新研究：AIがドローン写真とアルゴリズムで作物の成長予測を可能に

Tokyoボン大学の研究者たちは、作物の成長をシミュレーションする新しいソフトウェアを開発しました。彼らは、フィールドテストから集めた何千もの写真を使って学習アルゴリズムをトレーニングしました。その結果、このアルゴリズムは初期の1枚の写真から植物が将来どのように成長するかを予測できるようになりました。このソフトウェアは、葉の面積や作物の収量などを正確に見積もることに役立ちます。この研究結果は、『Plant Methods』というジャーナルに発表されました。

アルゴリズムは、成長期間中に撮影されたドローン写真を研究します。たとえば、特定の条件下でのカリフラワーの成長を追跡します。これらの写真からAIは、初期の画像を基に将来の成長を予測します。主な特徴は以下の通りです。

ドローン写真を活用して学習し、将来の植物の成長を予測します。また、収穫量や葉面積を推定します。

ゲオデジー・ジオインフォマティクス研究所のルーカス・ドレースがこのプロジェクトを主導しました。彼は、このソフトウェアが農家の意思決定を改善するのに役立つと述べています。農家は、農薬や肥料を使用する選択を仮想環境で試すことができます。これにより、これらの決定が作物の収穫量にどのように影響するかを事前に確認できます。

このソフトウェアには限界があります。突然の気温の急低下や長時間にわたる雨などの天候の変化に対応することができません。今後、これらの変化に対応できるようになることが期待されています。研究者たちは、このようなイベントから得られる結果をより正確に予測できるように改善する計画です。

彼らは別のAIを活用して、画像から収穫量を予測するなどの詳細を把握しました。例えば、カリフラワーの頭のサイズを生育初期に予測することができます。これにより、計画的な収穫と効率的な作業が可能になります。

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主要な考えとして豆や小麦などの異なる作物を同じ畑で一緒に育てることがあります。この方法には多くの利点があります。

植物は互いにあまり競争しない 全体的な収穫量が増加 豆類のような窒素固定植物から自然の肥料を得る 害虫や環境問題に対しての耐性が向上する

ポリカルチャーでは、適切な植物種とその配分が重要です。AIは多くの組み合わせ実験を分析し、効果的な組み合わせを見つけることができます。これにより、より良く、持続可能な農業方法が実現します。

従来の作物成長シミュレーションは、植物の栄養や環境のニーズを理解したモデルを使用します。一方、新しいソフトウェアは、多数の画像から学習して植物の成長を予測します。どちらの方法も優れており、相互に補完し合うことが可能です。

研究者たちは、プロセスベースの方法と画像ベースの方法を組み合わせる方法を模索しています。このアプローチが予測精度を向上させると考えられており、より高度な農業技術につながる可能性があります。

ボン大学のPhenoRob卓越クラスターは、大規模なプロジェクトを支援しています。その目的は、スマート技術を用いて農業を向上させることです。これにより、作物の収穫量を落とすことなく、環境に優しい農業が可能になります。ルーカス・ドリース氏とそのチームが開発したソフトウェアは、この取り組みにおいて重要なステップとなっています。