するゲートウェイシステムと、
前記第１のセンサデータ及び前記第２のセンサデータをセグメント化または分類するセンサデータ処理システムと、
前記センサデータ処理システムの前記出力に少なくとも部分的に基づいて、前記構成更新を決定する決定システムと、
を備える、システム。

【請求項17】

前記ゲートウェイシステムは、種子カートリッジデータ及びユーザー入力データを受信するようにさらに構成され、
前記決定システムは、前記種子カートリッジデータ及び前記ユーザーデータに少なくとも部分的に基づいて、前記構成更新を決定するようにさらに構成される、請求項１６に記載のシステム。

【請求項18】

前記ユーザーデータは、前記第１の装置または前記第２の装置に関連付けられた植物の少なくとも１つの基準を含む、請求項１７に記載のシステム。

【請求項19】

前記少なくとも１つの基準は、
水の好みと、
環境の好みと、
照明の好みと、
藻類の好みと、
収穫の好みと、
組織メトリックの好みと、
サイズの好みと、または
栄養メトリックの好みと、
のうち少なくとも１つを含む、請求項１８に記載のシステム。

【請求項20】

前記センサデータ処理システムは、前記カートリッジデータおよび前記第１のセンサデータまたは前記第２のセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、前記第１の装置または前記第２の装置内に収容される植物の種子カートリッジを製造することに関連付けられたサードパーティーを決定するようにさらに構成される、請求項１７に記載のシステム。

【請求項21】

前記システムは、前記サードパーティーが前記第１の装置または前記第２の装置内に収容された前記植物の前記種子カートリッジを製造することに関連付けられていると決定することに応答して、前記サードパーティーに関連付けられた注文を調整する、請求項２０に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、閉鎖生育環境のパラメータ設定を決定するシステムおよび関連する方法に関する。

【背景技術】

【0002】

本出願は、２０２１年８月２４日に出願され、「ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ ＳＥＴＴＩＮＧＳ ＦＯＲ ＡＮ ＥＮＣＬＯＳＥＤ ＧＲＯＷＩＮＧ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ」と題された米国出願第６３／２３６，５０５号の優先権を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

【0003】

家庭菜園や集合住宅や近隣地域でのマイクロガーデンの使用は、人口密度の高い地域で新鮮な農産物の入手が制限されている農産物砂漠に対応して、近年全米で増加している。より多くの消費者は、新鮮な農産物を提供するだけでなく、大規模な食料品店で使用される防腐剤や化学物質を制限するために、新鮮な農産物やハーブを自宅で栽培することを望んでいる。気候によっては、住宅所有者は新鮮な農産物やハーブを栽培するための屋内システムに限定される場合がある。しかし、ほとんどの屋内システムはスペースが限られており、すべての農産物とハーブに統一された栽培条件を提供し、住宅所有者が生産するすべての農産物やハーブにとって最適な条件が得られないことがよくある。さらに、住宅所有者は、個々の種や植物の種類ごとに最適な成長条件を適切に維持するための教育と時間が不足していることがよくある。

【図面の簡単な説明】

【0004】

詳細な説明は添付の図面を参照して説明される。図面において、参照番号の左端の数字は参照番号が最初に現れる図を特定している。異なる図面における同じ参照番号の使用は、類似または同一のコンポーネントまたは特徴を示す。

【0005】

【図1】閉鎖生育環境または装置に関連付けられた植物のパラメータを決定するための管理システムの例示的なブロック図である。

【図2】閉鎖生育環境または装置に関連付けられた植物のパラメータを決定するための管理システムのアーキテクチャの例示的なブロック図である。

【図3】閉鎖生育環境または装置に関連付けられたパラメータを決定するための管理システムに関連付けられたアーキテクチャの例示的なブロック図である。

【図4】閉鎖生育環境または装置に関連付けられたパラメータを決定するための管理システムに関連付けられたアーキテクチャの例示的なブロック図である。

【図5】いくつかの実装形態による、管理システムに関連付けられたポリシーまたは構成を更新するための例示的なプロセスを示す例示的なフローチャートである。

【図6】いくつかの実装形態による、管理システムに関連付けられた順序付け命令を更新するための例示的なプロセスを示す例示的なフローチャートである。

【図7】いくつかの実装形態による、管理システムに関連付けられたパラメータを更新するための例示的なプロセスを示す例示的なフローチャートである。

【図8】いくつかの実施態様による、管理システムに関連付けられたクラウドベースのサービスの例示的な図である。

【0006】

図面は、例示のみを目的として、多様な実施形態を示している。当業者は、本明細書で例示される構造および方法の代替的な実施形態が、本明細書で説明される原理から逸脱することなく採用され得ることを、以下の説明から容易に認識するであろう。

【発明を実施するための形態】

【0007】

本明細書では、家庭で閉鎖生育装置（appliance）（マイクロガーデンなど）を制御するためのパラメータの自動化、最適化、およびカスタマイズに関連するシステムおよび方法について説明する。例えば、管理システムは、１つまたは複数の閉鎖生育装置に通信可能に結合され得る。本明細書で説明されるように、いくつかの実施態様では、装置は、周囲環境（例えば、家庭または集合住宅など）内の条件から物理的に分離された、安定かつ制御された環境条件を提供するように構成された隔離された筐体（enclosure）を提供し得る。例えば、装置は、筐体内に植栽コラムまたはタワーを含み得る。植栽コラムは、個々のカートリッジを受け入れるように構成された複数のレセプタクル（receptacles）を含み得る。植栽レセプタクルは、植栽コラムの周りに垂直列および水平列の両方に配置され得る。例えば、１つの特定の例では、植栽コラムは、２０列および５行の植栽レセプタクルを含み得る。場合によっては、植栽レセプタクルは、列の間でずらして配置されてもよく、例えば、各列では、１行おきに１つの植栽レセプタクルを有する。このような場合、植栽レセプタクルをずらして配置させることで、装置は個々の植物をモニタするだけでなく、個々の植物が十分に成長する余地を与えることができる。

【0008】

いくつかの場合では、レセプタクルは、事前に準備されたおよび／または事前にパッケージされた種子カートリッジを受け入れるために事前にサイズ調整され得る。このようにして、ユーザーは、単純で合理化された植栽プロセスとして、カートリッジをレセプタクルに挿入することができる。種子カートリッジは、場合によっては、所望の植物、肥料、および他の培地（成長培地など）の種子を含むカートリッジであり得る。種子カートリッジは、均一なサイズおよび寸法であり得、植栽カラムを介して水および他の栄養を受け取るための開口部を含み得る。

【0009】

いくつかの実施態様では、管理システムは、個々の装置からセンサデータ（装置に関連付けられた温度データ、画像データ、大気品質データ、光データ、水質データなど）、装置の所有者に関連付けられたユーザーデバイスからのユーザー入力および設定、装置に栽培または挿入されている植物に関連付けられたカートリッジデータ（植物タイプ、カートリッジ製造者、カートリッジ設備、植え付け日など）、ならびにサードパーティーデータを受信するように構成され得る。次いで、管理システムは、受信したデータを利用して、個々の装置の各々について、および／または装置内の個々のカートリッジまたは植物について、成長パラメータを決定し得る。

【0010】

例えば、閉鎖生育装置は、植物および菌類 、花、果物、野菜、農産物、キノコ、および／またはハーブの家庭および屋内での栽培のための閉鎖生育環境を提供するように構成され得る。システムは、いくつかの実装形態では、周囲の環境（例えば、家庭または集合住宅）内の条件から物理的に分離された、安定かつ制御された環境条件を提供するように構成された隔離された筐体を提供し得る。しかしながら、均一な照明および温度を提供する従来の家庭菜園システムとは異なり、本明細書で論じられる筐体は、アクティブモニタリング（例えば、センサデータ収集）および適応環境条件（管理システムから受信したパラメータに基づいて）を提供し得る。

