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AIでレタスの生育を予測。長野県のレタス畑で本格運用開始

最終更新日:2024/02/02

長野県でレタスの生産・販売を行う有限会社トップリバーは日立ソリューションズ東日本と共同で「AIを活用したレタスの生育予測システム」を開発。実証結果を受けて本格運用を開始しました。

このAIニュースのポイント

  • トップリバーは日立ソリューションズ東日本と「AIを活用したレタスの生育予測システム」を共同開発
  • 生育日数の変化をディープラーニングで学習し、短期間での導入を実現
  • 2年間の実証結果を受けて本格運用を開始した

有限会社トップリバーは、株式会社日立ソリューションズ東日本と共同で、農林水産省が公募する「スマート農業技術の開発・実証プロジェクト」において、「データを活用した農業経営をモデル化し、データに基づき安定的に収益をあげることができる次世代農業人(スマートファーマー)育成」の実証を令和元年度、令和2年度の2ヵ年で行いました。

本実証プロジェクトの取り組みのひとつである「AIを活用したレタスの生育予測システム」について、生産者である有限会社トップリバーでの実証の結果を受け、令和3年度より、トップリバーの御代田農場、富士見農場において本格運用を開始しました。

実需者と直接契約を行い決まった日に決まった量を確実に出荷する契約出荷においては、生育予測により出荷日を予測し、生産ロスを最小限に抑えながら約束した出荷量を確実に生産することが重要です。

これまでは、生育予測の手法として、生産者の経験則に基づいた数値を登録する方式が採用されておりましたが、長い経験が求められ、年毎の気象条件の変動に左右されやすいという問題がありました。また、葉齢の測定など植物生理に基づいた方式も導入が検討されていますが、導入前後に専門家による一定期間をかけた調整(フィッティング作業)が必要であるため、導入の難易度が高いという課題がありました。

 

AIを活用した予測イメージ

今回新たに開発した「AIを活用した生育予測システム」は、圃場(畑)単位の生育予測を可能とするため、圃場の緯度経度、標高に加え、過去2年間の気象メッシュ情報(約1km四方の気象データ)を利用し、生育日数の変化をディープラーニング(TensorFlow + Kerasを利用)で学習させています。時系列データの学習に適したLSTM(Long Short Term Memory)モデルを組み込み予測精度の向上を実現しています。

従来のシステムと比較して、専門的な知識を必要とせず、かつ短期間での導入を実現しました。更に、実際の定植日と生育予測による収穫予定日がガントチャート形式で一覧表示が可能なため、生育予測による出荷量の見通しが一目で把握でき、将来の過不足の情報が把握可能となりました。

 

予測日と実績の表示 作業実績ガントチャート(トップシステムクラウド)

従来の経験則に基づく生産者の予測値は、±3.1日でしたが、本システムで予測した結果、2021年4月~6月の予測精度は、±1.9日(収穫予測日と実際に収穫した日の差)と、高い精度を実現しています。今回の予測結果は、従来の手法と比較して、長い経験を必要とせず、専門家による一定期間のチューニング作業が不要であるにもかかわらず高い精度が得られており、この結果を受け、昨年度の実証先であるトップリバー御代田農場および富士見農場において本格運用を開始しました。

「AIを活用した生育予測システム」は、レタスを始めとする葉物野菜での適用を開始したほか、更に多品目、多品種への拡大を予定しています。

 

出典:@Press
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AIsmiley編集部

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