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マシンラーニングとコンピュータビジョンで作物管理改善

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June, 20, 2019, Norwich--Earlham Institute (EI)は、マシンラーニングなど人工知能(AI)ベースの技術が、単なる素晴らしい前提から、それらが最も必要とされるところで実際のアプリケーションに移行し、農場で効率と正確さを高めると見ている。
 EIのZhou Groupの研究チームは、ElyのG’s Growersと協力して、マシンラーニングプラットフォーム、AirSurf-Lettuceを開発した。これは、コンピュータビジョン、空から取得したウルトラスケール画像と協働して農場のレタス作物の分類に役立つ。
 その先進的なソフトウエアは、品質、サイズの計測、位置を正確に示し、農業生産者が正確に収穫し、農産物を最も効率的な方法で市場に出せるように支援する。重要な点は、この技術が他の作物にも適用できることである。したがって、フードチェーンにわたりプラス効果を広げることが可能になる。
 レタスは、イースト・アングリアでは特に大きなビジネスであり、毎年UKでは122000トンが生産されている。生育プロセスと収穫戦略の非効率により、生産高の最大30%が失われる。最適収穫マシンラーニングが完成すると、大きな景気浮揚策となる。
 作物が収穫可能な時期を農民と生産者が正確に理解することは非常に重要である。チェーンに沿って生産物の物流、取引、市場投入計画を始めることができるようにするためである。
 しかし、伝統的に、農場の作物の計測は非常に時間がかかり、労働集約的で、間違いが起こりがちである。したがって、航空画像に基づいた新しいAIソリューションが非常にロバストで効果的な方法を提供することができる。
 効率性へのもう1つの障害は、不良な気象条件が、収穫時期を大幅に混乱させることである。これは近年、ますます増えている。作物は、成熟期間が異なるからである。
 Zhou Groupのメンバーが開発したAirSurf技術は、ディープラーニング(深層構造マシンラーニング技術)と高度な超ワイドスケールのイメージング分析との統合を利用して、高スループットモードで玉レタスを計測する。これは、レタスの正確な量と位置を特定することができ、作物品質、つまり小、中、大の玉レタスを認識できるという利点も付け加わる。
 このシステムとGPSを組み合わせることで、作物生産者は、畑のレタスのサイズ分布を正確に追跡できる。これは、収穫時期を含め、正確で効果的な農作業改善に役立つ。