【0011】

いくつかの特定の実装形態では、管理システムは、各個々の装置から受信したセンサデータを処理する（例えば、セグメント化、分類、クラスタリングなど）ことによって、成長環境内の個々の植物をモニタするように構成され得る。このようにして、管理システムは、装置内の個々の植物の位置、サイズ、健康状態、成長段階、種類または種などを決定し得る。管理システムはまた、例えば、ユーザーデバイスおよび関連するダウンロード可能なアプリケーションまたはウェブホストアプリケーションを介して受信されたユーザーデータまたは入力に基づいて、植物の味、サイズ、種類、レシピ、調味料、調理または準備スタイル、食品のペアリングなど、装置に関連付けられたユーザーまたはユーザーの好みを格納または決定し得る。

【0012】

管理システムはまた、１つまたは複数のサードパーティーシステムから受信したカートリッジデータに基づいて、装置に挿入された特定の植物の特性を決定し得る。場合によっては、カートリッジデータは、各カートリッジのライフサイクルがモニタされ得るように、ブロックチェーンを介してなど、管理のチェーンを含み得る。例えば、栽培施設、包装施設、輸送または出荷、販売場所、および配送場所はすべて、種子／カートリッジがある場所から次の場所に移動するにつれて追跡され得る。いくつかの実装形態では、管理システムは、カートリッジデータを介して、異なる施設に由来する植物に関連付けられた履歴データを追跡し得る。いくつかの場合では、特定の施設で収穫または栽培された植物の１つの系統がより優れたパフォーマンスを発揮する可能性があり（例えば、より速くまたはより大きく成長し、より良い色を有し、より望ましいまたはより強烈な味を有し得るなど）、管理システムは、植物をホストする装置から受信したセンサデータおよび／または植物を消費するユーザーからのユーザーデータと共にカートリッジデータを使用して、施設の位置または植物系統を追跡し得る。場合によっては、管理システムはまた、キャプチャされたセンサデータ、例えば、カートリッジ上に存在する（挿入中または挿入後に検出される）コード、画像、またはアイコン、カートリッジの色の変化、カートリッジの温度などを使用して、種子カートリッジの特性を検出および／または決定し得る。

【0013】

いくつかの特定の例では、センサデータはまた、装置の筐体の外側の物理環境に関連付けられた環境データ（例えば、温度、湿度、空気品質、照明、水など）を含み得る。これらの例では、管理システムはまた、サードパーティーの外部環境データを利用して、装置および／または植物に関連付けられたグローバルおよび／またはローカルポリシーおよび／またはパラメータを決定し得る。場合によっては、外部環境データは、スマートサーモスタット、スマートライト、スマート火災検知器、および／または外部環境内の他のＩｏＴ対応システムなど、環境内のスマートおよび／またはＩｏＴ対応デバイスから受信されてもよい。

【0014】

１つの特定の例では、管理システムは、装置によって提供されるセンサデータから決定された関連する植物成長データと共にカートリッジデータを利用し、特定の施設、サプライヤ、栽培者、および／または製造者からのカートリッジの予想される発芽率を追跡し得る。例えば、製造者は、管理システムに代わって装置ユーザーにカートリッジを提供するように関与するときに、予想される発芽率を提供するか、またはそれに同意し得る。この例では、管理システムは、特定の施設、サプライヤ、栽培者、および／または製造者によって製造されたカートリッジの実際の発芽率を決定し、特定の施設、サプライヤ、栽培者、および／または製造者が予想された発芽率を満たすか、または上回るかを決定し得る。特定の施設、サプライヤ、栽培者、および／または製造者が予想された発芽率を満たしていないか、またはそれを上回っていない場合、特定の施設、サプライヤ、栽培者、および／または製造者には、その損失と、特定の施設、サプライヤ、栽培者、および／または製造者が合意された条件の下で納入することが予想される追加カートリッジ数が（定期報告などを介して）警告され得る。場合によっては、管理システムはまた、決定された発芽率に基づいて、注文を継続、更新、拡大、または減少させるための特定の施設、サプライヤ、栽培者、および／または製造者を決定し得る（例えば、発芽率が予想よりも高い施設は、生産を増加させるように要求され得、発芽率が予想よりも低い施設は、生産を減少させるように要求され得る）。

【0015】

上記の実装では、管理システムは、グローバル（例えば、装置全体）および／またはローカル（例えば、装置ごとまたはカートリッジ位置ごと）ポリシーおよびパラメータを生成し、本明細書で説明される、装置の所有および利用に関連付けられた生産、収穫率、食品の品質、使いやすさ、および一般的なユーザー経験を改善し得る。例えば、センサデータ、ユーザーデータ、カートリッジデータ、および／または他のサードパーティーデータを処理することによって、管理システムは、カスタム照明（例えば、露出の長さ、焦点距離、温度、特定の波長、強度、量など）、特定の装置内の個々の装置および／または個々の植物の温度、湿度、水などの仕立ての成長条件を生成および提供し得る。

【0016】

１つの具体的な例では、システムはまた、機械学習モデルまたはネットワークを使用して、植物に対するオブジェクト検出および分類を実行し、パラメータまたは設定を決定し、ポリシーを生成し得る。例えば、１つまたは複数のニューラルネットワークは、任意の数の学習された推論またはヘッドを生成し得る。いくつかの場合では、ニューラルネットワークは、エンドツーエンドである訓練されたネットワークアーキテクチャであり得る。一例では、機械学習モデルは、センサデータの抽出された深い畳み込み特徴をセマンティックデータ（例えば、剛性、光吸収／反射率、色、健康状態、ライフステージなど）にセグメント化、クラスタリング、および／または分類することを含み得る。いくつかの場合では、適切な情報（Truth）は、セマンティックなピクセルごとの分類（例えば、葉、茎、果物、野菜、虫、腐敗など）の形でのモデルを出力する。

【0017】

１つの特定の例では、エンドツーエンドであるネットワークアーキテクチャは、複数の入力を受信し、更新されたポリシー、推奨されたレシピ、推奨された植物の購入または種子カートリッジ、様々なサードパーティー（例えば、栽培者、カートリッジ製造者など）への注文などの最終結果を出力する畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）であり得る。場合によっては、エンドツーエンドネットワークへの入力は、サードパーティーデータ、種子カートリッジデータ、１つまたは複数のユーザーからのユーザーデータ（例えば、ユーザーの好み、ユーザー固有の設定など）、１つまたは複数の装置からの装置データまたはセンサデータ（例えば、装置の内部および外部の環境データ、植物データ、画像データ、種子カートリッジを含むアクティブレセプタクルまたはレセプタクルなど）などを含み得る。例えば、一実施態様では、管理システムは、ユーザー固有のデータ（例えば、特定のユーザーに関連付けられたユーザーデータおよび装置データ）を、現在のサードパーティーデータと共に、複数のヘッドとして、植物の健康データ、生産物の注文（種子カートリッジなど）、ユーザーへの推奨（例えば、調整の設定、収穫、植物の選択など）などのうちの１つまたは複数を出力する訓練されたエンドツーエンドのネットワークに入力し得る。エンドツーエンドネットワークの出力は、サプライヤ、栽培者、ユーザー電子デバイス、装置、製造者、販売時点システムなどを含む様々な関係者に向けられ、提供され、または送信され得ることを理解されたい。

【0018】

場合によっては、決定されたポリシーおよびパラメータに基づいて、管理システムは、異なる装置に関連付けられたユーザーに代わって、またはユーザーのために注文するように構成され得る。例えば、ユーザーが別のサプライヤよりも１つのサプライヤを好むように見える場合、または別のタイプの植物よりも１つのタイプの植物を好むように見える場合（例えば、別のタイプのレタスよりも１つのタイプのレタス）、管理システムは、ユーザーが好むと決定されるサプライヤを選択するようにサプライヤを更新または変更し得る。

