TechCrunchWith HashiCorp, Big Blue gets a set of cloud lifecycle management and security tools, and a company that is growing considerably faster than any of IBM’s other businesses.
農業の自動化は全然進んでない
https://b.hatena.ne.jp/entry/blog.livedoor.jp/dqnplus/archives/2010596.html この辺見てて思ったけど、はてなーってネット情報に踊らされすぎてる テレビの情報は鵜呑みにしないくせにネットの情報は鵜呑みにするよな ドローン農薬散布の実情農業の中でもとりわけ稲作でドローンの利用が考えられているけれど その主な利用として期待されてるのが農薬散布 昔から小型ヘリとか小型飛行機みたいなのを使った農薬散布はあるんだけど とてつもなく費用が高いからあんまり進んでなかった ドローンになってそれが格安になったから期待されてるんだけど実情はなかなか厳しい 安くなったといっても農薬散布できるぐらい大型のドローンになると100万とかになってきて 個人農家で買うには投資対効果がまだちょっと薄い 村とか市とかの単位で買えば良いって簡単にみんな思う
衛星データを活用、農業の課題解決を目指す神戸発スタートアップ「サグリ」 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
近年、人工衛星から地上を撮影した画像データの活用が拡大している。土砂崩れや浸水被害の把握だけでなく、宇宙から見た街の光を経済成長の指標として使用することもあるようだ。 そんな人工衛星で撮影した画像から、農地の状況を判別し、ビジネスに結びつけようとしているスタートアップがある。坪井俊輔（26歳）が代表をつとめる「サグリ」だ。 同社は、開発途上国で農業のデジタル化を進めようと、衛星からのデータを使い、土壌分析から耕作すべき作物の選択や、肥料を撒く量や場所の最適化などを行うことを目的に、当時横浜国立大学在学中だった坪井によって2018年に設立された。そんなサグリは、6月3日、約1億5500万円の資金調達をしたと発表した。 米ファンドからは「不採択」とされた事業 私がサグリの坪井に初めて会ったのは、同社が創業した2018年。米国シリコンバレーの投資ファンド「500 Startups」と神戸市が共催
減農薬米栽培へ“アイガモ”ロボット使い雑草抑える実験 山形 | NHKニュース
山形県朝日町にある棚田で減農薬でコメを育てるため、ロボットを使って、田んぼの雑草を抑える実験が始まりました。 この実験は、ロボットの開発を手がけた鶴岡市でまちづくりに取り組む会社の関連会社などが平成29年から行っています。 ロボットは仮称で「アイガモロボ」と名付けられ、幅70センチ高さ40センチほどの大きさです。 31日は、「日本の棚田百選」に選ばれた「椹平の棚田」で、田んぼの管理をしている佐藤恒平さんが、ロボットの開発会社とオンラインでやり取りしながら実験を行いました。 田植えが終わった田んぼに浮かべられたロボットは、早速スクリューで泥を巻き上げていきました。 ロボットを開発した会社などによりますと、こうしたことで、田んぼの中の光がさえぎられるため雑草の成長を抑えられ、農薬を減らしたコメづくりが期待できるということです。 また、GPSが搭載されて走行位置を細かく管理できることから、田んぼ
農作業者の気づきを収集、活用 農業分野で初の音声つぶやきシステム開発
北陸先端科学技術大学院大学の内平直志教授らの研究グループと株式会社ぶった農産（石川県野々市市）は、農業界で初となる農作業者の気づきを収集・活用する音声つぶやきシステムを開発し、実際の圃場で2020年6月から10月まで運用し、農業における知識継承に有用であることを確認した。 今回は、介護現場などで利用されている音声つぶやきシステムを活用し、農業において複数人で気づきを残し、コミュニケーションを行う初の試みを行った。この試みでは、ペンやメモ用紙を使わずに作業者の音声を記録し、どこでつぶやいたかはGPSの記録をもとに特定する。現在の栽培記録を手軽に作成できるため、記録としての信用性も高まる。 さらに現場で熟練者の気づきを収集することで、従来は明らかになっていなかった熟練者の知識や技能を表出化することができる。また若手の気づきを残すことで若手の知識の不足している部分や躓きやすいポイントを把握して、
オープンAPIでスマート農業が加速化！：農林水産省
農林水産省は、農業機械から得られるデータを様々なソフトと連携する仕組み（オープンAPI※）の整備に向けて、事業者の対応指針を示した「農業分野におけるオープンAPI整備に関するガイドラインver1.0」を策定しました。 ※オープンAPI（Application Programing Interface）：データ連携のための仕様を外部へ公開し、一定の条件の下、他のシステムと連携する仕組み。これにより、農業者が営農管理ソフトを利用して、ほ場ごとの作業記録を一元的に管理・分析ができるようになるなど、経営の効率化が期待されます。 1.農業分野でのデータの活用・連携について 農業者の高齢化や労働力不足に対応しつつ、生産性の向上を目指す上で、ICT・ロボット等を活用したスマート農業の重要性が増しており、作業の自動化や省力化はもとより、農業データの活用による効率的な農業経営や技術継承の円滑化などの効果が期
作物をAIで管理して室内で育てる「垂直農場」は何が優れているのか?
