農業の「人工知能」活用を阻む最大の壁は何か センサーの限界を逆手にとった「ノイズだらけのデータ」の活用
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状況証拠の積み重ねが意外な結論を導き出すのか？至極真っ当な結果を語るのか？
私は畑作業を基本的には感覚でやっているのですが、それでも少しづつ結果を出しやすくなっています。
ちなみに野菜の袋詰めを毎日やっていた頃は200gの水菜とかほぼ一発で掴むことができました。
勘の精度もバカにできないと思っています。従来の電気系センサー技術に加え、光学系センサー技術が色々な用途で、しかも安価に使えるようになると良いです。
浜松ホトニクスが、名古屋大学を中心とした農林水産省異分野融合事業で開発・実証をしてきています。
この分野では、理化研の和田教授も取り組まれています。
更に多くの異分野企業の参加を期待したい。全くその通りです
水耕栽培なんかはむしろ環境コントロールができるぶんマシな方でして、毎度書いている通り露地栽培はこれに加え天候を始めとする不確定要因が多過ぎてデータ収集すべきデータがわからないという状態です。
よく勘に頼っていると時代遅れな部分を指摘されたりしますが、そもそも勘を機能させるためには土中の物理性や生物性を一定に保つ土台があった上での話しになります。ベテランのかたが時間をかけて作り出した土壌状態をすぐ作り出せるわけではないですし、地下水の流れや根本的な土質などでそもそも作り出すことが困難な場合もあります。
そんな農業では確かに雑なデータと表現されているやり方の方が分かりやすいかもしれませんね。弊社でも土壌分析データと気象庁のデータを利用した積算温度、積算の降水量、積算日照時間からおおよその肥料溶脱率、土壌水分、作物の成育ステージを計算させることで作業を決めてますが、これぐらいの漠然としたデータ利用ぐらいに止めないと日々変わる天候に対処できないです。
プログラムを作る人は完璧を求め勝ちですが、バグがあるのが当たり前ですし、管理が完璧じゃなくても土は自然と拮抗状態を作り上げます。この復元性の高い自然に少し波風を立てるぐらいが人間のやってる農業なんだと思います。
