レタス栽培の不良苗を検出するAIシステムで生産性向上へ 丸紅らが開発
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丸紅ネットワークソリューションズ株式会社（丸紅ネットワーク）は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。
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水耕栽培における育成不良苗をAIが検出 病害の判別ミス防止に
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。
水耕栽培を含む第一産業は、ベテランのノウハウに依存しているプロセスが多く、若手へのノウハウ継承や、作業者がノウハウを平準化して共有することが難しい。そのため、不良苗発見の遅れ、病害の判別ミスなどを未然に防ぎ生産効率・歩留を向上させることが課題となっていた。
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。
また、丸紅ネットワークは、農産業界だけでなく各産業における社会課題の解決に向けて、TRANSCOPE-AIを活用した高付加価値映像監視ソリューションを創出していくという。
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AIがトマトの画像から成熟度ごとに判別 収穫予測などに活用
農業でのAI活用例としては、ほかにも収穫予測や生産管理などがある。
Laboro.AIは2020年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、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ーションでの利用を想定して開発されたものだ。
それぞれのトマト画像は、通常サイズのトマトとミニトマトの2カテゴリーに分類されている。そして、全体的に赤みがあり収穫可能なものである「成熟」（暖色の割合が90%以上）、一部に緑色の部分があり、成熟までにまだ時間を要する「半熟」（暖色の割合が30～89%）、全体的に緑もしくは白いものである「緑熟」（暖色の割合が0～29%）の3種類の成熟度に応じたアノテーションが実施されている。
Laboro.AIはLaboro Tomatoを使うことで、「成熟度をもとにした収穫予測」「成熟トマトのみの自動収穫」「劣化、陳腐化したトマトの特定や自動間引き」などでの活用シーンがあると考えている。
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