光・温度・室温をコントロールして野菜を安定供給する水耕栽培を利用した植物工場が日本を含む世界中で稼働しています。そんな植物工場の中でも狭いスペースを有効活用できる「垂直農場」の利点について、垂直農場を展開するPlentyの共同設立者であるネイト・ストーリー氏が語っています。 2-Acre Vertical Farm Run By AI And Robots Out-Produces 720-Acre Flat Farm https://www.intelligentliving.co/vertical-farm-out-produces-flat-farm/ Plentyの垂直農場では、水耕栽培された植物が天井から列になってぶら下がっています。作物に影響する水・光・温度といった環境はAIによって管理されており、作物を一年中安定して生産することができます。さらに、AIは作物の成長を認識するこ
グーグル、IBMも農業スタートアップを支援。気候変動などの苦境を乗り越えるアグリテック最新動向 | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア
人類史上、最も長い歴史を持つ産業である、農業。生きるために必要な「食」を担うエッセンシャル産業であるが、気候変動や環境変化の影響を直に受け、マンパワーに大きな負担がかかる難しい分野でもある。それゆえ人間は知恵を絞り、農薬開発や温室栽培など、その時代の「最適解」を導き出してきた。 近年は、農業分野にもデジタル・トランスフォーメーション（DX）の波が押し寄せ、テクノロジーを利用した農業「アグリテック（AgriTech）」が注目されている。AIやロボティクス、バイオテクノロジーを使って「持続可能な農業」を目指そうという動きも世界中で活発化している。 本記事では、世界で進む「農業DX」と注目のアグリテック企業について紹介する。 「農業の情報格差問題」に挑む学生スタートアップ IBMが主催するテックスタートアップコンペ「Call for Code Global Challenge」 農業の難しさの一
![グーグル、IBMも農業スタートアップを支援。気候変動などの苦境を乗り越えるアグリテック最新動向 | AMP[アンプ] - ビジネスインスピレーションメディア](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/37e194e6ea154d835288e911b99cd107d8c7d8dd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fampmedia.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F11%2Fagri-tech-1.jpg)
機械学習により、カメラのみで人を追従 特殊なマーカーも不要「収穫サポートロボット」アトラックラボが佐賀大学 佐藤和也教授らと共同開発 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
株式会社アトラックラボは国立大学法人 佐賀大学、銀座農園株式会社と共同で、機械学習を活用した人認識による人追従型収穫物搬送ロボット車を開発したことを発表した。 カメラと人との距離を算出し、距離に応じて自律追従 人追従型収穫物搬送ロボット車は搬送ロボット車に装着したカメラ映像をもとに、機械学習により人の大きさを検知し、カメラと人との距離を算出、距離に応じて搬送ロボット車は人追従走行と停止を判断して自律追従する。 搬送ロボット車を追従させたい人は簡単なビブスを着用するだけで、特殊なマーカーなどを身につける必要はない。また葉などが茂り、カメラが人の足元まで映らない場合も、適切に人の大きさが認識できるように機械学習を行っているという。 カメラ映像をもとに機械学習により人の大きさを検知し、距離算出と人追従走行と停止を行う制御アルゴリズムは、佐賀大学教育研究院自然科学域理工学系の佐藤和也教授が開発、移
AIやロボットは何を変えるか--農業機械メーカー大手に聞く業界の未来
