農業
生産支援
「生産支援」でのAI活用のポイント
・画像の特徴を分類し、識別できること
・温度、日照などの環境データも入力データとして学習させることができること
【生産支援にAIを活用した事例】
株式会社オプティムのプレスリリース記事によると、AIエンジンを用いて農地の作付状況を画像で解析し、作物が間違いなく作付けされているか判別を行い、AIの判別結果から精査が必要と判断された農地のみ人が詳細な確認を行う実証事業を開始するそうです。
【出典元】「日本初、長崎県五島市においてAI・ドローンを用いた作付け確認業務支援の実証事業を開始」
https://www.optim.co.jp/newsdetail/20190718-pressrelease
自動選別
「自動選別」でのAI活用のポイント
・画像の特徴を分類し、識別できること
・画像データを継続的に学習させることで、精度をあげられること
【自動選別にAIを活用した事例】
SMART AGRIの記事によると、愛媛県産業技術研究所は温州ミカンの良品と病気など問題のあるものを収集、撮像し、学習させたAIに対して、三つの病気の早生(わせ)ミカンを判別できるか試したところ、静止状態の撮影に対して95%正しく認識できたとのことです。
【出典元】「画像認識とAIで柑橘の腐敗を選別、防止──愛媛県のスマート農業事例」https://smartagri-jp.com/smartagri/258
収穫量予測
「収穫量予測」でのAI活用のポイント
・画像の特徴を分類し、識別できること
・温度、日照などの環境データも入力データとして学習させることができること
【収穫量予測にAIを活用した事例】
Ledge.aiの記事によると、ひらさわファームは、キャベツの育成状況から収穫の予測ができることを目指して、ドローンで上空から撮影した畑にあるキャベツをサイズ別にAIに分類させて表示する実証実験をおこなったそうです。
【出典元】「「勘頼みは終わり」キャベツ農家の出荷量をドローンとAIで予測、その舞台裏」
https://ledge.ai/skymatix-cabbage-drone/