The California Department of Motor Vehicles said Tuesday it has immediately suspended Cruise’s deployment and driverless testing permits, ending the GM self-driving car subsidiary’s robota
「手軽な小型センサーを使って、ハウス内の環境情報(場所ごとの温度や湿度など)を簡単に見える化し、作物の収量や品質アップにつなげよう」という実証実験が徳島県でスタートしています。この記事では、現場となる徳島県名西郡石井町のTファームいしい株式会社の栽培施設に伺い、プロジェクトの主体であるタキイ種苗株式会社とNTTテクノクロス株式会社のキーパーソンに、この実証実験の取り組みや目的について取材しました。 スマート農業…? 環境制御ハウス…? センサー? AI…? 農業の利益率を分っているの?――そんな現場の本音を理解するタキイ種苗株式会社と、センシングやAI技術、ビッグデータ分析などのノウハウを持つNTTテクノクロス株式会社が、「手軽な小型センサーを使って、ビニールハウスなどの栽培施設の環境情報を簡単に見える化し、作物の収量や品質アップにつなげよう」という実証実験をスタートしたということで、一路
タキイ種苗(株)とNTTテクノクロス(株)は、IoTを活用したトマト農家への新しい栽培アドバイスの方法を開発するための共同実験を3月1日から開始する。 農家の高齢化などから栽培ノウハウの継承が難しくなってきているが、そうしたなかでタキイ種苗はこれまで同社で培ってきた農業ノウハウを基に農家に栽培アドバイスを行ってきている。今後も農業の普及に貢献していくために、NTTテクノクロスとIoTを活用した新たな栽培アドバイスを実現することをめざしてこの共同実験を実施することにしたという。 今回の実験は、ビニールハウスなどトマトを栽培する施設内に、天井近く、株元、入り口周辺、施設の奥など随意の複数の場所に温度・湿度センサーを設置し、無線ネットワークを利用してデータを収集・蓄積する。また、データをスマートフォンでリアルタイムに確認できるアプリケーションも開発することにしている。このアプリをタキイ種苗の栽培
三菱電機が人工知能(AI)やモノのインターネット(IoT)の先端技術を活用した農業支援事業に本格参入することが25日、分かった。農業従事者の減少や高齢化を受け、先端技術を使って農家の負担軽減や収入増につなげる。農業に先端技術を取り入れる動きは、通信業者や農業機械メーカーなどにも広がっており、開発競争が激化しそうだ。 三菱電機は、石川県内のイチゴ農家のビニールハウスを使って実証実験を実施している。栄養分の分散を防ぐ葉かきと呼ばれる作業は、熟練農家の感覚に頼る部分が多かったが、これをデータ化。それ以外の作業工程など蓄積した情報やノウハウをAIが学習し、経験に頼らなくても最適な栽培が実現できるようにしている。 小規模な水力発電設備を組み合わせて、遠方から電力、空調を監視・制御できるIoTシステムも開発しており、担い手不足の解消にもつなげる。同社は、イチゴ以外の果物や野菜などにも応用できるとして、
住友商事株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役 社長執行役員 CEO:兵頭誠之、以下「住友商事」)は、欧州住友商事会社(本社:英国ロンドン市、社長:山名宗、以下「欧州住友商事」、2社を総称して「住友商事グループ」)を通じて、イスラエルのアグリテック(注1)企業であるA.A.A Taranis Visual Ltd.(本社:イスラエル、代表:Ofir Schlam、以下「Taranis社」)に出資参画しました。 世界中の農業現場では、自然災害(天候、疫病、害虫など)に起因して収量が減少するリスクと日々向きあっています。疫病や害虫による被害だけで毎年数千億ドルもの損失が出ているとも言われています。また、気候変動リスクも顕在化しており、世界中の農業生産者にとって不規則な自然災害に備える必要性は増大しています。 Taranis社は、2014年に創業したアグリテック分野のスタートアップ企業です。
農業IoTに手を出しづらい理由とは?就農者とIT技術者をつなぐ農業活用コミュニティ 本当に使える農業IoTをすべての農家へ 日本の農業人口は減少し続けており、2030年には現在の半数になると予想されている。その対策として期待されているのが、ICTやロボットなど最新技術を活用したスマート農業だ。 しかし、農業は気候に大きく左右されるうえ、作物によっては1年に1回しか収穫できず、ビジネスモデルの確立が非常に難しい分野でもある。また、自動化された植物工場が話題になる一方、国内農家の大半を占める小規模農家には、高額なシステムには踏み出せず、導入が進んでいない。 そんな両者の課題を解決するため、スマート農業に興味をもつ新規就農者と、知見を収集したいITエンジニアが連携して、より低コストで現場のニーズにマッチしたIoT機器やサービスを開発する活動が始まっている。今回は、IoTデータ通信サービスを提供す
さまざまな業界でAIの導入が進む中、農業分野へのAI導入がめざましいです。一見、AIとは全く異なる分野にある農業ですが、AI導入により生まれるビジネス価値は大きそうです。 農業就業人口の減少・高齢化など、日本の農業が抱える問題をAIは打破できるのでしょうか? 病害感染リスクを環境モニタリングとAIで予測する たとえばボッシュの「Plantect(プランテクト)」の導入が累計4,000台の受注と、日本国内でも「農業 × AI」の動きが着々と進んでいます。 Plantectは、環境モニタリングとAIによる病害予測機能で構成されるスマート農業サービスです。 ハウス内に設置したセンサーで環境データを計測、AI技術を駆使したアルゴリズムにより、病害の感染リスクを92%と、かなりの高精度で予測します。 Plantectを利用するのに必要なのは、 と、大掛かりな工事は必要ないそう。 手の平に乗るくらい小
