AIの予測モデル、コメ収量を高精度で予測
ゴンダール大学の研究チームは、木構造系の機械学習モデルによる投票型アンサンブルと、置換に基づく特徴量選択を組み合わせ、コメの収量を予測したと報告した。
原文を読む →ゴンダール大学の研究チームは、木構造系の機械学習モデルによる投票型アンサンブルと、置換に基づく特徴量選択を組み合わせ、コメの収量を予測したと報告した。
原文を読む →カルナータカ州リモートセンシング応用センターは、衛星画像、ドローン、AIを使う試験事業の入札を公示した。作物の地図化、病害虫の検出、村単位の収量推定を行う。
原文を読む →研究チームは、深層学習、灰色オオカミ最適化、説明可能なヒートマップ、Geminiを使ったチャットボットを組み合わせた。シコクビエの病害を98.36%の精度で検出した。
原文を読む →構成の異なるTabNetを組み合わせた新手法は、複数の出所をそろえた土壌データから7種類の作物を90.5%の精度で分類した。XGBoostや単独の最適化モデルを上回った。
原文を読む →大麻関連企業がAI技術を使える例を10個挙げ、経営者が検討すべき点として紹介している。
原文を読む →韓国地方情報研究院は、自治体の人工知能への転換を支援する指針を出した。
原文を読む →忠清南道礼山で2016年に帰農したキム・ドンロ代表は、韓牛46頭の飼育を始めた。
原文を読む →Google DeepMindのAI対応最高責任者リラ・イブラヒム氏が、ET紙のテック担当編集者スラビ・アガルワル氏の取材に応じた。開発に責任を組み込む方法や、影響を受ける地域社会を開発過程に加える方法を語る。軽視されてきた作物の研究や、答えを与えるだけでなく学びを助けるツールなど、AIが意味ある違いを生み得る分野にも触れる。
原文を読む →慶尚北道が、人工知能を使って農産物の流通を変える取り組みを強めている。
原文を読む →連邦議会のAI委員会は、自国の技術力の確保、太平洋の近隣諸国との恩恵の共有、最先端モデルへの安全保障上のアクセスを指摘した。著作権の扱いは決着していない。
原文を読む →福岡市の株式会社SACMOTs(代表取締役CEO:村上真哉)が、公益財団法人PwC財団の「助成事業2026年度春期」に採択された。種子の品質をAIで評価する技術の検証に取り組む。
元の記事を読む →資産2.7億円の投資家、おけいどん氏が、米国以外の独り勝ちメーカーやオンリーワン企業など外国株3銘柄を選んだ。2018年に台湾のTSMCに投資して以降、30銘柄以上の半導体株・AI株を持つという。
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