デジタル園芸
ケネス・トランとジョン・チャン
で書かれているように 温室における人工知能 (AI) の力に関する記事、適切に設計され、正しく実装された AI システムは、生産者が生産単価を下げながらより高い収量を達成するのに役立ち、その結果、農業をより持続可能にすることができます。 AI は、本来の温室運営全体にわたって洞察力に富んだ分析を生成することで、生産者がデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行えるようサポートし、生産者が効率と持続可能性について将来を見据えることができるようにします。 農業慣行の次の革命は、次の要素によって大きく左右されます。 combination of artificial intelligence and human wisdom.
[テクノロジーと産業景観の間のペースの速い銃撃戦の前で]、
クラウド、モバイル、モノのインターネットの時代において、デジタル園芸は、農業ビジネスがデータ主導型、効率性、回復力を維持するために不可欠になります。 食品生産者はより分散化された効果的な生産管理を求めていると伝えられているため、これは特に新型コロナウイルス感染症の世界的危機に関連しています。 コイドラは、AgTech ドメインの代表として、未来志向の園芸家が持続可能な事業を構築するための重要な基盤であるデジタル園芸の基礎知識を築きます。
と言われている there's No AI (Artificial Intelligence) without IA (Information Architecture)。園芸では、IA はデジタル園芸を意味します。データは AI の燃料です。 AI（ロケット船）が高度になればなるほど、大量の高品質でクリーンなデータ（ジェット燃料）の必要性が高まります。データ管理には強固な基盤が必要です。しかし、AI の時流に乗ろうとする急ぐさなか、企業 (さらにはデータ サイエンティストや機械学習の専門家自身も) は、組織内でデータを取得、利用、共有する方法に関する強固な基盤を構築するという重要な必要性を見落としています。これには、データ品質を確保するための技術インフラストラクチャと運用プロセスの両方が含まれます。
デジタル園芸の重要な機能
デジタル園芸では、主に園芸のデジタル変革について説明します。 栽培食品と観賞用植物の生産の変革。 園芸のデジタル変革中、データ対応の取り組みは AI によって調整され、農場の運営モデル全体に浸透します。 このようなプラットフォームには、次の主要コンポーネントが含まれています。
- データ ゲートウェイ: センサーとクラウド間のデータ交換の入門書。 デジタル園芸は、漁師が網を投じて温室運営に関するあらゆる領域の知識を収集するようなものです。
- クラウドベースのデータ管理: データ交換とアプリケーションの相互運用性を実現する、API (ビジネス向けソフトウェアをプログラムするアプリケーション定義とプロトコル) を備えたプラットフォーム。 ここは、漁師が上陸したときに大漁を選別する場所です。
- ビジネス インテリジェンス: データからの洞察。データの監視と分析にあらゆるデバイスで利用できます。 これで、それぞれの魚が適切な治療を受けられるようになり、漁師は作物の世話をする温室栽培者に有用な分析を提供する準備が整います。
An IoTスイート、 私たちがコイドラでそれを呼んでいるものは、上記の XNUMX つの主要な機能をすべて備えています。 これは、複数のソース (センサー、レガシー制御システム、補助データベースなど) からデータを収集して利用する、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせたシステムです。 このシステムはデータをクラウド ストレージに保存するため、企業はインターネット アクセスがあればどこからでも履歴データとリアルタイム データを分析できます。 これにより、生産者が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ実用的な情報が企業に提供されます。 デジタル園芸プラットフォームが正しく実装されれば、事業主は世界中のどこからでも屋内農場を制御できるようになります。 そして、モノのインターネットがより洗練されるにつれて、より多くの貴重なデータが交換され、栽培者は本格的な AI を活用した農場にシームレスに移行するデジタル園芸の恩恵を受けることになります。
企業はどのようにデジタル園芸を温室に導入できるでしょうか? この質問に対する解決策は、次の質問への答えによって決まります。温室は拡張性と自律成長を考慮して設計されていますか? 高度なデータ分析をこのインフラストラクチャ上に展開できますか? そして最も重要なことですが、なぜ私のビジネスはデジタル園芸を採用する必要があるのでしょうか?
