「農業をもっと効率化したい」と思ったら、テクノロジーの活用は欠かせません。アプリをつかった遠隔での農作物の状態管理や、土壌の分析など、農業とテクノロジーは親和性のある分野です。

これらの技術は「アグリテック(農業×テクノロジー)」と呼ばれています。

では、どの技術をどのように農業活用すべきなのでしょうか。ここでは、MR(複合現実)とAI(人工知能)に絞って、農業をもっとスマートにする活用事例をご紹介します。

農業×MRの事例

MR(Mixed Reality:複合現実)とは、現実世界のモノと仮想世界のモノがリアルタイムで影響しあう、新たな空間をつくるテクノロジーを指します。

デジタルな仮想世界を見せてくれるVR(仮想現実)や、現実の世界とシンクロした仮想の世界を体験できるAR(拡張現実)とは違い、現実の世界を見たまま、仮想の世界のモノを取り込めるのがMRです。たとえば「現実の部屋の中に草木を生やす」なんてこともできます。

Mixed reality in action. A woman sees an outdoor simulated environment emerge in her living room.

▲出典:bridge.occipital

MRは、農業の効率化にも活かせます。

3Dマッピング技術で農地を仮想環境に変え、作物の栽培のようすを事前に想定したり、遠隔で農業につかう機器のモニタリングや管理をしたりと、さまざまな活用例が考えられます。

現時点ではMRを活用したスマート農業の事例はまだ多くありませんが、以下でひとつだけご紹介します。

1. 現実世界に作物のステータスを表示

Huxley社は、MR対応のヘッドセットを装着すると農作物の状態やデータが出てくるアプリケーションを開発しています。

すべてのデータはエッジ検出またはクラウドに自動的に送信され、データの管理も楽になるでしょう。

An image of a computer vision system displaying when to harvest certain crops in a greenhouse.

▲出典:Huxley

農業×AIの事例

農業にかかわるデータセットをAI(Artificial Intelligence:人工知能)に学習させれば、農業の効率化を大幅に進められるでしょう。

たとえば、まずAIにトウモロコシ・小麦・雑草・大豆などの写真を学習させます。そして自律トラクターのカメラが作物の画像を取り込み、種類を正しく識別できるように学習するのです。学習が進むにつれて、作物を正しく判別できるようになるでしょう。

他にも作物の健康状態や、天候、土壌などのデータを学習させることも考えられます。

2. 自律トラクター

運転手の操作が必要ない農業トラクターは、実は2012年ごろにはすでに登場しています。そこにラジオナビゲーションやレーザージャイロスコープ、AI技術を追加することで、たどった経路を学習し、自動的にその経路を進むことが可能になってきています。

Image of two smart phones, side by side, depicting a smart tractor IoT application.
▲出典:John Deere

3. コンピュータービジョン

トラクターなどのスマート農業機器にカメラ・GPS・およびビデオフィードデータのコネクターを装備することで、トラクターの経路検索・障害物の検出・特定の作物のみの収穫などが可能になります。

またエッジコンピューティングを使用すれば、すべてのデータをクラウドに送信しなくても、トラクター上で検出できるでしょう。

4. スマート除草

AIが作物と雑草を区別し、雑草だけに除草剤を散布する技術が期待されています。

これにより除草剤の使用量を節約でき、低コストかつ安全に農作物を育てられるのです。

5. 衛星データで収量予測

Harvestingというスタートアップ企業は、衛星データから作物の状態を検出し、収穫量の予測まで行える独自の機械学習アルゴリズムを開発しています。

Harvesting

▲Harvestingの農地リモートセンシング

まとめ

収穫量を増やすためには昼夜問わず、汗水流して働くものだったかつての農業。それがテクノロジーによって、よりスマートに生まれ変わろうとしています。

MRやAIを用いたスマート農業(アグリテック)の可能性は、これからさらに広がっていくでしょう。

(原文:Vitaly Kuprenko 翻訳:Klara)

 

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