AI「数学ロボット」がマイクロクライメートの管理とベリーの収穫量予測の向上に貢献

オーストラリア最大の農業・園芸会社の1つ、Costa Groupは、最近、作物の品質と収穫量を向上させるために、ベリー作物の分析を支援するAIシステムを導入しました。ZDNetの報道によると、Costa Groupが導入したシステムは、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返されます。

Costa Group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」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、これを「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、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、ベリーは成長中のさまざまな段階を経ることが多く、単一のベリー作物には同時に多くの成長段階があるため、ベリーの監視は困難であると説明しています。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、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ため、非常に困難な問題でした… ベリーの植物を見てみると、実っている、花が咲いている、収穫可能なベリーがあり、半分生産されたベリーもあるため、季節中ずっと実り続けます。他の作物は、季節の終わりに1回だけ収穫する線形成長段階を経るからです。」

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ごく少数の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、生産量の向上とリスクの軽減を支援する貴重な洞察を農業事業に提供するため、近い将来、より多くの使用が見込まれています。

AIシステムによって返されるデータにより、Costa Groupは収穫量についてより深い理解を得ることができ、会社は物流コストと価格設定を管理できます。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と予測しています。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と指摘しています。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。マシンラーニング、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、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。

最近発表された農業におけるAIの状況に関する報告書によると、AI AgTechは、次の5年間で劇的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3億3000万ドルでしたが、2024年末までに約9億8000万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の最近のアプリケーションの例としては、小型ロボットが農地の雑草を除去することや、 垂直農業事業の成長条件を追跡することがあります。