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AIは、ベテラン農家を超える [AI とIT 関連]
AIの農業分野への活用について
従来の課題:
ベテラン農家が長年の経験とかんで対応してきた”バラツキ”を科学的に管理すること。
解決方法:
農地をデータで解析、農薬や肥料の投入量の最適化、収穫量や品質を向上させる。
例えば、GPS情報をもとにトラクターやコンバインなどの農機を自律運転させ、
植え付け、刈り取りの自動化する。
ドローンを使用して、農地の上空より取得したデータより、農地の状態を把握、
十分な収穫量が見込めるエリアの分析、肥料を投入する必要があるエリアの発見、
適切な収穫時期の分析・判断に活用する。
農地の温度、湿度、日照状況などをモニタリングするフィールドサーバーにより、
植物の成長に関するデータを分析する。
植物の生育状況と将来の天候情報をシュミレーションすることにより、
台風や竜巻などの自然災害に対する事前の準備や被害予測も可能とする。
まとめ:
農業分野におけるAIの活用は、植物を効率的に生産、安定した品質と収穫量を得る
ための、自然環境(温度、湿度、日照状況など)の要因と
作業(植え付け、農薬や肥料の投与、刈り取りなど)のタイミングの分析、
判定に関わるさまざまなデータを蓄積し、瞬時に解析できる。
これにより、これまでのベテラン農家の経験と勘による作業に代わり、
AIは、農業初心者でも一定の収穫量と品質を保障することのできる
最適な情報を提供することが可能となる。
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http://graspaf.net/l/c/pb9CnT3A/p04r7qfr
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「AI 社会のサバイバル術」
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十分な収穫量が見込めるエリアの分析、肥料を投入する必要があるエリアの発見、
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植物の生育状況と将来の天候情報をシュミレーションすることにより、
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農業分野におけるAIの活用は、植物を効率的に生産、安定した品質と収穫量を得る
ための、自然環境(温度、湿度、日照状況など)の要因と
作業(植え付け、農薬や肥料の投与、刈り取りなど)のタイミングの分析、
判定に関わるさまざまなデータを蓄積し、瞬時に解析できる。
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2019-03-15 15:27
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