農業は転換点に立たされている。深刻な労働力不足と不安定な環境に直面している同業界にとって、積極的なテクノロジーの導入は、もはや特殊な選択肢ではなくなり、農場経営の成功に欠かせない重要な要素になってきた。 そうした転換を推し進めている多くは新進の開発企業だが、農業に深く根をおろした古くからの企業も例外ではない。例えば、農業機械ブランドのJohn Deere（ジョンディア）を手掛けるDeere & Companyなどの企業が提供するスマートテクノロジーは、土地や環境への影響を抑えながら、農場の効率化と生産性向上、より確実な収穫高の確保に貢献しつつある。「老犬に新しい芸は仕込めない」という常識的な格言とは逆に、Deere & Companyは、人間の能力を超えた範囲とスピードで必要な作業を判断し実行できるように、同社の機器に人工知能（AI）と機械学習を搭載している。スマートロボティクスを通じて農
コメの等級をAIが判定 スマホで撮った写真を解析 農業ベンチャーが新サービス
スマート農業サービスを開発するスカイマティクスは7月30日、スマートフォンアプリで米粒の写真を撮ると、AIがコメの等級の目安を判定するサービス「らいす」をリリースした。農林水産省の等級検査に出す前に、農家がコメの品質を確認できるようにし、想定と検査結果に差が出ることを防ぐ。 基本料金は無料。解析回数などの制限を解除した有料プランも用意する。価格は月額500円（税別）から。 検査用の皿に1000粒ほどのコメを敷き詰め、アプリ内から起動したカメラで撮影してボタンを押すと、AIが画像を解析。数秒以内に等級の目安を表示する。解析を担うAIは、農水省が定める玄米の検査規格を学習している。解析したコメのデータは、収穫日や品種などの情報を追加して保存できる。 「らいす」のメリットは？ 農水省は玄米に1～3等の規格を設けており、等級検査によって水分量や形状、異物混入の有無などを確認。品質に応じて等級を分け
トマトの画像物体検出データセットが無料公開 農業でのAI活用に | Ledge.ai
Laboro.AIは7月15日、同社のエンジニアコラムにてトマト画像物体検出データセット「Laboro Tomato」を公開した。 Laboro Tomatoは、国際的な著作権ライセンスであるクリエイティブコモンズのCC BY-NC 4.0（Attribution-NonCommercial 4.0 International）のもと、非商用目的に限り無料で公開している。なお、商用目的での利用の際は、Laboro.AIの問い合わせフォームより連絡が必要だ（外部サイト）。 ＞＞ Laboro.AI ＞＞ Laboro.AI エンジニアコラム 合計804枚の画像データ 成熟、半熟、緑熟に応じたアノテーションLaboro Tomatoは、物体検出技術のなかでも精緻な検出を実現するインスタンスセグメンテーションでの利用を想定して開発された。インスタンスセグメンテーションとは、画像をピクセル単位で分
AIトマト栽培で、オランダの農家を超える結果が！温室自動栽培チャレンジ【人工知能・WUR・Autonomous Greenhouse Challenge 】
こんにちは。オランダのミズキです。 世界一の農業大学であるオランダのワーヘニンゲン大学で開催されていたAutonomous Greenhouse Challenge（温室自動栽培チャレンジ）の第二回の結果が出たので、ご報告します。 結果からお伝えすると、AI栽培がオランダトマト農家の2倍以上の収益を出しました！ 以下に本プログラムの簡単な紹介とその結果をご紹介します。 www.wur.nlより AI（人工知能）を用いたトマト栽培の世界的なチャレンジ（コンペ） Autonomous Greenhouse Challengeは、オランダのワーヘニンゲン大学および世界的なIT企業であるテンセント（中国）が共同開催。 コンセプトはその名の通り、AIを用いて温室栽培を行うコンペです。 去年に続いて今年が2回目の開催となります。 なお、去年は「きゅうり」で行われており、優勝はマイクロソフトのチームで、
アグリテックに魅入られた濱田さんが歩んできた失敗と復活劇