【0019】

いくつかの具体的な例では、管理システムは、マルチアームバンディット技術を利用し、上記で説明されるように、受信データおよび１つまたは複数の制御パラメータに基づいてパラメータ、設定、および／またはポリシーを生成し得る。他の場合では、任意のタイプの機械学習を本開示と一致して使用することができる。例えば、機械学習アルゴリズムは、限定はされないが、回帰アルゴリズム（例えば、通常最小二乗回帰（ＯＬＳＲ）、線形回帰、ロジスティック回帰、段階的回帰、ＭＡＲＳ（multivariate adaptive regression splines）、ＬＯＥＳＳ（locally estimated scatterplot smoothing））、インスタンスベースアルゴリズム（例えば、リッジ回帰、ＬＡＳＳＯ（least absolute shrinkage and selection operator）、Ｅｌａｓｔｉｃ ｎｅｔ、ＬＡＲＳ（least-angle regression））、決定木アルゴリズム（例えば、分類および回帰木（ＣＡＲＴ）、ＩＤ３（iterative dichotomiser 3）、カイ二乗自動相互作用検出（ＣＨＡＩＤ）、決定切り株、条件付き決定木）、ベイジアンアルゴリズム（例えば、ナイーブベイズ、ガウスナイーブベイズ、多項ナイーブベイズ、ＡＯＤＥ（average one-dependence estimators）、ベイジアンビリーフネットワーク（ＢＮＮ）、ベイジアンネットワーク）、クラスタリングアルゴリズム（例えば、ｋ平均、ｋメジアン、期待値の最大化（ＥＭ）、階層的クラスタリング）、相関ルール学習アルゴリズム（例えば、パーセプトロン、誤差逆伝搬、ホップフィールドネットワーク、ＲＢＦＮ（Radial Basis Function Network））、深層学習アルゴリズム（例えば、深層ボルツマンマシン（ＤＢＭ）、深層ビリーフネットワーク（ＤＢＮ）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）、積層オートエンコーダ）、次元縮小アルゴリズム（例えば、主成分分析（ＰＣＡ）、主成分回帰（ＰＣＲ）、部分最小二乗回帰（ＰＬＳＲ）、サモンマッピング、多次元尺度構成法（ＭＤＳ）、射影追跡、線形判別分析（ＬＤＡ）、混合判別分析（ＭＤＡ）、二次判別分析（ＱＤＡ）、柔軟判別分析（ＦＤＡ））、アンサンブルアルゴリズム（例えば、ブースティング、ブートストラップアグリゲーション（バギング）、アダブースト、積層ジェネラリゼーション（ブレンディング）、勾配ブースティングマシン（ＧＢＭ）、勾配ブースト回帰木（ＧＢＲＴ）、ランダムフォレスト）、ＳＶＭ（サポートベクタマシン）、教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習などを含むことができる。アーキテクチャのさらなる例は、ＲｅｓＮｅｔ５０、ＲｅｓＮｅｔ１０１、ＶＧＧ、ＤｅｎｓｅＮｅｔ、ＰｏｉｎｔＮｅｔなどのニューラルネットワークを含む。場合によっては、システムはまた、ガウスぼかし、ベイズ関数（ナイーブベイズ）、色分析または処理技術、および／またはそれらの組み合わせを適用し得る。

【0020】

本明細書で説明するように、例示的なニューラルネットワークは、入力データを一連の接続されたレイヤに通して出力を生成する生物学的に着想を得たアルゴリズムである。ニューラルネットワークにおけるそれぞれのレイヤは、別のニューラルネットワークを含むことも可能であり、または任意の数のレイヤ（畳み込みかどうかに関係なく）を含むことが可能である。本開示の文脈で理解できるように、ニューラルネットワークは、機械学習を利用でき、これは、学習されたパラメータに基づいて出力が生成されるそのようなアルゴリズムの広範囲のクラスを指すことができる。

【0021】

図１は、閉鎖生育環境または装置に関連付けられた植物のパラメータを決定するための管理システム１０２の例示的なブロック図である。現在の例では、管理システム１０２は、装置１０６からセンサデータ１０４、装置１０６からカートリッジデータ１０８、サプライヤシステム１２０（例えば、製造者、栽培者、組立請負業者、部品サプライヤなど）、および／または他のサードパーティーシステム１１０、ならびに１つまたは複数のユーザー１１４からユーザーデータ１１２を受信し得る。上述したように、センサデータ１０４は、装置１０６に関連付けられた温度データ、画像データ、光データなどを含み得る。場合によっては、センサデータ１０４はまた、入ってくる給水品質データ、隔離された水データ（例えば、再循環水供給に導入される前に、例えば、重金属などを除去するために、装置１０６によって隔離されている水）、および分配されたまたは再循環する水データなどの水データを含み得る。センサデータ１０４はまた、入ってくる空気供給品質データ、隔離された空気データ（例えば、装置の空気供給に導入される前に装置１０６によって隔離されている空気）、および分配されたまたは再循環する空気データなどの空気の複数の段階を含み得る空気品質データを含み得る。

【0022】

ユーザーデータ１１２は、ユーザー１１４の好み（例えば、植物の味、植物の色、消費時の葉のサイズ、消費時の植物の年齢またはライフサイクルなど）、所望の植物のサイズ、所望の植物の種類（種または科）、お気に入りのレシピ、お気に入りの調味料、調理または調理スタイル、食品のペアリングなど、ユーザー１１４に関連付けられたユーザーデバイスからの設定を含み得る。ユーザーデータ１１２は、ユーザー１１４の詳細（例えば、家族の規模、文化、年齢、位置など）など、ユーザー１１４に関連付けられたサードパーティーアプリケーション１１０（ソーシャルメディアアプリケーション、マーケットプレイスアプリケーション、スマートホームアプリケーションなど）からのデータを含み得る。カートリッジデータ１０８は、植物種、科、予想発芽率、栽培施設、植え付け日、種子挿入日、装置１０６へのカートリッジの配置日などを含み得る。

【0023】

いくつかの例では、管理システム１０２はまた、サードパーティーアプリケーション１１０からサードパーティーデータ１３２を受信し得る。サードパーティーデータ１３２は、他のタイプのデータの中でも、研究データ、マーケットプレイスデータ、スマートホームデータ（例えば、パントリーまたはストレージデータ、環境データ、スマート装置データなど）、健康データ、遺伝子データ、履歴データ、マーク販売データ、広告データ、通貨為替データ、政府データ、ソーシャルメディアデータ、ウェブクローラデータ、農業パートナー、保険データ、補完的な食品データ、食事キット計画、食料品データ、顧客データ、サブスクリプションデータを含み得る。

【0024】

サードパーティーアプリケーションおよびシステム１１０は、企業、大学、研究施設、他の栽培者、ソーシャルメディア、政府機関、マーケットプレイス、配送システム、注文システム、保健システム、ウェアラブルシステムなどを含み得る。例えば、管理システム１０２は、スマート装置からのサードパーティーデータおよびセンサデータ１０４を利用して、レポート／要求１２２を食料品配送システム（例えば、第２のサードパーティーシステム１１０）に送信し得る。この例では、レポート／要求１２２は、ほぼ収穫状態にある植物を補完し得る食品の配達のための注文を含み得る。いくつかの特定の例では、レポート／要求１２２は、収穫の最適データと一致する特定の配送日を含み得る。別の例示される例として、サードパーティーデータ１３２は、個人および／または集約された（および非個人化された）健康データを含み得る。この例では、管理システム１０２は、健康データを利用して、例えば、個人のビタミンＣ欠乏を改善するために、装置１０６のための食事の提案および／またはパラメータ１１６を決定し得る。場合によっては、管理システム１０２は、レポート／要求１２２をサードパーティーシステム１１０に送信するときに、健康データに基づいて特定の栄養上の利点を有する植物の注文を含み得る。

