多品種のイチゴの栽培試合を競い合います。アルゴリズムとデータは新しい農業を助けます。

10月15日に三ヶ月近くの競争を経て、国内初のイチゴAI栽培大会の第一シーズンが終わりました。人工知能チームは全体的にトップの農人チームをリードしています。

7月20日、国連食糧農業組織の指導の下、中国農業大学と連合して開催された第1回「多農研科学技術大会」が雲南省昆明で始まりました。全世界からのAIチーム4本、中国イチゴ栽培強県からのトップの農人チーム4本が、120日間の高原イチゴ栽培挑戦試合を展開します。

今は試合の後半を過ぎて、第一シーズンはイチゴが豊作を迎えました。現場のデータによると、AIチームとトップの農人チームのイチゴは砂糖などの指標が同じですが、AIチームは生産量で全面的にリードしています。平均的にトップの農人チームの175%以上を超えています。

同時に、AIチームの「アルゴリズム農地」も段階的な成果がありました。クラスターアルゴリズム、画像認識アルゴリズム、衝突アルゴリズム、多層神経ネットワークなど20種類近くのアルゴリズムが集まっています。国内イチゴ栽培のために「スマートプラグイン」を探索し、ワンタッチで最適な栽培を実現することが期待されます。

「今回は『人機競技』ですが、人機提携を模索して、人工的な経験をデータ化し、生産区に参考モデルを提供します」多多農研大会組織委員会の責任者である蘭克氏によると、現在のデータは最終的な結果を代表していない。AIチームとトップレベルの農人チームが、中小栽培者の利益向上に役立つ最良の解決策を模索することができるという。

AIチームの多くの指標がリードしています。

「ワンタッチ栽培」を目指す

9月からの第一シーズンは、AIチーム4本とトップレベルの農人チーム4本で、イチゴの生産に差が出てきました。

大会の技術支援者によると、雲南省農業科学院の専門家チームの測定データによると、成熟周期における果実の数は、智多苺、AiCU、NJAI.苺、Cyberr Farmer.HortiGraphの四つのAIチームが全面的にリードし、全体の平均値はトップの農人チームの175%以上を超えている。平均的な果重指標では、Cyber Farmer.HortiGraph、NJAI.苺、智多苺の3つのAIチームがリードしています。

雲南省農業科学院研究員の阮継偉博士の目には、試合の8チームの「それぞれの神通力」が、急速に高原気候下のイチゴ栽培作業に適応し、雲南省のイチゴ生産シーズンを60日以上繰り上げることに成功しました。

「揚子江の中下流でイチゴが栽培され始めた時、大会の第一シーズンはすでに豊作で、これだけで雲南省の夏と秋の新鮮なイチゴの消費の空白を埋めることができます。」阮継偉は言った。試合をサポートするために、雲南省農業科学院の専門家チームは自主的に研究開発した種苗催花と果物緑色高効率生産の2つの国家技術発明特許サポートを提供しました。

試合の二ヶ月間、AIチームは絶えず新しい技術を探求して、農民のために「ワンタッチ栽培」を実現します。

4つの独立したAI温室では、オランダ騎士集団のインテリジェント化環境制御コンピュータと水肥一体化システムを適用し、50セット以上のセンサーを集積し、温度湿度、光照射強度値、二酸化炭素濃度など45本の生産環境パラメータをリアルタイムで読み取り、設定条件によって、30本以上の灌漑、通風パラメータを自動化することができます。

40人余りの科学者は異なる学科、異なる分野から来ました。競技専用のAPIインターフェースを通じて、革新的なアルゴリズムを利用して、それぞれのAIモデルを完備し、人工知能で「無人当番」のイチゴ栽培に挑戦します。

「クラスターアルゴリズム、画像認識アルゴリズム、衝突アルゴリズムなど様々な戦略を通じて、より鋭敏なAIモデルのトレーニングを模索しています。医師のように、イチゴの生育や環境について「問診」し、自動的に精密化するようにコントロールします。智多苺隊長程奔はAI農業は高価な実験室技術ではないと紹介しました。彼らは試合を通じて、ほんとうに雲南の本土に応用される解決案を探り出したいです。

多多農研科学技術大会審査委員会、中国農業大学情報と電気工学院教授の李道亮さんは、次世代の農民は、前世代の農民とはだいぶ違っています。新しい生産方式は必ず伝統的な作業パターンを覆します。知能政策決定、知能作業、これも未来の無人農業の核心です。」

AI農業データを深く耕して発展を助けます。

人工知能はどれだけ盛んに行われていますか？時代の需要はどれほど緊迫していますか？国連食糧農業機関は、2050年までに世界の人口は90億を超え、食糧需要は70%増加すると予測しています。どのように生産能力を最大化し、持続可能な発展を実現するか、人工知能は解決案の一つです。

目を合わせて農業を離れたことがない。米国の標準化農業と違って、中国の農業全体は分散した小規模の耕作を示しています。全体の農業サイクルの中で、農民は情報の盲点にあり、主観的な意思の判断は不確実性に満ちた市場に直面しています。また農民と消費者の間の流通構造は複雑で、農民はいつも早めの収穫を余儀なくされ、消費者も同等の価値の製品を獲得できない。

多くのプラットフォームをつづり合わせてデータ情報を集中させ、そのつづり合わせパターンが消費者の需要を集め、さらに上流の農民の生産に伝達させる。このモデルの本質は生産者のデータにエネルギーを賦与することによって、彼らにより十分な時間計画生産を与え、消費者のニーズに合致する。

2019年、多額の総注文量は197億件に達し、プラットフォーム農業（副）製品の活発な商店数は58.6万人に達し、同期比142%伸びた。

新農農村研究院高級総監の公沢氏によると、国内の各地域には明らかな地理環境、品種種類、成熟した季節の差異があるが、プラットフォームは消費側の変革を通じて、6億人余りのユーザーを分散させ、長い周期の需要を短期間の大量需要に迅速に集約することができる。

中国の農産物上りの第一大平台として、この農業変革の推進と自らの経験者である。農業に力を合わせて、「つづり合わせ」の基礎の上で、プラットフォームは次第に成熟した「農地雲つづり合わせ」のモデルに発展してきました。製品の需要はクラウド統合後、またプラットフォームを通じて全国に分布している新農人システムは、各大生産区にリンクし、品種、成熟周期、物流条件、正確に消費者に対応する。このモードはデータアルゴリズムに基づいていますが、今回の大会はさらにアルゴリズムと経験のあるゲームだけです。

多額の財政赤字報告によると、2020年第1四半期には、多農産物の注文数が10億件を超え、前年同期比184%増加し、2019年の農産物（副）の売上高は1364億元に達し、同109%増加した。データに対する感度は、人工知能と農業の結合の可能性を多く見せてくれます。

イチゴ栽培の試合はAI農業のためにたくさんの旗を振っていると見られます。「先端技術の進歩の一歩は、小農経営主体の多くの難題を解決し、より安定した農産物供給チェーンをもたらすかもしれない」公沢は思う。

試合の目的は簡単な勝ち負けではなく、古い世代の農人と新しい世代の技術の同台を通じて、次世代の人工知能技術と農事生産を結合して、中国の多くの農産物産業帯と小さな農家のために、より低コストで操作しやすいデジタル農業生産管理方法を提供します。公沢は21世紀の経済報道記者に語った。これはまた人工知能駆動の成果です。