北海道と言えば美味しいモノでいっぱいの大地というイメージを持つ人が多いと思う。実際、第一次産業は盛んで、農業や酪農へのIT活用先進地でもある。そんな北海道の地を舞台にアグリテックのスタートアップとして起業し、奮闘する農業情報設計社の濱田 安之さんが自らの挑戦と失敗の歴史を語ってくれた。 机上の研究者ではなく現場を知るエンジニアでありたいと願った 濱田さんがCEOを勤める農業情報設計社では、トラクターの自動運転技術などを提供している。国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構や農林水産省で農業機械開発の研究者として長年勤めていた、農業機械のエキスパートとしての経歴を持つ。 「当時からトラクターの自動運転システムを手がけていました。トラクターはまっすぐ等間隔に走らせることが重要なのですが、それが簡単ではないのです」（濱田さん） 自身でも運転してみて、まっすぐ走らせることの難しさと重要性を
漁業、農業へのAI、IoT活用は実用段階へ--KDDIが手がける5つの事例
10月30日に開催された“食”とテクノロジーがテーマのカンファレンスイベント「CNET Japan FoodTech Festival 2019」で、大手通信事業者のKDDIが講演を行った。同社で地方創生という課題に取り組んでいる石黒氏が登壇し、日本の“食”の大元となる漁業と農業に、先端テクノロジーをもつKDDIらしい手法で関わっている5つの実例を取り上げた。 養殖事業の効率化、活性化に向けた漁業への取り組み KDDIが通信事業者でありながら地方創生や“食”に関わるのは、東日本大震災後2012年に発足した被災地での復興支援、地域活性化事業を担う「復興支援室」での活動が元となっている。震災から一定の期間が過ぎた2017年には「地方創生支援室」へと名称が改められ、日本全国の地方創生、地域の基幹産業としての第1次産業、ひいては地方における大きなテーマの1つである“食”についても、KDDIのもつ通
なぜ、農業は“死亡事故”が圧倒的に多いのか--未然に防ぐ「スマート農業」の可能性
農林水産省の発表によると、2017年の農作業事故死亡者数は304人にのぼる。この数字を農業就業者10万人当たりに換算すると死亡者数は16.7人となり、過去最多の数値となった。この数値は他産業と比較しても異常なまでに多いが、世間一般にはあまり知られていない事実だ。 そこで今回は、「農作業事故の原因と解決策」について探ってみたい。なぜ、農業では”安全”が置き去りにされたままなのか。農作業事故を防止するには、どのようなテクノロジーや農業スタイルが求められるのかーー。 日本農業情報システム協会（JAISA）代表理事／スマートアグリコンサルタンツ CEOの渡邊智之氏と、水田の水管理を自動化するスマート水田サービス「paditch（パディッチ）」を販売する笑農和の代表である下村豪徳氏に話を聞いた。 農作業事故のうち「機械作業事故」が約7割 ――農林水産省のデータによれば、産業別の死亡事故は農業が圧倒的
ナスの収量予測でAIと人が初対決、データ駆動型園芸農業を推進【高知県IoT推進ラボ】
土佐カツオなどのイメージが強い高知県は園芸農業も盛んだ。ナス、みょうが、ニラなどは全国1位の出荷量を誇る。その園芸農業を“データ駆動型”に変える取り組みの一環としてナスの出荷数予測プロジェクトを推進するのが高知県IoT推進ラボだ。2019年6月27日には、収穫量を予測するAI（人工知能）と、高知県農業技術センターの研究員による、「ナスの収量予測対決」を実施した。同対決を含め、高知県IoT推進ラボの取り組みを紹介する。 坂本龍馬や土佐カツオなどで知られる高知県は、園芸農業が盛んな県でもある。ナス、ミョウガ、ニラなど全国シェア１位の出荷量を持つ品目も少なくない。たとえば2016年の市場シェアでは、ミョウガが87.1％、ショウガは44.4％、ニラは28.1％、ナスも15.8％を占める（写真1）。
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農業分野のアプリ開発のスタート地点は『手が土で汚れてるのでアプリは操作しないな』の状態 現場で本当に求められているものの話
