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クボタ、NVIDIAのAI技術を活用し作物を適時収穫する農機の自動化・無人化の実現へ
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画像はクボタコンセプトトラクタ(画像提供:株式会社クボタ)

NVIDIAは10月6日、株式会社クボタがNVIDIAのエンドツーエンド人工知能(AI)プラットフォームを採用し、農業機械のスマート化を加速させるために協業することを発表した。

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クボタ、NVIDIAと協業し自動化・無人化農機の開発を目指す

近年、日本の農業は高齢化にともなう離農が進む一方、農作業の委託、経営効率化のための農地集積などにより、営農規模の拡大が進んでいる。そのため、大規模農家が抱える人手不足や作業効率の向上、省力化などの課題解決のためのスマート農業の活用が急務になってきている。

そうしたなか、クボタはスマート農業の本格的な研究を開始しており、「農機の自動化・無人化による省力化」や「データ活用による精密農業」の普及を目指している。特に、農機の自動化・無人化による省力化の実現にあたって、クボタはNVIDIAのエンドツーエンドAIプラットフォームを導入する。

これまで、クボタはコンピュータービジョンの実装で自動運転・無人化農機の開発に取り組んできたが、今後はNVIDIAのエッジデバイス向けの組み込みAIプラットフォーム NVIDIA Jestonを活用し研究開発を進めていく。天候や生育状況などのデータから適切な農作業を判断し、これまで実現できていない作物の収穫作業まで適時に実行に移す完全無人農機の実現を目指す。

また、AIの学習側の環境としては、クボタはコンピューティングパフォーマンスのNVIDIA DGX AIシステムを導入し研究開発を進めていく。開発者はディープラーニングの開発に必要とされる、統合済みのフレームワークコンテナーを使用することで、AIモデルの設計やトレーニング、実験、展開を容易に実施することができる。そのため、研究開発から製品の市場導入までの時間の短縮が可能だ。

さらに、DGX システムで農機に搭載された多数のカメラから入力される情報を解析し、AIモデルの学習を重ね、その結果をNVIDIA Jestonに戻すことでモデルの精度を高めていくことができるという。

今回の協業について、株式会社クボタ取締役専務執行役員研究開発本部長の佐々木真治氏は以下のように述べている。

──佐々木真治氏
「クボタは、次世代の農業の在り方を見据えた取り組みを行っており、農業機械メーカーという枠組みを超えた、農業のトータルソリューションカンパニーとして、時代のニーズに適した農業の姿を先導しています。高い実績のあるNVIDIAのエンドツーエンドAIプラットフォームにて開発研究および製品化に取り組み、持続可能な未来の農業を想像していきます」

また、NVIDIAの日本代表兼米国副社長である大崎真孝氏は次のように述べる。

──大崎真孝氏
「NVIDIAのAIプラットフォームはAIの開発を加速させ、今後より高まるAIの需要にも十分応えることができるため、クボタの次世代の農業機械の開発において最適なプラットフォームといえます。クボタは現場のニーズにあった自動化・無人化された農業機械を開発し、国内外における農業を支え、農業労働力の創出に大きく貢献することでしょう」

現在、クボタは従来型農機の自動化・無人化を進めているが、今後は、次世代の完全無人農機の実現を目指すとともに、海外展開や作物展開を予定しているという。

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丸紅ら、レタスの水耕栽培における不良苗の検知にAI活用

農業の人手不足問題をAIの活用で解決しようする事例が増えつつある。

丸紅ネットワークソリューションズ株式会社(以下、丸紅ネットワーク)は2020年9月16日、株式会社トーヨーエネルギーファーム(以下、トーヨーエネルギー)が運営するレタス水耕栽培農園において、人工知能(AI)を用いた育成不良苗検出システムを株式会社トーヨーホールディングス R&Dセンターと共同開発したことを発表した。

本システムは、丸紅ネットワークが提供するAI分析映像監視サービス「TRASCOPE-AI」を活用しており、レタス棚の静止画をクラウドにアップロードし、クラウド上でAIが解析することで育成不良苗を検出する。

良苗・不良苗を学習した本システムを導入することで、不良苗を漏れなく検知し、作業者へ通知されるようになる。また、不良苗の発見後、早期に対応できるようになるため、生産効率を改善することも可能だ。

本システムは、第一弾として羽生市レタス水耕栽培農園の運用モデルをもとに開発されたもの。今後は、羽生市レタス水耕栽培農園を皮切りに、トーヨーエネルギーが施行する全国の農園での本システム導入による生産効率・歩留向上を目指していく。

引用先はこちら:クボタ、NVIDIAのAI技術を活用し作物を適時収穫する農機の自動化・無人化の実現へ

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