「ビッグデータ」や「人工知能」という言葉は、一般的な産業の進歩について語るときによく使われますが、過去10年間のスマート農業へのそれらの統合は、多大な影響をもたらしました。この変化は、高度なエッジ コンピューティング機能、より効率的なセンサーとワイヤレス通信、およびモデル トレーニング用の構造化されラベル付けされたデータによって推進されます。
農業におけるビッグデータ: 2部構成のアプローチ
ビッグデータはスマート農業においてさまざまな役割を果たしており、データ取得とモデルトレーニングという2つの異なるカテゴリに分けられます。どちらの方法論も応用範囲はほぼ無限ですが、農業の進歩と効率性に与える影響は劇的です。
スマート農業とビッグデータ取得
センサーはより小型になり、より便利になり、よりエネルギー効率が高くなりました。単一のセンサーでは大量のデータは生成されないかもしれませんが、数エーカーの農地に分散された多数のセンサーを含むエッジノードの配列では、膨大な量のデータが生成されます。ビッグデータはさまざまな実用的な方法で活用できます。ダッシュボードを作成し、監視インフラストラクチャの状態を管理し、ビッグデータ処理では決して得られないような情報を農家に提供します。
農業におけるビッグデータの応用
ビッグデータの実際の応用例を見てみましょう。日本の製造会社ヤンマーは、プロセスの効率を高めるために持続可能な「スマート」温室インフラの構築に着手しました。ヤンマーのスマート温室ネットワークのオリジナルアーキテクチャを以下に示します。カメラは植物の成長を客観的に追跡します。ヤンマーはその後、Amazon Web Servicesを利用してこのビデオフィードを記録、追跡、分析し、作物の成長のさまざまな段階を把握します。一定の成長の節目が達成されると、ヤンマーは新たに発見したデータインテリジェンスを使用して、植物が受け取る水分と栄養分のバランスを直感的に調整し、全体的な成長を最適化します。この成長追跡と栄養バランスのパターンにより、ヤンマーはどの農業育成方法が最適であるかに関する具体的なデータを作成し、資源を節約しながら特定の種類の植物を栽培するための新しい方法論を開発することができます。
全体として、ヤンマーのスマート温室は、ビッグデータという1つの重要な技術に集約されます。ヤンマーは、データの価値を理解するためにさらに膨大な量の処理を必要とする大量のデータを活用しています。
ビッグデータの最初の側面は、膨大な量のデータを生成するカメラの使用です。このデータの転送には、高帯域幅と大量のオフサイト ストレージが必要になる場合があり、コストがかかる可能性があります。次に、この膨大な量のビッグデータを処理するには、相当のコンピューティング能力が必要であり、それには優れたインフラストラクチャが必要です。
このインフラストラクチャを導入することで、最小限の労力で農業プロセスを簡単に最適化および制御できるようになります。ヤンマーのソリューションは、効率性を高め、これまでにないほどインテリジェントな方法で産業を（文字通り）成長させることを目的としたスマート農業を構築した数多くのソリューションの1つです。しかし、ヤンマーの成功を可能にしたもう一つの重要な要素があります。それは、ビッグデータの処理に人工知能を導入したことです。
農業におけるAI
AIのサブテクノロジーであるディープラーニングを説明するために使用される典型的な例では、単純なカメラで手書きのテキストを解釈するために使用される方法論が規定されています。この例は、単純なディープラーニング モデルをある程度成功させるために必要な膨大な量のデータを示しています。AIの能力を単純化しすぎている可能性もありますが、コンピューターに書かれた数字を理解させることは非常に複雑になる可能性があります。スマート農業業界では、この複雑さを冷静に受け止め、ヤンマーの場合のように、植物の重要な成長段階を特定するなど、非常に有用な方法でAIを活用しています。
農業におけるAIの応用：植物の識別
農業におけるディープラーニングのさらに効果的な応用例は、Blue River Technologiesがカメラを使用してさまざまな種類の植物を識別することです。このAIアプリケーションは、肥料、殺虫剤、除草剤、さらには水を散布するトラクターに実装されています。カメラとそれに関連するエッジ コンピューターは、トラクターの移動中に地面を分析し、出現した植物や昆虫を識別して分類します。事前に訓練されたディープラーニングニューラルネットワークに基づいて、植物と動物の分類により、コントローラーは肥料、殺虫剤、除草剤、さらに重要なことに、 ない 何でも配布します。このインテリジェントなセンシング方法は、必要なときにのみ化学物質を正確に使用することで、使用される化学物質の数を制限します。Blue River TechnologiesのAIソリューションは、必要に応じて選択的に除草剤を適用することで除草剤コストを90% 削減し、世界全体で25億ポンドの除草剤の削減につながる可能性があります。
農業におけるAIの未来
人工知能は、植物の識別にとどまらず、スマート農業にも影響を与えています。AIはナビゲーションにも活用できる センサー分析、資産管理、脅威検出、大規模な土地分析、および ドローン飛行。人工知能は進化を続けており、スマート農業におけるその応用はようやく普及し始めたばかりです。世界最大級の農業機器メーカーの1つであるJohn Deereは、最高級の機器とナビゲーション システムにのみAIテクノロジーを活用しています。しかし、ほとんどの業界と同様に、AIの実装は、さまざまな用途向けのエントリーレベルのモデルで引き続き見られるようになるでしょう。
結論
ビッグデータと人工知能は相互に排他的な関係にあり、一方が進歩すればもう一方も恩恵を受けます。メリットが得られれば進歩し、サイクルによって両方のテクノロジーが進化し続けます。より具体的に言えば、スマート農業におけるビッグデータ収集活動の利用により、Blue River Technologiesのように、より回復力のある有用なAIモデルが生まれます。これらのモデルを導入することで、ヤンマーなどの企業で見られるように、より効率的なスマート農業プロセスの方法が生まれます。その結果、理解され最適化されるデータがさらに多く生成されます。
スマート農業におけるビッグデータとAIの導入は、小規模ではすでに大きな影響を及ぼしており、今後数年間でその世界的な影響はさらに大きなものとなることは間違いありません。