農業も人工知能に負けています。アリババクラウド、ロンピンハイテックと提携してETを育成

人類最古の分野である農業とAIを組み合わせることで、どのような火花が生まれるのでしょうか。

12月20日、雲啓会議北京サミットにおいて、アリババクラウド、龍平高科技、中信クラウドは、主に選抜育種、インフラデータ化、農業管理、拠点地選定、作物生産予測など、農業分野におけるETを推進するための戦略的提携を発表した。

中国有数の種子会社である龍平高科技は、ハイブリッド米、トウモロコシ、野菜、小麦などの種子を主な事業としており、主要農作物の研究開発と革新能力は中国でもトップレベルにあります。

ET には強力な遺伝子ビッグデータ分析機能が備わり、膨大な遺伝子データの特徴的な次元と離散値をモデル化できるようになります。また、作物のゲノム、土壌、環境、表現型の関係を深く探究し、理想的な表現型に対応するシミュレートされたゲノムを選択し、育種効率を大幅に向上させることもできます。

基地の規模と管理コストの制限により、繁殖プログラムでは毎年、数万通りの選択肢の中から限られた数の組み合わせしかテストに選択できず、非常に非効率的です。 ET は、研究者が育種に関する決定を評価し、試験の最初の年にどの雑種が最も優れた成果を上げるかを予測するのに役立ちます。

ETは育種に加え、栽培拠点のデジタルトランスフォーメーションも推進していく計画だ。これには、農業生産プロセスにおけるさまざまな構造化データと非構造化データを収集し、クラウド上で体系化することが含まれます。農業における構造化データには、区画面積、植え付け品種、植え付け時期、土壌センサーデータ、水、肥料、農薬データ記録、自動気象観測所データ記録、農業情報などが含まれます。非構造化データには、ドローン写真、カメラ写真などが含まれます。

このデータを基に、ET はスマート農業管理を実施できるようになります。現場のエンジニアは、基地の土壌データ、リアルタイムおよび予測の気象データ、カメラ、ドローン写真、その他の情報ソースをいつでもどこでも閲覧でき、直感的で包括的なデータを使用して意思決定を支援できます。 ET は、収穫の 1 ～ 2 か月前に、作物の生産拠点と生育期にわたる多次元データに基づいて、あらゆる新しい作物品種の成長傾向を詳細に学習し、収穫量と品質を予測できます。

ETは、拠点や植栽品種の早期選定にも参加します。たとえば、ET は、生物季節学、天気、高度データ、さまざまな作物の既知の原産地を組み合わせて、特定の作物が最もよく栽培される場所を予測し、Longping High-Tech が拠点地を選択する際に役立ちます。同時に、ET は既存の基盤で栽培するのに適した作物を特定することもできます。

Alibaba Cloud は常に、世界中の産業用アプリケーションへの AI の導入を推進する先駆者です。農業以外にも、環境保護、工業、医療、都市管理など多くの分野にAI技術を応用することに成功し、産業が莫大な経済的利益を達成するのに貢献しています。 ETインダストリアル・ブレインを例にとると、同社はGCLソーラーやトリナ・ソーラーなど世界有数の企業の利益を数億元増加させることに貢献しました。