- 10月 15, 2026
ジャガイモ疫病の早期診断をAIで実現|軽量CNNモデルが現場画像で90%超の精度
エチオピアのジャガイモ生産現場向けに、軽量なCNNモデルを開発した。制御下データで98.66%、現場実地データで90.28%の精度を記録。既存の大型モデルより計算コストを抑え、小規模農家向けの病害診断アプリへの展開可能性を示した。
エチオピアのジャガイモ生産現場向けに、軽量なCNNモデルを開発した。制御下データで98.66%、現場実地データで90.28%の精度を記録。既存の大型モデルより計算コストを抑え、小規模農家向けの病害診断アプリへの展開可能性を示した。
DJIアグラシリーズの送信機における電源管理、各種ボタンの機能、および外部機器との接続端子について解説します。離陸前のバッテリー確認や、緊急停止、散布流量の調整など、現場での安全かつ効率的な運用に必要な基本操作手順を整理しました。
アフリカで実施された精密農業インキュベーションプログラム「PAIP 4.0」の開幕式を解説。若年層の農業離れに対し、ドローンやAI、GIS等の技術導入が雇用創出と収益性向上にどう寄与するかを専門家らが議論。資金調達や政策連携を含めた、小規模農家向けの技術適用可能性と普及戦略を整理した。
DJI Agras T100を用いた実機テストで、1フラット約6ヘクタールの散布とバッテリー消費を計測した。100リットルタンク满载時の航続距離や、作物ごとの散布量設定による性能差を解説。日本での導入検討時に必要な、稼働時間と充電サイクルのバランスを考察する。
大型言語モデル(LLM)の土壌有機炭素評価への適用性を検証した研究です。実測データとの比較、単位変換時の計算精度、類似圃場の識別能力を独立して評価し、AI出力を生態学的証拠として無検証で使うことのリスクを指摘しました。
サトウキビの葉病検出において、注釈付きデータが不足する課題に対し、Mean-Teacherモデルと離散ウェーブレット変換を組み合わせた半教師あり学習手法を提案。擬似ラベルの信頼性を高め、限られたデータで完全教師ありモデルに匹敵する精度を達成した。
スリランカのマンゴー園事例では、ドローン防除により水使用量を1ヘクタールあたり1000Lから30Lへ97%削減しました。マルチスペクトルカメラによる早期病害検知と、樹冠内部への浸透技術が収量安定を支えます。日本での導入を検討する農業法人向けに、具体的な運用データと課題解決策を解説します。
ミニトマトの収穫における果実損傷と低成功率という課題に対し、人間の手による摘み取り動作の力覚データを詳細に解析した。このデータに基づき、柔軟性と剛性を兼ね備えた新型グリッパーを設計・実装し、実環境での高効率かつ低損傷な自動収穫を可能にした。
カナダのFQT Farmが温室栽培で導入した自動化システム「Orisha」の事例です。6棟の温室と4棟のコールドトンネルをスマホで一元管理し、灌溉や換気を最適化しました。この運用により、トマトだけで年間約1,800万円(12.5万ドル)の売上を記録。人手不足解消と収量向上の両立を実現した具体的な運用手法と、日本での導入
中国農業大学の研究チームが、牛の熱中症を非接触で監視する統合フレームワーク「CowCare」を提案した。視点が異なる複数カメラからの映像を統合し、個体の追跡と微細な行動解析を高精度で行う。