Yolia का पर्यावरण सिम्युलेटर
तापमान, आर्द्रता, हवा, बारिश और विकिरण को ऐसे बदलें जैसे आप सिस्टम को परखने वाले शोधकर्ता हों. यह झूठ का प्रदर्शन नहीं है: आपको दिखने वाला हर नतीजा उसी असली इंजन से निकलता है जिसे Yolia भुगतान करने वाले ग्राहक के साथ इस्तेमाल करता है (AgroclimateDecisionEngine), बस यहाँ मौसम आप खुद नियंत्रित करते हैं, किसी लाइव पूर्वानुमान से नहीं आता। आपको खाता बनाने या कोई निजी जानकारी लिखने की ज़रूरत नहीं है।
पर्यावरण सिम्युलेटर को कैसे पढ़ें
आपको एक ही समय में सब कुछ समझने की ज़रूरत नहीं है। चुनें कि आप कितनी गहराई तक जाना चाहते हैं।
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यह सिमुलेटर आपको स्लाइडरों से जलवायु बदलने (तापमान, आर्द्रता, हवा, बारिश, विकिरण) और लाइव देखने देता है कि उन परिस्थितियों में Yolia कौन-से अलर्ट देगी।
यह समझने में मदद करता है कि Yolia मौसम की क्या निगरानी करता है और क्यों, बिना किसी असली अच्छे या बुरे मौसम के आने का इंतज़ार किए।
एक बार में एक बार हिलाएँ और दो बातें देखें: उस बार के ठीक नीचे दिखने वाली सूचना (उसी क्षण), और नीचे का परिणाम कार्ड (असली इंजन का पूरा निष्कर्ष)।
यह ऐसा है जैसे अपने घर के थर्मोस्टैट से खेलना और उसी समय देखना कि किस संख्या पर अलार्म बजने लगता है — यहाँ आप यही काम बिना कुछ खर्च किए हज़ार बार कर सकते हैं।
हर पट्टी एक वास्तविक चर से जुड़ी है जिसे AgroclimateDecisionEngine::assess() निश्चित चेतावनी नियमों के विरुद्ध परखता है — पाला, गर्मी, ग्रीनहाउस का अत्यधिक गर्म होना, हवा, बारिश, संघनन और गमले का गर्म होना।
वही 7 नियम एक वास्तविक भुगतान वाले केस में इस्तेमाल होते हैं; यहाँ केवल इनपुट डेटा का स्रोत बदलता है (आप उसे खुद लिखते हैं, लाइव पूर्वानुमान से नहीं आता)।
तुलना करें: यदि मैं मौसम को छुए बिना केवल परिवेश बदलूँ तो क्या होता है? आप देखेंगे कि वही परिस्थितियाँ खुले खेत, ग्रीनहाउस, सुरक्षित बाहरी स्थान या भीतरी स्थान के अनुसार अलग चेतावनियाँ सक्रिय करती हैं।
ऊँची विकिरण के साथ 30°C खुले खेत या भीतरी स्थान में कुछ सक्रिय नहीं करता, पर यदि आपने गमले में जड़ भी बताई है तो 'गमले का गर्म होना' सक्रिय हो जाता है — संयोजन मायने रखता है, केवल एक अलग मान नहीं।
विश्वविद्यालय क्षेत्र एक घंटे का कृत्रिम पूर्वानुमान (HomeController::sandboxSimulatorRun) बनाता है और उसे बिना बदलाव के वास्तविक उत्पादन इंजन को देता है, जिसमें लगातार घंटों का विलय (mergeConsecutive) भी शामिल है, जो वास्तविक केस में एक ही कार्ड को 12 बार दोहराने से बचाता है।
यह Yolia की मौसम-निर्णय प्रणाली की सटीक कार्यप्रणाली की जाँच करने देता है — हर नियम, हर सीमा, हर payload — किसी वास्तविक ग्राहक का डेटा उजागर किए बिना और डेटाबेस में कुछ भी लिखे बिना।
हर नियम को कई चरों के फ़ंक्शन के रूप में परखें, केवल एक के नहीं: कई चेतावनियों के लिए दो या अधिक एक साथ शर्तें चाहिए (गमलों के लिए तापमान और विकिरण; भारी बारिश के लिए वर्षा और संभावना), जिससे किसी एक अलग डेटा से होने वाली झूठी चेतावनी से बचाव होता है।
विकिरण कम होने पर ग्रीनहाउस का अतितापन घोषित डेल्टा का आधा उपयोग करता है — एक ही बाहरी तापमान अलग विकिरण के साथ अलग आंतरिक अनुमान देता है, जो दिखाता है कि मॉडल कोई साधारण निश्चित योग नहीं है।
- किसी एक बार का असर अलग से देखने के लिए एक बार में एक ही बार हिलाएँ।
- मौसम को बदले बिना 'वातावरण का प्रकार' बदलें और देखें कि कौन-से अलर्ट दिखते या गायब होते हैं।
- आंतरिक अनुमान की लाइव गणना देखने के लिए 'ग्रीनहाउस' चालू करें।
Yolia जो निर्णय तुरंत लेता है
गणना हो रही है…
इंजन किन सटीक नियमों से तुलना कर रहा है?