センサーを用いて気温、湿度、土壌の状況などを把握し、そのデータを栽培に生かす農家が登場している。地勢や天候などの自然条件に大きく左右される農業。作物の生育環境を正確につかみ、ある程度コントロールできるようになれば、ロスの少ない効率的な農業が実現するかもしれない。データに基づく農業は働き方をどう変え、どこに課題があるのか。(ノンフィクションライター・熊谷祐司/Yahoo!ニュース 特集編集部)
農林水産省が2013年から検証を開始した「スマート農業」。ロボット技術やICTを活用して超省力化・高品質生産を実現する新たな農業として注目されている。 背景にあるのは、担い手の減少・高齢化の進行による労働力不足。業界内だけでは解決できない深刻な課題に、テクノロジーに強みを持つ企業も参入し、現場での成果も出始めてきた。 農業IoTで収益改善は実現できるか スマート農業の実現は、地方から進みつつある。兵庫県伊丹市内の若手農家で構成される伊丹市農業青年研究会は、西菱電機株式会社と協働し、LoRaWANを活用した農業IoTの実証実験を行った。 LoRaWANとはLPWA(Low Power Wide Area)通信方式のひとつで、省電力で広域をカバーできるIoT向けの無線ネットワーク規格だ。このLoRaWANに対応した環境センサーをビニールハウス内に設置し、完熟トマトの栽培環境における「見える化」
スマート農業を実現する「ゼロアグリ」、特別栽培支援機能を発表 農林水産 株式会社ルートレック・ネットワークス(本社:神奈川県川崎市、代表取締役社長:佐々木伸一、以下 ルートレック)は、自社開発製品であるAI潅水施肥システム「ゼロアグリ」の新機能として、農産物の特別栽培を支援する機能を発表いたします。 特別栽培は、地域の慣行栽培レベルに比べ、節減対象農薬(※1)の使用回数が50%以下、化学肥料の窒素成分量が50%以下で栽培された農産物のことを指します。ルートレックは、安心・安全な農産物の生産に、ICTやAI技術を活用することで省力化につなげ、付加価値のある農産物生産に貢献してまいります。 【本機能の狙い】 2020年東京オリンピック・パラリンピックに向けて、農産物の安心・安全に対する機運は高まりつつあります。健康志向の消費者のニーズに応え、大手スーパー等の小売販売店でも、特別栽培や有機栽培の
露地栽培は植えたら何も出来ないー植えた時点で最大収量品質は決まっている 圃場内の出来の不揃いの原因はなにか。 多くの原因があるが、露地栽培において最大の原因は圃場内の水たまりだ。前回も書いたように、起伏があれば水が溜まってしまう。細かな起伏の原因は、大部分が耕起作業の適当さによる。作物の出荷が終わり、次の耕起作業は気楽なもので中には適当に走る人までいる。このときの適当さが後々までひびくことが多い。一度起伏ができると場合によっては、その起伏が増幅するためである。表面に起伏があるということは、耕起の深さまで変わってしまう場合も多い。そうなると後に表面が均されたとしても作土の深さまで変わってしまう事になる、私のいう土壌硬度が変わってしまうのである。 細かな起伏の問題はまだある。播種深度が安定しないために発芽や初期生育にばらつきが出やすい。 その他にもいろいろある、まっすぐ植えられていない、その事
私が役員をしているAgsoil株式会社で、土壌の均一性の評価サービス(ベータ版)を近々始めることとなりました。 詳しくはこちら http://agsoil.jp/ これまでブログで様々述べてきた土壌硬度について実際に測定してその評価を得ることができるようになります。ベータ版ですのでこれから様々な機能を順次増やしてゆく予定です。なお農業を科学する研究会の正会員は無償で利用できるようになる予定です。これを期に会員登録をご検討ください。 さて、それに先立ちこれまで明らかにしてこなかった土壌硬度に関する具体的な情報も解禁してゆくことにしました。 Agsoil株式会社では、多くのデータを公開できるよう二年ほど準備をしてきました。 今回のサービス提供を期にこのブログでそれらを公開してゆきたいと考えています。 私は従来、コンサルタントということで顧客のみなさまの結果やデータをオープンにすることはできませ
土壌硬度と作物の生長がどう関連しているのか見てみよう まず最初にお断りしておくが、実際の解析は後々披露するがそのときに説明するのが難しいので簡易にわかりやすくグラフで説明するという形を取る。ここで述べていることは、グラフでの見た目での話で定量的な解析はこのような方法では行っていない。これらについては後に詳述する。 また、慣行区適正区というのはわかりやすくするためであって、特に意味はありませんので誤解のなきようお願いいたします。 まず 慣行区(あえて均一性を乱した試験区) 適正区(均一性が確保された試験区) の土壌硬度分布を違いを見てみよう。 試験区別の土壌硬度分布 グラフは縦軸は硬さで、上に行けば行くほど固くなる。単位はキロパスカル(kpa)畑土壌の場合、おおよそ2500kpa程度が上限である。 横軸は深さ、右にゆくと徐々に深くなり60cmまで1cm刻みで測定している。 見れば分かる通り、
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