【0025】

次いで、管理システム１０２は、受信したデータ１０４、１０８、および１１２ならびに履歴データおよび／または集約データ（植物、条件、装置などによる）を利用して、個々の装置１０６のそれぞれについて、および／または装置１０６内の個々のカートリッジまたは植物のそれぞれについて、成長ポリシーおよびパラメータ１１６を決定し得る。いくつかの特定の実装形態では、管理システム１０２は、センサデータ１０４を処理（例えば、セグメント化、クラスタリング、分類など）することによって、成長環境内の個々の植物をモニタするように構成され得る。例えば、管理システム１０２は、装置１０６内の個々の植物の位置、サイズ、健康状態、成長段階、種類または種などを決定し得る。管理システム１０２はまた、装置１０６に挿入された特定の植物の特性を決定し得る。このようにして、センサデータ１０４を使用して、管理システム１０２は、植物が装置１０６内で成長するにつれて、植物の特性および特徴を決定し得る。

【0026】

次いで、管理システム１０２は、カートリッジデータ１０８を複数の装置内の植物の特性および特徴と共に利用して、装置１０６内の個々の植物ごとのポリシーおよび／またはパラメータ１１６（例えば、照明、湿度、温度、水など）を更新および／または決定し得る。場合によっては、管理システム１０２は、同様の外部環境条件（例えば、装置１０６の筐体外の条件が閾値内にある）を有し、同様の内部環境条件（例えば、装置１０６の筐体内の条件が、同じ植物、同様の植物配置、カートリッジが同じサプライヤ、栽培者、施設、製造者、および／または地理的領域などからのものであるなどの閾値内にある）などで、所与の地理的領域内に位置する複数の装置にわたってセンサデータ１０４を集約し得る。

【0027】

管理システム１０２が、異なる植物、植物の科、装置１０６内の植物の配置などが、特定の条件下でより良く実行される、および／またはより健康であると決定すると、管理システム１０２は、装置１０６の特徴および／または成長条件を制御するポリシー、構成、および／またはパラメータ１１６を更新または調整し得る。

【0028】

場合によっては、管理システム１０２は、ミラー設定システムおよび／または特定の装置１０６のシミュレーションを生成することによって動作し得る。このようにして、管理システム１０２は、一致する基準（例えば、植物、条件など）を有する複数の異なる装置および／またはミラーリングされた装置１０６にそれらをグローバルに適用する前に、様々なパラメータ１１６および／または構成を有する植物の性能をテストまたはシミュレートし得る。

【0029】

１つの特定の例では、管理システム１０２は、カートリッジデータ１０８を装置１０６によって提供されるセンサデータ１０４と共に利用して、予想される発芽率または個々のカートリッジに関連付けられた他の性能メトリックを追跡し得る。例えば、上述したように、サプライヤ、栽培者、および／または製造者は、管理システム１０２に代わって装置ユーザー１１４にカートリッジを提供するように係合するときに、予想される発芽率または収穫率を提供し、またはそれに同意し得る。この例では、管理システム１０２は、サプライヤ（例えば、栽培者、カートリッジの製造者、組立業者、種子供給源、それらの組み合わせなど）によって製造されたカートリッジの実際の発芽率または収穫率を決定し得る。次いで、管理システム１０２は、サプライヤが予想される発芽率および／または収穫率を満たすか、または上回るかを決定し得る。サプライヤが予想される発芽率および／または収穫率を満たさなかった、または上回らなかった場合、管理システム１０２は、サプライヤシステム１２０を介して、サプライヤ、ユーザー、および／またはサードパーティーシステム１１０を介して別の責任者に警告し得る。場合によっては、管理システム１０２はまた、センサデータ１０４および／またはカートリッジデータ１０８から決定される実際の発芽率および／または収穫率に基づいてカートリッジ注文率を調整し得る。

【0030】

場合によっては、ポリシーおよびパラメータ１１４並びにユーザーデータ１１２に基づいて、管理システム１０２は、１つまたは複数のサプライヤシステム１２０で異なる装置１０６に関連付けられたユーザー１１４の代わりに、またはユーザー１１４のために注文１１８を行うように構成され得る。例えば、ユーザー１１４が別のサプライヤよりも１つのサプライヤまたは別のものよりも１つのタイプの植物（例えば、別のタイプのレタスよりも１つのタイプのレタス）を好むように見える場合、管理システム１０２は、サプライヤを更新または変更し、ユーザー１１４が好むと決定されるサプライヤを選択し得る。

【0031】

いくつかの特定の例では、管理システム１０２は、装置１０６からのセンサデータ１０４から、装置１０６内の植物の消費率または収穫率を決定し得る。次いで、管理システム１０２は、収穫率に基づいて、定期的注文（毎週の注文、毎月の注文、四半期の注文など）を調整し得る。場合によっては、収穫された植物の種類に基づいて、管理システム１０２は、注文量、植物の組み合わせなどを調整し得る。例えば、ユーザーがほうれん草よりもケールを好むように見える場合、システム１０２は、同様にほうれん草カートリッジの注文を減少させながら、ケールのカートリッジ注文を増加させ得る。場合によっては、管理システム１０２はまた、同様の風味プロファイルおよび／若しくは消費または収穫パターンに基づいて（前の週、月、四半期などの期間にわたって）新しい種類の植物を注文し得る。このようにして、管理システム１０２は、新しい植物を他のランダムに選択または提案するよりも、ユーザーによる楽しみの可能性が高い、異なる栄養および味覚プロファイルを有する追加の植物を各ユーザーに提示し得る。

【0032】

場合によっては、管理システム１０２は、少なくとも部分的にユーザークションを必要とするポリシーを決定し得る。例えば、管理システム１０２は、植物の種類ごとに装置１０６内の最適なカートリッジ配置を決定し得る。これらの場合、ユーザー１１４は、それに応じてカートリッジを配置または挿入する必要があり得る。これらの場合、管理システム１０２はまた、ユーザー命令１３４を生成して、例えば、ユーザー電子デバイス上でホストされているダウンロード可能なアプリケーションを介して、装置１０６内の特定の位置に特定のカートリッジを挿入するようにユーザーに指示し得る。

【0033】

いくつかの例では、管理システム１０２は、例えば、カートリッジ収穫率または発芽率、装置１０６などの個々の装置に関連付けられた装置メトリックを、集約ユーザーデータ１１２などの他の集約データに含むレポート１２２を生成し得る。図示の例では、レポート１２２は、サプライヤシステム１２０およびサードパーティーシステム１１０に提供され得る。

【0034】

場合によっては、管理システム１０２はまた、各装置１０６について複数のカートリッジを追跡し得る。管理システム１０２は、サプライヤ、製造者、および／または栽培者を決定することに加えて、各装置内の各カートリッジにおけるカートリッジの総数および／または種類を決定し得る。いくつかの場合では、カートリッジの総数および／または種類は、レポート１２２に含まれ得る。

【0035】

現在の例では、センサデータ１０４、カートリッジデータ１０８、サードパーティーデータ１３０、注文１１８、ユーザー命令１３４、および／またはレポート１２２は、ネットワーク１２４～１３０などの様々なネットワークを介して管理システム１０２によって送信および／または受信され得る。

【0036】

図２は、閉鎖生育環境または装置に関連付けられた植物のパラメータを決定するための、図１の管理システム１０２などの管理システムのアーキテクチャ２００の例示的なブロック図である。現在の例では、管理システム１０２は、ゲートウェイシステム２０２でユーザーインターフェース２２４（ウェブベースのアプリケーションおよび／またはダウンロード可能なアプリケーションなど）からユーザーデータを受信するように構成され得る。ユーザーデータは、少なくとも部分的にシステムデータ２０４として記憶され得る。場合によっては、システムデータ２０４はまた、１つまたは複数のサードパーティーシステム２０６から受信されたサードパーティーデータ、実際の種子カートリッジと通信しているまたはそれに近接している様々なシステムから受信されたカートリッジデータ２０８、１つまたは複数の販売、ビジネス、ＣＲＭ、ＥＲＰ、またはレポートシステム２１０に関連付けられた販売データを含み得る。

【0037】

管理システム１０２はまた、ゲートウェイ２０２を介して、装置１０６などの１つまたは複数の装置からセンサデータ２１２を受信し得る。上述したように、センサデータは、装置１０６に関連付けられた温度データ、画像データ、空気品質データ、光データ、水データなどを含み得る。現在の例では、センサデータ２１２は、センサデータ処理システム２１４またはコンピュータビジョンシステム／エンジンによって処理され得る。この例では、センサデータ処理システム２１４は、センサデータ２１２からデータ、特徴、特性などをセグメント化、分類、またはそうでなければ抽出し得る。