- पाला: तापमान ≤
1.5 °Cबाहर। - खेत में तीव्र गर्मी: तापमान ≥
35 °Cखुले खेत में। - ग्रीनहाउस का अधिक गर्म होना: बाहरी तापमान + आपके द्वारा घोषित "सामान्य अतितापन" ≥
36 °Cआंतरिक अनुमान का। - इनडोर संघनन: आर्द्रता ≥
85%, या तापमान ओसांक के बहुत करीब हो। - तेज़ झोंके: हवा ≥
50 km/h. - भारी बारिश की संभावना: ≥
10 mmउच्च संभावना के साथ। - गमले का तापन: केवल बर्तन में जड़ होने पर, तापमान ≥
30 °Cऔर विकिरण ≥600 W/m².
1. संसाधन वितरण और संतृप्ति स्पेक्ट्रोग्राफ़
सरल शब्दों में: यहाँ आप देखते हैं कि पौधा इस समय कितना थका या संतृप्त है और इसकी वजह क्या है। नीचे के स्लाइडर खिसकाएँ और देखें कि पौधा और सह सकता है या सीमा पर पहुँच चुका है।
Es Yolia\Domain\Modules\PlantResourceDynamicsModel, वह असली इंजन जो तय करता है कि पौधा अपनी क्षमता को परिवहन, भंडार और अंगों के बीच कैसे बाँटता है, और कब कोई कार्यक्रम संतृप्त हो जाता है. 10 घुंडियों को घुमाइए (इंजन के हर असली मापदंड के लिए एक) और सक्रिय तनावों को चिह्नित कीजिए — वितरण और संतृप्ति का ताला असली फ़ॉर्मूले से लाइव दोबारा गणना होते हैं, किसी अनुमानित सिमुलेशन से नहीं. इस स्क्रीन का उद्देश्य: नॉब घुमाकर यह पता लगाने के लिए कि Yolia किस बिंदु पर आपके कार्यक्रम को सचमुच रोक देगी, और यह देखने के लिए कि उस रोक की ओर सबसे ज़्यादा क्या धकेलता है।
वास्तविक कवरेज जिन्हें आप नियंत्रित करते हैं
ⓘ यह नियंत्रण कैसे काम करता है
यह क्या मापता है: आपने Yolia से जो फ़ॉर्मूला कार्यक्रम माँगा है वह कितना कठिन है, उसकी तुलना में कि पौधा इस समय क्या सँभाल सकता है।
0 पर: कम मांग वाला कार्यक्रम — सँभालने के लिए लगभग कोई भार नहीं, संतृप्ति न्यूनतम पर आ जाती है।
1.5 पर (अधिकतम): मौजूदा क्षमता के लिए बहुत कठिन कार्यक्रम — यह संतृप्ति को सीधे बढ़ा देता है, चाहे ऊपर के 10 कवरेज कितने भी अच्छे हों।
इसका उपयोग कहाँ होता है: असली संतृप्ति फ़ॉर्मूले में सबसे ज़्यादा वज़न वाला कारक है: संतृप्ति = (max_phase_load_ratio × 75) − (प्रसंस्करण क्षमता × 28) − (भंडारण क्षमता × 20).
