AIとドローン、数百品種のイネの生育段階を追跡
高頻度で撮る中解像度のドローン画像と、まばらな高解像度画像を組み合わせた多段階の深層学習の枠組みが開発された。遺伝的に多様な数百品種のイネについて、生育段階を特定する。
原文を読む →高頻度で撮る中解像度のドローン画像と、まばらな高解像度画像を組み合わせた多段階の深層学習の枠組みが開発された。遺伝的に多様な数百品種のイネについて、生育段階を特定する。
原文を読む →インド北部カルナールの農家ビル・ビルク氏は、トラクターのiPadで自動運転に切り替え、ジャガイモの収穫を機械に任せている。約145キロ離れた首都でも、AIが活用されている。
原文を読む →YOLOv8nを基にした軽量モデルは、茶の病害虫7分類で[email protected]が0.980に達した。モデルの大きさと計算量を大幅に減らした。より広い現場での検証は今後の課題である。
原文を読む →農業技術企業のBug Bugは、欧州で初の商業試験に向けて協議している。農薬が圃場で効果を上げているかを示す実地の証拠を求める声が強まっており、これを商機とみている。
原文を読む →浅い層と深い層の病斑特徴を融合したCNNが、いもち病の重症度を約93%の精度で分類し、感染した葉の面積の割合も推定した。ただ、データセットは400枚の画像にとどまる。
原文を読む →家禽飼育でIoTとAIを使った微気候の調整を扱った体系的レビューで、予測型の気候管理により±0.5℃の温度安定を実現できることが示された。
原文を読む →Haipeng Yu博士は、動物科学、遺伝学、AIをつなぐ研究を進めている。AI、遺伝学、データに基づく手法を組み合わせ、動物農業が直面する複雑な課題の解決に取り組んでいる。
原文を読む →チリの技術企業Plancton Andinoが、藻類監視プラットフォーム「ADICFito」を更新した。サケ養殖業者はWhatsAppで送った画像から、有害の可能性がある微細藻類をAIで識別できる。新版は90を超える植物プランクトンの分類群を認識する。
原文を読む →研究者らは、隠れた特徴がAI生成画像をのどかな情景に寄せていることを見いだした。
原文を読む →タイは、災害対応、農業、気候変動への耐性に衛星、地理空間データ、AI、ビッグデータを活用するとしたバンコク宣言を支持する。
原文を読む →HRFは報道発表で、既存と計画中のすべての事業を累積的に評価し、住民との協議と資源使用への強制力ある上限を設けるべきだとした。
原文を読む →パナソニック カーエレクトロニクスは、福井県農業協同組合(JA福井県)に、AI技術を使った配車計画自動作成システム「DRIVEBOSS」を納入した。
元の記事を読む →ヴィンロン省は、貴重な遺伝資源の保存、高品質な種子源の確保、主要な農業分野の競争力強化に向け、「農業種子バンク」事業の最終調整を急いでいる。
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