Kyomaru・en, ein landwirtschaftliches Unternehmen in der Stadt Hamamatsu, Präfektur Shizuoka, arbeitet mit Itochu Techno Solutions (CTC; Minato-ku, Tokio) an der Entwicklung eines künstlichen Erntevorhersagesystems. Wir führen einen Demonstrationstest für Intelligenzmodelle (KI) durch. Mit einer im Haus installierten Kamera mit künstlicher Intelligenz bestimmen wir das Wachstum von Gemüse und sagen das Erntedatum voraus, zusammen mit Informationen über die Umgebung im Haus. Es soll für die geplante Produktion und den Versand nützlich sein. Hydroponik baut Lauch, Mini-Sorten „Hime Chingensai“ und „Hime Mitsuba“ auf einem Grundstück von 1-3 Hektar an. Im Demo-Test misst die Kamera die Blattdehnung von „Hime Mitsuba“ und kombiniert die vom Umgebungssensor gewonnenen Daten zu Sonneneinstrahlung, Temperatur und Luftfeuchtigkeit sowie Wassertemperatur mit dem AIC, um ein Vorhersagemodell zu erstellen. Darüber hinaus bestätigt die tatsächliche Messung, ob es nach dem Vorbild zusammengebaut werden kann. Es beginnt am 6. Mai 2023 und dauert bis zum 5. Mai.
Effizienz im Vertrieb
In Kyomaru-en werden das Aussaatdatum, das Pflanzdatum, die Anzahl der Pflanzen usw. in einer PC-Tabelle für die geplante Produktion und den Versand aufgezeichnet. Basierend auf bisherigen Erfahrungen haben wir den voraussichtlichen Erntetermin vorhergesagt. Wenn das Wachstum anders als geplant ist, können Sie die Konzentration der hydroponischen Nährlösung ändern oder 2-3 mal pro Woche ein Dachfenster oder einen Vorhang öffnen. Es wird auch verwendet, um das Pflanzenwachstum durch Schließen der Pflanze anzupassen. Da es 3 Elemente gab, war das Messen sehr zeit- und arbeitsaufwändig. Daher haben wir ein CTC-System entwickelt, das Messungen mit einer Kamera durchführen und den Aufwand für das eigentliche Messen verringern kann. Ich sah es. Kyomaru-en-Manager Hisashi Kawaguchi sagte: „Wir messen und bestätigen jeden Tag die prognostizierten Werte des implementierten Systems. Es ist fast richtig“, sagt er. das für die Ernte benötigte Personal einbeziehen, um das Volumen und die Menge der Sendungen abzuschätzen. „Wir können einen Bestimmungsort für die Verteilung bereitstellen.“
Eine Quelle: https://news.yahoo.co.jp