असली इंजन क्या बाँटता है
संतृप्ति ऑसिलोस्कोप (92% का वास्तविक ताला)
यह संख्या 0 से 100 तक होती है। 92 या उससे अधिक पर Yolia कार्यक्रम को सचमुच रोक देता है — यह कोई सजावटी आँकड़ा नहीं है, यह वही ताला है जिसका उपयोग प्रोडक्शन ऐसे फ़ॉर्मूले को आगे बढ़ने से रोकने के लिए करता है जिसे पौधा सँभाल नहीं सकता।
इंजन का वास्तविक दोहराया गया फ़ॉर्मूला: PlantResourceDynamicsModel::assess() v6.2.0. अवरोधक ताला saturation_risk_pct ≥ 92 वही है जो इस्तेमाल करते हैं ModuleCompatibilityEngine और PlantResourceDynamicsEngine प्रोडक्शन में, यह तय करने के लिए कि कोई कार्यक्रम आगे बढ़ सकता है या नहीं।
2. चरणों का वास्तविक कार्यक्रम (उद्देश्यों को टकराने से रोकता है)
सरल शब्दों में: यह पैनल ऊपर के स्पेक्ट्रोग्राफ़ के नतीजे का उपयोग नहीं करता — यह एक अलग इंजन है. यहाँ आप विशेषता चुनते हैं और यह कि आपका मामला कितनी सेहतमंद हालत में आता है, और Yolia बताता है कि वह कौन से लक्ष्य दिन 1 से सक्रिय करता है और कौन से बाद के लिए छोड़ता है, ताकि आपके पौधे में सब कुछ एक साथ बदलने की कोशिश न हो.
यह है Yolia\Domain\Laboratory\LaboratoryIntakeEngine, वह असली इंजन जो तय करता है कि आपकी विशेषता के कौन-से उद्देश्य अभी सक्रिय होंगे, कौन-से बाद के लिए निर्धारित होंगे और कौन-से रोककर रखे जाएँगे — ताकि आप सब कुछ एक साथ करने की कोशिश न करें. Yolia जिस असली तैयारी-अवधि का उपयोग करता है वह 24 से 168 घंटे की है, और डिफ़ॉल्ट मान 96 घंटे है (SandboxProtectedWorkflowService).
चरण 1 · अभी
चरण 2 · निर्धारित
रोका गया
ऊपर पैनल A में "हाल का रासायनिक इतिहास" स्विच का उपयोग करें — अगर वह चालू है, तो यहाँ भी जोखिम बढ़ता है, ठीक असली इंजन की तरह। फ़ॉर्मूला यहाँ से दोहराया गया: LaboratoryIntakeEngine::analyze(): के समान गणना risk, operating_mode और nowLimit जिनका उपयोग Yolia असली केस बनाते समय करती है। यहाँ वे बँटे हैं पूरे उद्देश्य विशेषज्ञता के, ताकि आप पूरा पैटर्न देख सकें; वास्तविक केस में आप आमतौर पर केवल 3 या 4 उद्देश्य चुनते हैं (सभी 9 नहीं), इसलिए लगभग हमेशा सब चरण 1 में आ जाते हैं।
3. कैस्केड फ़ज़िंग ट्रिगर
सरल शब्दों में: यह ऊपर के कार्यक्रम-सारणी (बिंदु 2) वाला ही इंजन है, लेकिन आपके चुने डेटा के साथ इसे एक बार चलाने के बजाय यह इसे यादृच्छिक डेटा के साथ सैकड़ों बार चलाता है, ताकि आप एक अकेले मामले की जगह सामान्य पैटर्न देख सकें.
यह बटन उसी वास्तविक बड़े पैमाने के परीक्षण इंजन को चलाता है जो Yolia में पहले से काम कर रहा है (/sandbox/api/pruebas-masivas, वही जो उपयोग करता है /sandbox/fuzz): चलता है LaboratoryIntakeEngine सैकड़ों बार यादृच्छिक संयोजनों के साथ, बिना कुछ भी वास्तविक सहेजे। यहाँ इंजन की कोई प्रति नहीं है — यह उसी सर्वर को की गई वास्तविक कॉल है।
क्या आप कृषि विज्ञान के प्रोफ़ेसर या छात्र हैं?
यह सिमुलेटर बिना पंजीकरण के निःशुल्क उपयोग के लिए है। यदि आपका विश्वविद्यालय इसे कक्षा की सामग्री के रूप में उपयोग करना चाहता है, या आप किसी शोध परियोजना के लिए संयोजनों का बड़ा बैच चलाना चाहते हैं, तो हमें यहाँ से लिखें /contacto — हमें आपके साथ काम करना बहुत अच्छा लगेगा।