コイドラでは、大規模なビジネスの方向性を決定する前に、「なぜ」という質問に答えることが、ビジネスの将来を大きく特徴づけると信じています。 理由が理解できれば、残りは後から続きます。 この記事の冒頭で述べたように、農業へのテクノロジーの拡大には、同時にデータを活用して持続可能なビジネスパフォーマンスを推進し、世界の食料サプライチェーンのペースの速い課題に適切なリソースとスキルを割り当てる必要があります。 デジタル園芸を本来の農業サプライ チェーンに統合することは、明確なデジタル変革ロードマップから最大の投資収益率 (ROI) を得るという XNUMX つの明確な目的を持った投資です。
園芸家向けのコイドラのデジタル変革ロードマップ
コイドラのロードマップ – データ分析の進歩: デジタル化、デジタル化、デジタル変革。
コイドラのロードマップ – データ分析の進歩: デジタル化、デジタル化、デジタル変革。
このロードマップは、温室栽培者がデジタル変革の目標を達成できるように策定された段階の戦略的なマッピングです。 ロードマップには 3 つのモジュールがあります。
- 最初のモジュールは「Connected」です。ここでは、全員が接続して何が起こっているかを確認します。 学術的に言えば、この最初の段階はデジタル化であり、アナログ情報または物理情報がデジタル形式に変換されます。 すべての園芸データは収集され、Koidra の専用ダッシュボードに統合され、インターネット アクセスがあればどこからでも、あらゆるデバイスでアクセスできます。 これは上の図の最初のフェーズであり、企業は作物管理の決定を支援する記述的分析を行っています。 漁師の比喩を続けます。漁師は海に出て、大きな網を投げています。 私たちは彼のその日の獲物を厳選し、次の段階での夕食に何が適しているかを確認することができます。
- 彼の魚が気に入ったら、いつでも魚を持ち込んでもらうこともできます。 第 XNUMX 段階の「デジタル ツイン」では、Koidra はリアルタイム データ フィードを使用してシミュレーションと予測を実行します。 ドメインの履歴データは高度な分析を通じて実行され、過去の原因と影響が調査される一方、スマート検閲と予測モデリングは将来何が起こるかを継続的に予測します。 このモジュールは、チャートの第 XNUMX フェーズに対応します。ここでは、予測分析がファームからのより統合された非常に複雑な洞察に貢献します。 新鮮な魚は、さまざまな料理に合わせてすぐに入手できる必要があります。
- 魚をおいしい料理に調理してみてはいかがでしょうか。 3 番目のモジュールは「意思決定」です。これは多くの解決策がある問題ですが、Koidra はデジタル資産を最適化するための秘密のジュースである「物理誘導強化学習」を使用します。 現段階では、XNUMX つのモジュールはデジタル エコシステムに完全に統合されており、作物の手入れから作物の収穫計画に至るまで、企業にとって賢明な経営上の意思決定を行うことができます。 普通の漁師が恐るべき料理人に変身した。
この実装ロードマップの強みは、各段階が自己完結型で成功することを保証することであり、次の段階が評価されインストールされるまでの間、それ自体で高い ROI を生み出す必要があります。 たとえば、第 XNUMX 段階の生産者は、デジタル園芸の要点である人間の意思決定プロセスを支援するのに十分な重要なデータをすでに収集しています。 XNUMX つ目は、将来の予測を行うために過去のデータを収集する機械学習を伴う可能性があります。 私たちが次の最終の統合段階に進化すると、本格的な AI が生産者にさまざまな自動化された決定を与えることになるでしょう。
経験、AgTech 時代の通貨
コイドラでは、自律的な成長がイノベーションの目標です。デジタル園芸は、私たちが食料サプライチェーンの変革的な未来に向けて第一歩を踏み出す基盤であり、農家が漁業を行ったり、カスタマイズされたデータを入手したりするのを支援する漁師となります。コイドラは、IoT と Copilot Grow テクノロジー。
自律的成長のための拡張性を備えた完璧なデジタル園芸プラットフォームを実装する方法についてさらに詳しいご相談が必要な場合は、お気軽にメールでお問い合わせください。 hello@koidra.ai.