スマート農業: コンピューター ビジョンとロボット工学を使用して効率を向上

農業における人工知能は、農場の害虫、植物の病気、栄養失調の検出に役立ちます。 AI センサーは、その地域でどの除草剤を使用するかを決定する前に、雑草を識別してターゲットにすることができます。人工知能システムとも呼ばれる精密農業は、収穫物の全体的な品質と精度の向上に貢献しています。

コンピュータ ビジョンの役割

何十億人もの人々を養うには、多くの土地が必要です。今では手作業での栽培は不可能になりました。一方、作物の不作は害虫や植物の病気によって引き起こされることがよくあります。現代の農業経営の規模を考えると、この害虫の侵入を検出して阻止することは困難です。

これにより、コンピュータ ビジョン テクノロジに新しいアプリケーションが追加されます。農家は航空写真を使用してマクロ レベルで植物の病気や害虫の初期指標を特定したり、葉や植物のクローズアップ写真を使用してミクロ レベルで作物の病気を特定したりできます。これらの研究で一般的に使用されるコンピューター ビジョン手法は、畳み込みニューラル ネットワークです。現在、農業における人工知能の応用がさらに開発されています。

ここでは「コンピューター ビジョン」という用語を非常に広い意味で使用していることに注意してください。一般に、画像は最も信頼できる情報源ではありません。植物の生命の多くの重要な側面は、他の方法を使用して研究するのが最適です。ハイパースペクトル画像を収集するために特殊なセンサーが使用されたり、植物の状態をより深く理解するために 3D レーザー スキャンが使用されたりすることがよくあります。農学の分野では、農業における人工知能の応用により、この種の技術の使用がますます増えています。

このデータ タイプは通常、高解像度であり、医療画像よりも写真に似ています。 AgMRI はオンサイトモニタリングシステムです。このデータを処理するには特殊なモデルが必要ですが、データの空間構成により、特に畳み込みニューラル ネットワークを使用できます。

植物の表現型解析と画像研究に数百万ドルを投資。現在の主なタスクは、通常は写真または 3 次元画像の形式で作物植物の大規模なデータセットを収集し、表現型情報を植物の遺伝子型と比較することです。研究結果と情報は、世界中の農業技術の進歩に活用できます。スマート AI システムを使用しているのは農業だけではなく、採用分野でも AI が注目されています。

農業におけるロボットの使用方法

多くの自律型農業ロボットは、確立された基本パターンを遵守し、地域の独自の特性を考慮しながら、穴を掘ったり、地面に種を植えたりすることができます。ロボットは植物の成長プロセスを管理し、各植物と個別に対話することもできます。作物が熟すと、ロボットが収穫し、それぞれの植物を適切に処理します。

ドローンは作物に自動的に散布できます。小型で機敏なドローンは、大型の航空機よりも高い精度で危険物を輸送できます。さらに、スプレー ドローンを使用して撮影された航空写真は、この記事の冒頭で説明したコンピューター ビジョン アルゴリズムのデータを収集するために使用できます。

収穫専用に設計されたロボットがますます作成され、導入されています。コンバインは長い間使用されてきましたが、個々の雑草はロボットによって識別され、機械的に除去されます。これは、現代のロボット工学とコンピューター ビジョンのもう 1 つの注目すべき成果です。これまでは、雑草と有益な植物を区別したり、ロボットハンドを使用して小さな植物と対話したりすることは不可能だったからです。

人工知能により農業の効率が向上

多くの農業ロボットはまだプロトタイプであるか、小規模でテストされているだけですが、農業における ML、AI、ロボット工学の応用はすでに明らかです。近い将来、農業活動はますます機械化されると考えられています。

現在、農業における人工知能の応用がさらに開発されています。たとえば、ある企業のパイロット プロジェクトではコンピューター ビジョンを畜産に応用していますが、この分野はまだ深層学習企業からの広範な関心を集めていません。

農業における機械学習と人工知能

もちろん、家畜追跡データを機械学習に使用する取り組みはすでにいくつかあります。たとえば、パキスタンの企業は、牛の活動と体温をワイヤレスで監視できる首輪を発売しました。そしてフランスの研究者たちは牛の顔認識技術の開発に取り組んでいる。

さらに、数千億ドルの市場価値を持つこれまで十分に活用されていない産業である養豚に人工知能を適用する計画もあります。現代の農場では、豚は比較的小さなグループに分けて飼育され、最も類似した動物が選択されます。養豚生産における主な出費は食料であるため、現代の養豚生産の主な目標は肥育プロセスを最大限に高めることです。

農家が豚の体重増加について包括的に理解していれば、この問題は解決できるでしょう。動物の体重は通常、一生のうちに生まれるときと販売されるときの 2 回だけです。専門家がそれぞれの子豚がどのように体重が増加したかを知っていれば、それぞれの豚に独自の肥育プログラムを設計したり、食品添加物の独自の組み合わせを設計したりすることができます。これにより生産量が大幅に増加します。

動物を体重計に乗せるのは特に難しいことではありませんが、動物に多大なストレスを与える可能性があり、ストレスを受けた豚は体重が減少します。この新しい人工知能の研究は、動物の体重を測る新しい非侵襲的な方法を作成することを目的としています。コンピューター ビジョン モデルを使用して、写真やビデオ データから豚の体重を推測します。これらの推定値は、肥育プロセスを強化するために、既存の従来の分析機械学習モデルに組み込まれます。

農業における人工知能の将来は何ですか

農業や畜産は時代遅れの職業とみなされていることがあります。しかし現在、農業における人工知能は多くの農場で一般的なツールになりつつあります。この現象の主な理由は、農業において同時に行われる多数の仕事にあります。

これらは非常に面倒なので、自動化するにはディープラーニングと現代の人工知能を使用する必要があります。栽培される植物と豚は同一ですが、同じ組み立てラインから生産されるわけではありません。すべてのトマトの茂みとすべての豚には独自のアプローチが必要であるため、人間の介入が絶対に必要です。

人工知能の現在の開発を活用して課題を解決しながら、動植物と相互作用し、その固有の特性を考慮するテクノロジーを自動化することもできます。豚の体重を量るのはチューリングテストの合格方法を学ぶよりも簡単ですし、広い畑でトラクターを操作するのは渋滞の中で車を操作するよりも簡単です。

農業は依然として世界で最大規模かつ最も重要な産業の 1 つであるため、効率の小さな改善でも大きな利益につながる可能性があります。これが、多くの企業が農業における人工知能を優先している理由です。

以上がスマート農業: コンピューター ビジョンとロボット工学を使用して効率を向上の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。