【0038】

次いで、抽出されたデータは、決定システム２１６によってシステムデータ２０４と共に処理され得る。決定システム２１６はまた、データストアハウジングの構成データ２１８にアクセスし得る。この例では、決定システム２１６は、システムデータ２０４、抽出されたデータ、および１つまたは複数の機械学習モデルまたはネットワークに基づいて構成データ２１８を更新し得る。例えば、決定システム２１６は、ユーザーの好みデータ要件を満たすように、構成データ２１８を更新して、装置１０６で成長された植物の全体的な収穫率、生産、および品質を改善するのを支援するために、受信したデータにマルチアームバンディット技術を適用し得る。

【0039】

構成システム２２０は、図示されるように、プッシュ通知サービスを介して更新されたポリシー２２２を装置１０６に提供し得る。場合によっては、更新されたポリシー２２２は、装置１０６ごとに、各装置１０６内の植物またはレセプタクルごとに、および／またはそれらの組み合わせごとに、類似のユーザーのセットとして、グローバル、地域的であり得る。したがって、いくつかの場合では、更新されたポリシー２２２は、個々のユーザーおよび装置１０６に対してカスタマイズされてもよく、他の場合では、更新されたポリシー２２２は、セット、複数の関連セット、またはさらにはすべてのネットワーク化された装置１０６にわたってあってもよい。

【0040】

場合によっては、構成システム２２０は、１つまたは複数の機械学習モデルまたはネットワークを利用して、構成更新２２２を決定し得る。例えば、構成システム２２０は、各装置１０６の設定および状態（例えば、個々の植物の状態、装置１０６の内部および外部の環境など）のミラーコピーを格納し得る。決定システム２１６によるミラーコピーおよび任意の提案されたまたは提案された更新は、機械学習モデルおよび／またはネットワークに入力され得、構成システム２２０は、図２に関して以下で説明するように、出力として構成更新２２２を受信し得る。

【0041】

装置１０６は、植物品種、地理的位置、ユーザーの好み、サードパーティーシステム１１０、または１０２およびセンサデータの任意の他の構成に基づいてグループに編成され得る。グループ化は、管理システム１０２から構成更新２２２を受信して、決定エンジンから自動的に更新するか、ビジネスレポーティングシステムから手動で更新するか、またはデフォルトの制御パラメータを更新して維持しないことができる。カスタムグループ化は、システム１０２の構成要素（ビジネスアプリケーションなど）によって手動で作成されてもよく、または自動的に作成されてもよく、グループ化または複数のグループ化に割り当てられてもよい。ソフトウェア／ファームウェアのアップデートは、ターゲットグループにプッシュすることができる。新しいカートリッジ／植物品種をターゲットグループに提供することができる。

【0042】

場合によっては、グループ化は、複数のレイヤを有し得る。第１のレイヤは、装置１０６が手動構成の一部であるか、または自動構成の一部であるかを含み得る。この場合、自動構成は、デフォルト構成および／または任意の生成された構成更新２２２を利用し得る。システム１０２はまた、セグメンテーショングループ化を含み得る第２のレイヤを有し得る。セグメンテーショングループ化は、地理的地域、環境条件、植物の成長段階、植物の種類、ユーザーの好みの類似性などに基づいてもよい。例えば、第２のレイヤは、上述した様々なセグメンテーションに基づいて、共有構成更新２２２を有するように装置１０６のセットをグループ化することを含み得る。場合によっては、システム１０２は、定期的に、または検出された変化（収穫またはカートリッジ挿入イベントなど）に応答して、グループ化、特に第２のレイヤのグループ化を変更または更新し得る。

【0043】

図３は、閉鎖生育環境または装置１０６に関連付けられた植物のパラメータを決定するための、管理システム１０２などの管理システムに関連付けられたアーキテクチャ３００の例示的なブロック図である。現在の例では、管理システムは、ユーザーインターフェース２２４を介して、一般に３０２によって示される１つまたは複数の基準に関連付けられたユーザー入力を受信し得る。基準３０２は、例えば、水、藻類、収穫、組織メトリック、サイズ、栄養、水位設定値、水バルブ開放時間、水バルブ開放頻度、ポンプ頻度、ポンプオン時間、成長光オン時間、成長光強度、温度設定値、タワー回転速度、タワー回転時間、ＵＶ光オン時間、デバイステレメトリアップロード／ダウンロード頻度などに関連付けられたユーザーの好みを含み得る。基準３０２は、示されるように、キュー３１４およびインデクサ３１０に出力されるランディングゾーン３１２によって処理され得る。

【0044】

管理システムはまた、ストリーム取り込み器３０６でストリーム３０４を介して１つまたは複数のセンサ３１６からデータを受信する。ストリーム取り込み器３０６の出力は、データ保管庫３０８に格納され得る。データ保管庫３０８はまた、インデクサ３１０の出力を記憶し得る。現在の例では、データ保管庫３０８は、データ保管庫３０８に格納されたデータを利用して構成データ２１８を更新し得る決定システム２１６によってアクセス可能であり、更新可能である。次いで、構成システム２２０は、上述したように、ポリシーおよびパラメータを生成し、ポリシーおよびパラメータを１つまたは複数の装置１０６に出力し得る。

【0045】

図４は、閉鎖生育環境または装置１０６のパラメータ１１６を決定するための管理システムに関連付けられたアーキテクチャ４００の例示的なブロック図である。場合によっては、管理システムは、１つまたは複数の成長装置１０６に関連付けられたパラメータ１１６をモニタおよび調整して、装置１０６の閉鎖生育環境内の条件および植物が調整、収穫、およびその他の方法で変化するにつれて、装置１０６の収穫率、成長条件、およびエネルギー／水消費を最適化または改善し得る。

【0046】

現在の例では、管理システムは、モノのインターネット（ＩＯＴ）対応コア、プロセッサ、および／またはアンテナなどの通信インターフェース４０４を介して成長装置１０６からセンサデータ１０４を受信するように構成されたアプリケーションプログラミングインターフェース４０２を含み得る。ＡＰＩシステム４０２はまた、ウェブまたはアプリアクセス可能なユーザーインターフェース２２４などのユーザーインターフェース２２４からユーザーデータ１１２を受信するように構成され得る。上述したように、センサデータ１０４は、装置１０６に関連付けられた温度データ、画像データ、光データなどを含み得る。場合によっては、センサデータ１０４はまた、入ってくる給水品質データ、隔離された水データ（例えば、再循環水供給に導入される前に、例えば、重金属などを除去するために、装置１０６によって隔離されている水）、および分配されたまたは再循環する水データなどの水データを含み得る。センサデータ１０４はまた、入ってくる空気供給品質データ、隔離された空気データ（例えば、装置の空気供給に導入される前に装置１０６によって隔離されている空気）、および分配されたまたは再循環する空気データなどの空気の複数の段階を含み得る空気品質データを含み得る。

【0047】

ユーザーデータ１１２は、ユーザーの好み（例えば、植物の味、植物の色、消費時の葉のサイズ、消費時の植物の年齢またはライフサイクルなど）、所望の植物のサイズ、所望の植物の種類（種または科）、お気に入りのレシピ、お気に入りの調味料、調理または準備スタイル、食品のペアリングなど、ユーザーに関連付けられたユーザーデバイスからの設定を含み得る。ユーザーデータ１１２は、ユーザー１１４に関連付けられたサードパーティーアプリケーション（例えば、ソーシャルメディアアプリケーション、マーケットプレイスアプリケーション、スマートホームアプリケーションなど、ユーザーが管理システムにアクセスおよび／または通信することを許可したもの）からのデータを含み得る。

