AIの発展によるスマート農業2.0で業務効率をアップデート

スマート農業

人口減少による農業従事者の低下が農業分野において深刻な問題となっています。
この論文では、そんな農業分野における課題をAI技術により未来を明るくしていこうというような内容となっております。

日本における農業の現状として、農業人口の低下を初めとして、多くの課題が山積みになっていることは、みなさんご存知ですか。

しかし、農業に馴染みがないない人にとって、『農業におけるAIの活用』がどこまで進んでいるかを知っている人は、それほど多くはないんじゃないでしょうか?

そこで今回は、そんな課題を解決する救世主としてのAIについてご紹介していきます!!

目次
(1)農業情報処理
(2)農業生産システム最適制御
(3)スマート農業用機械装置
(4)農業経済システム管理
(5)まとめ

 

これまで農業従事者にとって、病害虫の発生による対処や農作物の管理、野菜と雑草の分類などが課題として挙げられていました。

他にも天候に左右されるなど多くの課題を抱えていますが、
今日、ディープラーニング(Deep Learning,以下ではDLと略す)を活用することで農業効率を大幅にアップさせています。

 

(1)農業情報処理

植物や動物の状態を監視することは、農業生産にとって不可欠です。

そこで、データ駆動型モデル構造として、データ処理(Data Proccesing,以下ではDPと略す)は、植物因子や動物因子、環境因子および植物または動物の成長状態の関係を構築するために直接使用することができ、これにより、農業の情報処理が促進されます。

 

(2)農業生産システム最適制御

農業システムにおける制御戦略は、農家の経験や専門家の知識・経験に依存していることが多いのも事実です。

長年の経験から培った経験は他には代えがたいものではありますが、制御戦略を完全に最適化することはできません。

ここでDPの利点として、メカニズムの知識に大きく依存することなく複雑なシステムをモデル化できる点が挙げられます。

DPを用いて農業生産システムをモデル化することにより、最適な制御戦略の開発が可能となります。

 

(3)スマート農業用機械装置

農業生産には数多くの種類の作業が必要です。

また、作業工程としても大変労働力を要しますし、作業環境は非常に厳しいというのが現状としてあります。

しかし、ここでもDPを利用して人間の行動を模倣し、農業用機械装置を駆動することで、管理や収穫、農業の多くの分野において活用することが可能になってきます。

例えば、リンゴを収穫することのできるロボットは非常に便利ですし、DP技法は非常に有用かもしれません。

 

(4)農業経済システム管理

農作業の中でも農作物収穫というのは、非常に難しい問題と絡み合っています。

天候に左右されることや、農作物の価格や品質など、多くの要素を考慮する必要があります。そんな中でさえも、農産物価格を予測することは非常に意味があることで、DPを使用することで、異なる変数による価格の変化をモデル化することができます。

農作物の品質と栄養、人間の健康と経済には複雑な関係があり、複雑な関係をモデル化することは、農業経済システム管理を強化するために使用することができるでしょう。

 

(5)まとめ

農業におけるDLの将来の発展は、単純なものではなく様々な課題を多面的に解決していかなくてはいけません。

現状としては、農業分野におけるDLの特徴は画像認識であり、ロボットや機械化された農業や農業の急速な発展を制限する多くの障害を克服しています。具体的には、植物病害の検出、ロボット収穫、収量予測、災害モニタリングなど、農業の多くの側面で見ることができます。

また、AIは農業研究の発展にも寄与しており、DLアルゴリズムを理解することで、データ分析が容易になり、農業研究を強化することができます。

しかし、農業における多くの課題はまだ残っており、より多くの努力が必要になってきます。私は実際に農作業経験者であるので、これからの農業におけるAIの発展をとても楽しみにしています!!

 

Nanyang Zhu et al.(2018).Deep learning for smart agriculture: Concepts, tools, applications, and opportunities,Int J Agric & Biol Eng.

 

ライター:株式会社wevnal ChatbotAI事業部 山本隆介