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農業の分野で人工知能(AI)と自律機械がより一般的なものになる中、業界では大きな変化が起きている。精密農業情報プラットフォームを運営する企業、タラニス(Taranis)の共同創業者であるオフィア・シュラム最高経営責任者(CEO)は先日取材に対し、農業界でのこうした変化に関する情報を共有してくれた。

タラニスはAIを活用した農業情報プラットフォームで、米農業機械メーカー大手のブランド、ジョンディアのスタートアップコラボレーターの一社として選出された。同社では高度なコンピュータービジョンやデータサイエンス、深層学習アルゴリズムを活用し、農業従事者が情報に基づいた決断を下せるよう支援している。

同社のプラットフォームは、農地を監視し、不均等な発育や雑草、栄養不足、病気、害虫の繁殖、水害、装置の問題などの初期兆候を発見することができる。米国やアルゼンチン、ウクライナ、ブラジル、ロシアで数百万エーカーにわたる農地を監督する同社は、世界中で75人の従業員を雇用し、本社はイスラエル・テルアビブに置かれている。また、アルゼンチンやブラジル、米国には子会社もある。シュラムは次のように述べた。

「当社は、農業従事者が作物の病害や雑草、害虫によるダメージを検知して予防できるよう、農業従事者に天気予報に基づいた情報を提供するツールとして始まった。その後、飛行機や衛星、ドローンから得た視覚的なレベルを加えることで技術開発を進め、それをAIの能力と共に活用した。

当社では、時速160キロメートルで飛ぶ飛行機を使って200フィート(約60メートル)上空から1枚の葉に止まっている特定の虫の写真を撮るなど、正確な画像を高解像度で撮影できる他に類を見ないようなハードウエアさえ開発し、特許を取得した」

自動化のため深層学習手法を採用

タラニスはAIと機械学習を活用している。同社の画像は全ての農地を監視するのに十分な解像度だが、自動化なしではあまり役に立たない。そのため、タラニスでは深層学習手法を採用し、農作物ごとのさまざまな問題の特徴をそれぞれソフトウエアに教えている。これは非常に複雑なプロセスで、数十万の兆候に対する正確なデータセットが必要となる。

これらは、タラニスの120人の熟練した農学者チームが手作業でタグ付けを行っている。一度準備ができれば、タラニスのAIシステムは問題をより正確に指摘できるようになり、プラットフォームでは正確な提案を自動的、そして円滑に提案できるようになる。

翻訳・編集=出田静

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