【0048】

パラメータ１１６は、照明設定、湿度設定、温度設定、給水設定などを含み得る。場合によっては、パラメータ１１６は、成長装置１０６内の個々のレセプタクルおよび植物の組み合わせごとに設定され、ユーザーデータ１１２に基づいて個々のユーザーのために植物の成長を調整する。

【0049】

現在の例では、ＡＰＩシステム４０２は、センサデータ１０４およびユーザーデータ１１２をデータ保管庫３０８に格納し得る。データ保管庫３０８は、構成エンジン４０８（図３からの決定システム２１６、構成システム２２０などを含むなど）によってアクセス可能であり得る。構成エンジン４０８は、レセプタクルに関連付けられたパントリーまたはカートリッジ、ユーザーデータ１１２、および／またはセンサデータ１０４に少なくとも部分的に基づいて、装置１０６の各レセプタクルのパラメータ１１６を決定するように構成され得る。現在の例では、構成エンジン４０８は、ユーザーデータ１１２、センサデータ１０４、ならびに他のデータ（基準、カートリッジデータ、集約データなど）の少なくとも一部を１つまたは複数の機械学習システム４０６（例えば、１つまたは複数の機械学習モデルおよび／またはネットワーク）に提供し得る。次いで、構成エンジン４０８は、機械学習システム４０６の出力として、パラメータ１１６および／またはパラメータ１１６を決定するために使用可能な追加データを受信し得る。いくつかの場合では、機械学習システム４０６の機械学習モデルおよび／またはネットワークは、センサデータ１０４、ユーザーデータ１１２、カートリッジデータ、サードパーティーデータ、および／または以前の期間にわたって１つまたは複数の装置に関連付けられた他のデータを使用して訓練され得る。

【0050】

図５～図７は、本明細書で論じられる管理システムに関連付けられた例示的なプロセスを示す流れ図である。プロセスは、論理フロー図内のブロックの集合として図示され、論理フロー図は、動作のシーケンスを表し、その一部またはすべては、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせで実装することができる。ソフトウェアの状況において、ブロックは、１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、記載された動作を実行する１つまたは複数のコンピュータ可読媒体に格納されたコンピュータ実行可能命令を表す。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行するか、または特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、暗号化、解読、圧縮、記録、データ構造などを含む。

【0051】

動作が記述される順序は、制限として解釈されるべきではない。記述された任意の数のブロックは、プロセスまたは代替プロセスを実装するために、任意の順序でおよび／または並列に組み合わせることができ、すべてのブロックを実行する必要はない。説明の目的のために、本明細書のプロセスは、本明細書の実施例で説明されるフレームワーク、アーキテクチャ、および環境を参照して説明されるが、プロセスは、多種多様な他のフレームワーク、アーキテクチャ、または環境で実装され得る。

【0052】

図５は、いくつかの実装形態による、管理システムに関連付けられたポリシーまたは構成を更新するための例示的なプロセスを示す例示的なフローチャートである。上述したように、管理システムは、閉鎖生育環境を有する屋内成長装置のパラメータを調整するように構成され得る。場合によっては、管理システムは、複数の成長装置にわたって集約されたデータ、ならびに各ユーザーおよび各装置からの個人データを利用するクラウドベースのサービスであり、閉鎖生育環境内の個々の植物またはレセプタクル（例えば、成長エリア）ごとにカスタマイズされたパラメータを生成し得る。

【0053】

５０２において、管理システムは、１つまたは複数の装置に関連付けられたセンサデータを受信し得る。本明細書で論じられるように、センサデータは、装置に関連付けられた温度データ、画像データ、光データなどを含み得る。場合によっては、センサデータはまた、入ってくる給水品質データ、隔離された水データ（例えば、再循環水供給に導入される前に、例えば、重金属などを除去するために、装置１０６によって隔離されている水）、および分配されたまたは再循環する水データなどの水データを含み得る。センサデータはまた、入ってくる空気供給品質データ、隔離された空気データ（例えば、装置の空気供給に導入される前に装置１０６によって隔離されている空気）、および分配されたまたは再循環する空気データなどの空気の複数の段階を含み得る空気品質データを含み得る。場合によっては、センサデータはまた、装置の周囲または外部の環境に関連付けられたデータを含み得る。

【0054】

５０４において、管理システムは、１つまたは複数の装置に挿入された１つまたは複数のカートリッジに関連付けられたカートリッジデータを受信し得る。カートリッジデータは、装置からだけでなく、サードパーティーシステム（サプライヤシステム、製造元システム、輸送システム、および／または他の処理システムなど）から受信され得る。例えば、カートリッジデータは、植物種、科、予想発芽率、原産国、成長またはカートリッジ包装設備、種子挿入および／または包装日および／またはタイムスタンプ、製造者人口統計データ、ポリマー人口統計学および製造起源および日付、種子挿入および／または包装場所、種子挿入および／または包装条件、植栽場所、収穫時間および場所、予想発芽率、予想発芽時間、予想成長時間、植物種ごとの歴史的発芽時間または成長時間などを含み得る。また、カートリッジデータは、肥料サプライヤの配合および濃度量、成長する培地材料特性、意図された消費者人口統計情報、販売業者の人口統計データ、材料特性、予想される材料劣化率、材料劣化位置、栄養欠乏、害虫、および／または植物病気の追跡、水化学に対するカートリッジ反応の追跡（例えば、不適切な水化学、水化学の変化など）を含み得る。いくつかのカートリッジデータは、植物の味、栄養、テクスチャ、色などに対する消費者の反応のような変数の特定のカートリッジ識別子に割り当てられ得る。

【0055】

５０６において、管理システムは、ユーザーインターフェースを介して、１つまたは複数の装置の１つまたは複数のユーザーに関連付けられたユーザーデータおよびサードパーティーデータを受信し得る。ユーザーデータは、ユーザーの好み（例えば、植物の味、植物の色、消費時の葉のサイズ、消費時の植物の年齢またはライフサイクルなど）、所望の植物のサイズ、所望の植物の種類（種または科）、お気に入りのレシピ、お気に入りの調味料、調理または準備スタイル、食品のペアリングなど、ユーザーに関連付けられたユーザーデバイスからの設定を含み得る。サードパーティーデータは、ユーザーまたは植物の同様の組み合わせを育てる他のユーザーに関連付けられたサードパーティーアプリケーション（例えば、ソーシャルメディアアプリケーション、マーケットプレイスアプリケーション、スマートホームアプリケーションなど、ユーザーが管理システムにアクセスおよび／または通信することを許可したもの）からのデータを含み得る。

【0056】

５０８において、管理システムは、センサデータに少なくとも部分的に基づいて、１つまたは複数の装置に関連付けられた植物の１つまたは複数の特徴を決定し得る。例えば、管理システムは、１つまたは複数の機械学習モデルを利用して、健康、サイズ、品質、色、種類、発芽、成長段階、成長率などの特徴を決定し得る。

【0057】

５１０において、管理システムは、１つまたは複数の特徴、カートリッジデータ、ユーザーデータ、および／またはサードパーティーデータに少なくとも部分的に基づいて構成更新を決定し得る。例えば、システムは、ユーザーの好みが１つまたは複数のカートリッジのための装置の予想される生産と一致するかどうかを決定し得る。別の例として、管理システムは、サードパーティーデータ（例えば、ユーザー健康データ）によって示されるように、植物の推定栄養価が所望の範囲内にあるかどうかを決定し得る。

【0058】

５１２において、管理システムは、構成更新に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの装置のうちの少なくとも１つの設定を制御させてよい。例えば、管理システムは、構成更新を選択された装置または装置のグループにプッシュして、それらに、本明細書で説明されるように、構成更新に基づいて１つまたは複数の成長条件を変更させ得る。

【0059】

図６は、いくつかの実装形態による、管理システムに関連付けられた順序付け命令を更新するための例示的なプロセスを示す例示的なフローチャートである。上述したように、管理システムは、成長装置のために利用可能にされたカートリッジに関連付けられたサプライヤ、製造者、および／または栽培者のパフォーマンスを追跡するように構成され得る。場合によっては、管理システムは、異なるサプライヤ、製造者、栽培者、および／またはそれらの組み合わせによって製造されたカートリッジの品質を評価するのを支援するために、複数の成長装置にわたって集約されたデータ、ならびに各ユーザーおよび各装置からの個人データを利用するクラウドベースのサービスであり得る。

