AI「数学ロボット」がマイクロクライメートを管理し、ベリーの収穫量予測を高める

オーストラリア最大の農業・園芸会社の1つ、コスタ・グループは、最近、作物の品質と収穫量を向上させるために、ベリー作物を分析するためのAIシステムを導入しました。ZDNetの報告によると、コスタ・グループが使用しているシステムは、シドニーに拠点を置くAgTech会社のThe Yieldによって設計されました。AIシステムは、14つの異なる特徴を分析して、有意義な洞察を得るために設計されています。これらの特徴には、温度、土壌状態、風、光、雨が含まれます。この情報は、既存のデータセットと組み合わされて、個々の作物についての予測が行われます。

コスタ・グループは、クイーンズランド、ニューサウスウェールズ、タスマニアに複数のベリー農場を運営しています。これらの農場には、ポリトンネルがあり、ポリトンネルには独自のマイクロクライメートがあります。ポリトンネルの気候は制御されているため、独自の「天気予報サービス」が必要です。ポリトンネル内のIoTデバイスは、幅広いデータを収集し、AIモデルにフィードします。プロセスは、継続的なモデル作成、生産、フィードバック、改良のサイクルです。システムの作成者は、このシステムを「数学ロボット」と呼んでいます。

同様のAIモデルは、スピナチ、レタス、その他の作物の収穫量予測に使用されてきましたが、The Yieldの創設者であるRos Harveyは、ベリーは成長中に監視するのが非常に難しい作物であるため、彼らのシステムが重要であると説明しています。ベリーは、他の野菜や果物とは異なり、非常に短期間で多くの成長段階を経験することがあり、単一のベリー作物には同時に多くの成長段階が存在することがあります。HarveyはZDNetに次のように説明しています。

「ベリー生産者にとって、世界中で非常に難しい問題でした。ベリーは、他の作物とは異なり、同時に多くの成長段階があるからです。ベリーの植物を見てみると、実っている、花が咲いている、収穫できる実があり、半分生産された実もあります。ベリーは、季節中ずっと実るからです。其他の作物は、季節の終わりに一度だけ収穫する線形の成長段階を経験します。」

現在、AIは、AgTech業界で、精密農業、農業ロボット、家畜モニタリング、ドローン分析などのわずかなアプリケーションにのみ使用されています。2018年には、精密農業が農業部門におけるAIの使用の約35.6%を占めていました。The Yieldが開発したようなアプリケーションは、農業事業が収穫量を増やし、成長傾向に関する貴重な洞察を得ることでリスクから守るのに役立つため、近い将来、より多くの使用が見込めます。

AIシステムによって返されるデータにより、コスタ・グループは収穫量についてより深い理解を得ることができ、物流コストと価格設定をより適切に管理できます。Harveyは、将来的に、より多くの会社が収穫量を量化し、リスクを軽減するためにAIを使用するようになることを予測しています。また、気候変動により天気が予測不可能になるため、より多くの会社がポリトンネルを使用する可能性があることも指摘しています。農業業界全体におけるAIの使用は、近い将来、急速に成長することが予想されています。機械学習、コンピュータビジョン、予測分析は、農業事業が収穫量を増やし、より少ない資源でより多くのことを行うのに役立っています。

最近、農業におけるAIの状況に関する報告書が発表され、AIアグテックは、次の5年間で急激に成長することが予想されています。2018年には、農業におけるAI市場は約3.3億ドルでしたが、2024年末までに約9.8億ドルに達することが予想されています。農業部門におけるAIの最近の他のアプリケーションには、小型ロボットが作物を除草することや、 垂直農業作業における成長条件を追跡することが含まれます。