【0060】

６０２において、管理システムは、１つまたは複数の装置に関連付けられたセンサデータを受信し得る。本明細書で論じられるように、センサデータは、装置に関連付けられた温度データ、画像データ、光データなどを含み得る。場合によっては、センサデータはまた、入ってくる給水品質データ、隔離された水データ（例えば、再循環水供給に導入される前に、例えば、重金属などを除去するために、装置によって隔離されている水）、および分配されたまたは再循環する水データなどの水データを含み得る。センサデータはまた、入ってくる空気供給品質データ、隔離された空気データ（例えば、装置の空気供給に導入される前に装置によって隔離されている空気）、および分配されたまたは再循環する空気データなどの空気の複数の段階を含み得る空気品質データを含み得る。場合によっては、センサデータはまた、装置の周囲または外部の環境に関連付けられたデータを含み得る。

【0061】

６０４において、管理システムは、１つまたは複数の装置に関連付けられたサードパーティーデータを受信し得る。サードパーティーデータは、装置からだけでなく、サードパーティーシステム（ソーシャルメディア、マーケットプレイス、大学、ヘルスケアプロバイダー、サプライヤシステム、製造者システム、輸送システム、および／または他のシステムなど）から受信され得る。

【0062】

６０６において、管理システムは、ユーザーインターフェースを介して、１つまたは複数の装置の１つまたは複数のユーザーに関連付けられたユーザーデータを受信し得る。ユーザーデータは、ユーザーの好み（例えば、植物の味、植物の色、消費時の葉のサイズ、消費時の植物の年齢またはライフサイクルなど）、所望の植物のサイズ、所望の植物の種類（種または科）、お気に入りのレシピ、お気に入りの調味料、調理または準備スタイル、食品のペアリングなど、ユーザーに関連付けられたユーザーデバイスからの設定を含み得る。

【0063】

６０８において、管理システムは、センサデータに少なくとも部分的に基づいて、１つまたは複数の装置に関連付けられた植物の１つまたは複数の特徴を決定し得る。例えば、管理システムは、１つまたは複数の機械学習モデルを利用して、健康、サイズ、品質、色、種類、発芽、成長段階、成長率、害虫の侵入などの特徴を決定し得る。場合によっては、管理システムは、１つまたは複数の装置から受信したセンサデータに関連付けられた画像データをセグメント化および／または分類し、成長環境内の個々の領域、植物、または特徴を識別し、ならびに識別子（植物種、部分など）を割り当て得る。

【0064】

６１０において、管理システムは、１つまたは複数の特徴、サードパーティーデータ、および／またはユーザーデータに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも１つの装置（または個々のカートリッジ）に関連付けられたパフォーマンスメトリクス（発芽率または収穫率など）を決定し得る。例えば、システムは、サードパーティーデータおよび１つまたは複数の特徴ならびに１つまたは複数の機械学習モデルを使用して、特定の装置に関連付けられた植物の品質を決定し得る。場合によっては、システムは、製造者によって準備および／または出荷されるカートリッジに関連付けられた植物の品質に基づいて、サプライヤ、製造者、および／または栽培者のパフォーマンスを決定し得る。例えば、センサデータは、管理システムが（カートリッジまたはカートリッジ蓋のマーキングなどを介して）サプライヤ、製造者、および／または栽培者 を決定することを可能にする画像データを含み得る。次いで、システムは、例えば、装置内の各サプライヤ、製造者、および／または栽培者に関連付けられたカートリッジの集約された性能に基づいて、カートリッジの性能をサプライヤ、製造者、および／または栽培者 に関連付け得る。

【0065】

場合によっては、システムはまた、植物種、亜種、属、植物の品種、種類などと同様の方法で、個々のサプライヤ、製造者、および／または栽培者 によって製造されたカートリッジに特定のポリシーまたはパラメータを関連付けることができる。

【0066】

次いで、６１２において、管理システムは、パフォーマンスメトリクスに少なくとも部分的に基づいて、施設（サプライヤ、製造者、および／または栽培者など）に関連付けられた注文（量など）を更新し得る。例えば、管理システムは、施設に関連付けられたカートリッジの収穫率、健康メトリック、または品質メトリックが閾値を下回る場合、注文量を減らし得る。

【0067】

図７は、いくつかの実装における、管理システムに関連付けられたパラメータを更新するための例示的なプロセスを示す例示的なフローチャートである。上述したように、管理システムは、成長装置のために利用可能にされたカートリッジに関連付けられたサプライヤ、製造者、および／または栽培者のパフォーマンスを追跡するように構成され得る。場合によっては、管理システムは、複数の成長装置にわたって集約されたデータ、ならびに各ユーザーおよび各装置からの個人データを利用するクラウドベースのサービスであり、各カートリッジを製造した個々のサプライヤ、製造者、および／または栽培者に基づいて、閉鎖生育環境内の個々の植物またはレセプタクル（例えば、栽培エリア）ごとにカスタマイズされたパラメータを生成し得る。

【0068】

７０２において、管理システムは、ある期間にわたって１つまたは複数の装置に関連付けられたセンサデータを受信し得る。本明細書で論じられるように、センサデータは、装置に関連付けられた温度データ、画像データ、光データなどを含み得る。場合によっては、センサデータはまた、入ってくる給水品質データ、隔離された水データ（例えば、再循環水供給に導入される前に、例えば、重金属などを除去するために、装置によって隔離されている水）、および分配されたまたは再循環する水データなどの水データを含み得る。センサデータはまた、入ってくる空気供給品質データ、隔離された空気データ（例えば、装置の空気供給に導入される前に装置によって隔離されている空気）、および分配されたまたは再循環する空気データなどの空気の複数の段階を含み得る空気品質データを含み得る。場合によっては、センサデータはまた、装置の周囲または外部の環境に関連付けられたデータを含み得る。いくつかの場合では、期間は、成長装置に関して植物の植え付け、栽培、および／または収穫に関連付けられた期間であり得る。他の場合では、期間は、週、月、四半期などの所定の期間であり得る。

【0069】

７０４において、管理システムは、１つまたは複数の製造者および／またはサプライヤシステムからカートリッジデータを受信し得る。カートリッジデータは、植物種、科、予想発芽率、成長施設、種子挿入および／または包装日および／またはタイムスタンプ、製造者人口統計データ、種子挿入および／または包装場所、種子挿入および／または包装条件、予想発芽率、予想発芽時間、予想成長時間、植物種ごとの歴史的発芽時間または成長時間などを含み得る。

【0070】

７０６において、管理システムは、カートリッジデータおよびセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１のカートリッジが第１の装置に関連付けられ、第１のタイプであり、第１のサプライヤ、製造者、および／または栽培者によって製造されることを決定し得る。例えば、システムは、センサデータの一部として受信された画像データを利用して、特定のサプライヤ、製造者、栽培者、および／またはそれらの組み合わせに関連付けられた特定のカートリッジを識別し得る。他の場合では、ユーザーは、上述したように、ユーザーインターフェースを介して、サプライヤ、製造者、栽培者、および／またはそれらの組み合わせに関連付けられた識別子を提供し得る。ユーザーはまた、第１のカートリッジが第１の装置に関連付けられ、第１のタイプであり、第１のサプライヤ、製造者、および／または栽培者によって製造されることを決定する際に管理システムを支援するために、カートリッジが挿入された場所またはレセプタクルを提供し得る。

【0071】

７０８において、管理システムは、カートリッジデータおよびセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、第２のカートリッジが第２の装置に関連付けられ、第１のタイプであり、第１のサプライヤ、製造者、および／または栽培者によって製造されることを決定し得る。例えば、システムは、第２の装置からセンサデータの一部として受信された画像データを再び利用して、特定のサプライヤ、製造者、栽培者、および／またはそれらの組み合わせに関連付けられた特定のカートリッジを識別し得る。他の場合では、ユーザーは、上述したように、ユーザーインターフェースを介して、サプライヤ、製造者、栽培者、および／またはそれらの組み合わせに関連付けられた識別子を提供し得る。ユーザーはまた、第１のカートリッジが第１の装置に関連付けられ、第１のタイプであり、第１のサプライヤ、製造者、および／または栽培者によって製造されることを決定する際に管理システムを支援するために、カートリッジが挿入された場所またはレセプタクルを提供し得る。

【0072】

７１０において、管理システムは、一定期間にわたる第１のカートリッジおよび第２のカートリッジに関連付けられたセンサデータに少なくとも部分的に基づいて、第１のサプライヤ、製造者、および／または栽培者に関連付けられたパラメータまたは構成を決定し得る。例えば、システムは、第１のカートリッジが第２のカートリッジよりも高品質の植物を生成したと決定し得る。次いで、システムは、第１の装置と第２の装置との間のパラメータの差異を決定し得、第１のカートリッジおよび第２のカートリッジに関連付けられ得る。次いで、システムは、差に少なくとも部分的に基づいてパラメータ調整を決定し得る。場合によっては、管理システムは、同じタイプ、サプライヤ、製造者、栽培者などを有するカートリッジを備えた追加の装置で新しいパラメータをテストして、新しいパラメータを適用したときの結果の一貫性を決定し得る。

【0073】

７１２において、システムは、パラメータまたは構成に少なくとも部分的に基づいて、タイプの挿入されたカートリッジを有し、第１のサプライヤ、製造者、および／または栽培者に関連付けられた他の装置を更新し得る。例えば、サプライヤ、製造者、および／または栽培者に関連付けられ、追加の装置内の第１のカートリッジおよび第２のカートリッジと同じタイプを有する種子カートリッジを検出すると、管理システムは、より高品質の収穫をもたらした構成および／またはパラメータを適用し得る。

【0074】

図８は、いくつかの実施態様による、管理システム１０２に関連付けられたクラウドベースサービスの例示的な図である。管理システム１０２は、１つまたは複数の通信インターフェース８０２（通信デバイスおよび／またはモデムとも称される）を含み得る。１つまたは複数の通信インターフェース８０２は、管理システム１０２と１つまたは複数の他のローカルまたはリモートコンピューティングデバイスまたはリモートサービスとの間の通信を可能にし得る。例えば、通信インターフェース８０２は、他のセンサシステム、装置、ユーザーインターフェース、および／または他のサードパーティーシステムとの通信を容易にすることができる。通信インターフェース８０２は、ＩＥＥＥ８０２．１１規格によって定義される周波数を介するようなＷｉ－Ｆｉベースの通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの短距離無線周波数、セルラー通信（例えば、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、４Ｇ ＬＴＥ、５Ｇなど）、衛星通信、専用狭域通信（ＤＳＲＣ）、イーサネット、またはそれぞれのコンピューティングデバイスが他のコンピューティングデバイスとインターフェースすることを可能にする任意の適切な有線または無線通信プロトコルを可能にすることができる。

【0075】

管理システム１０２は、１つまたは複数のプロセッサ８０４および１つまたは複数のコンピュータ可読媒体８０６を含み得る。各々のプロセッサ８０４は、それ自体が１つまたは複数のプロセッサまたは処理コアを含んでもよい。コンピュータ可読媒体８０６は、メモリ／記憶装置を含むように図示される。コンピュータ可読媒体８０６は、揮発性媒体（ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）など）および／または不揮発性媒体（読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、光ディスク、磁気ディスクなど）を含み得る。コンピュータ可読媒体８０６は、固定媒体（例えば、ＧＰＵ、ＮＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、固定ハードドライブなど）ならびにリムーバブルメディア（例えば、フラッシュメモリ、リムーバブルハードドライブ、光ディスクなど）を含み得る。コンピュータ可読媒体８０６は、以下でさらに説明されるように、様々な他の方法で構成され得る。

【0076】

命令、データストアなどのいくつかのモジュールは、コンピュータ可読媒体８０６内に記憶され得、プロセッサ８０４上で実行するように構成され得る。例えば、図示されるように、コンピュータ可読媒体８０６は、データ抽出命令８０８、注文命令８１０、決定エンジン命令８１２、パラメータ決定命令８１４、警告命令８１６、モデル訓練命令８１８、およびオペレーティングシステムなどの他の命令８２０を格納する。コンピュータ可読媒体８０６はまた、センサデータ８２２、ユーザーデータ８２４、カートリッジデータ８２６、機械学習モデル８２８、環境データ８３０、および／またはサードパーティーデータ６３２、および他のタイプのデータなどのデータを格納するように構成され得る。

【0077】

データ抽出命令８０８は、成長装置、挿入されたカートリッジ、または発育中の植物に関連付けられた特徴を決定するように構成され得る。場合によっては、データ抽出命令８０８は、１つまたは複数の機械学習モデルおよび／またはネットワークを利用して、成長装置の内部に関してキャプチャされた画像データなどのデータを解析、セグメント化、および／または分類し得る。例えば、データ抽出命令８０８は、植栽カラムの領域、植物識別子、カートリッジ識別子、植物条件（例えば、サイズ、ライフステージ、健康など）などを決定し得る。

【0078】

注文命令８１０は、カートリッジのサードパーティーサプライヤ（製造者および栽培者など）からの注文量を調整するように構成され得る。例えば、システムは、検出または決定された発芽率、植物の品質、植物の健康、植物の収穫量などに基づいて、カートリッジの注文を調整し得る。

【0079】

決定エンジン命令８１２はまた、データストアハウジングの構成データにアクセスして、受信したデータまたは格納されたデータ（例えば、ユーザーデータ、センサデータ、サードパーティーデータ、カートリッジデータなど）および１つまたは複数の機械学習モデルまたはネットワークに基づいて構成データを更新し得る。例えば、決定エンジン命令８１２は、構成データを更新するために受信データにマルチアームバンディット技術を適用し、ユーザーの好みデータ要件を満たすように装置で栽培された植物の全体的な収穫率、生産、および品質を改善するのを支援し得る。

【0080】

パラメータ決定命令８１４は、パラメータを決定するように構成され、ユーザーデータ、センサデータ、サードパーティーデータ、複数のユーザーおよび装置に関連付けられたカートリッジデータに基づいて、ユーザーの好みデータ要件を満たすために、装置で栽培された植物の全体的な収穫率、生産、および品質を改善し得る。いくつかの場合では、データは、パラメータを決定する前に集約され得る。場合によっては、パラメータ決定命令８１４は、パラメータ、ポリシー、および／または構成の適用に基づいて、植物の改善された品質、収穫率、および／または生産の一貫性を確認するために、新しいパラメータおよび／またはポリシーを選択し、異なる装置に適用し得る。

【0081】

警告命令８１６は、植物、カートリッジ、装置などに関連するユーザーインターフェースに警告を提供するように構成され得る。例えば、警告命令８１６は、ユーザーへの警告を含み、装置内で特定の植物を収穫し得る。別の例として、警告命令８１６は、ユーザーインターフェースに警告を送信して、ユーザーの装置に関するパラメータ、ポリシーなどの変更をユーザーに通知し得る。場合によっては、警告命令８１６は、パラメータ、ポリシー、および／または構成の変更の確認または承認、並びに拒否などの警告に対するユーザー応答を処理し得る。

【0082】

モデル訓練命令８１８は、訓練データおよび／またはユーザー入力に基づいて機械学習モデル８２８を訓練するように構成され得る。

【0083】

主題は、構造的特徴に特有の言語で説明されているが、添付の特許請求の範囲で定義される主題は、必ずしも説明された特定の特徴に限定されないことを理解されたい。むしろ、特定の特徴は、特許請求の範囲を実施する例示的な形態として開示される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【国際調査報告】