研究者らが、オリーブ農家が収穫時期を予測するのに役立つAIツールを発表

研究者らは、機械学習を用いてモデル農場から得られた様々なデータポイントを分析し、90％の精度でオリーブの収穫時期を予測することに成功した。

3年以上にわたる開発を経て、先月ハエン県メンギバルで開催された会議で、Predic 1運用グループの成果が発表された。

同グループの任務は、オリーブ収穫の予測をシーズン全体にわたって行えるプラットフォームを提供することであり、彼らは最大 90% の精度でこの目標を達成したと述べています。

この研究は、ハエン大学、セテメット（Cetemet）、シトリバ（Citoliva）、アンダルシア農業食品協同組合（Cooperativas Agroalimentarias de Andalucía）、農民組合、ヌテスカ（Nutesca）からなるコンソーシアムによって実施され、ハエン、コルドバ、グラナダにある伝統的なピクアル種のオリーブ園がテストケースとして用いられた。

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ハエン大学地図・測地・写真測量工学部のマリア・イサベル・ラモス教授（この技術に関する2022年の研究論文の筆頭著者）によると、予測システムはオリーブ産業の将来にとって極めて重要である。

「科学的な観点から見ると、収穫量の予測は精密農業における最も複雑な課題の一つです」と彼女は述べた。 「花粉の放出と果実の生産との密接な関係に基づいて予測を行う研究もあれば、気象生物学的、 「7月以降、これらすべての変数（大気生物学、植物発生学、気象学的変数）を用いた予測は、効率的かつ許容できる精度で得られています。」

「我々は、この予測をさらに進め、開花前の期間、つまり農家が農場における戦略的計画や経済的投資を行うずっと前に、最適な予測を行えるようにしたいと考えています」とラモス氏は付け加えた。

同グループは、これまで予測医療プロジェクトで使用されてきたデータマイニング手法を用い、当初のターゲット地域全体の気象データと過去の収穫データから回帰モデルを作成した。

これには、サーモグラフィセンサーやマルチスペクトルカメラを搭載したドローンによる最新データ、衛星画像、生物季節学的評価、葉や土壌の分析、モデル農場から収集したデータなどが組み合わされました。

このモデルは、人工知能の中で最も確立されており、農業分野でも実績のある機械学習を活用して、作物の収穫量を可能な限り正確に予測します。

サポートベクターマシンアルゴリズムを使用することで、線形カーネルやガウスカーネルなど、複数のカーネルを使用することが可能になりました。 これにより、アルゴリズムがデータの性質に適応しやすくなり、無限の変換を実行できるようになります。

このプラットフォームは、スペイン政府の農地地理情報システムである SIGPAC と同様に、Web ベースのアプリケーションとして無料で利用可能となる予定です。

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ユーザーは、要求した情報をインタラクティブなグラフで表示し、データをエクスポートすることができます。

ハエン大学のコンピュータグラフィックス・地理情報学講座長であり、本プロジェクトの技術コーディネーターを務めるフランシスコ・ラモン・フェイト・イゲルエラ氏は、ユーザー数が増加し、将来の収穫結果がシステムにフィードバックされるにつれて、 予測の精度は向上するだろうと説明した。各地域に合わせた、より効率的なモデルの構築も可能になるだろう。

アンダルシア農業食品協同組合（Cooperativas Agro-alimentarias de Andalucía）のホセ・メナル・パチェコ氏は、プロジェクトの結果や知識をステークホルダーに普及させる上で、同組織が果たす役割の重要性を強調した。

同氏は、会員の農場経営と資源の最適化を図るため、本プロジェクトの成果が広く認知され、採用されることを期待している。 これらの会員は、年間売上高 1,100 万ユーロ以上、アンダルシア州のオリーブオイル総生産量の 70% 以上を占めています。

このプロジェクトは、農業生産性とオリーブ部門の持続可能性に関する欧州イノベーション・パートナーシップの地域運営グループへの公募の一環として、欧州の農村開発農業基金およびアンダルシア州政府から資金提供を受けています。」の地域運営グループ募集の一環として、欧州の農業生産性・持続可能性に関するイノベーション・パートナーシップの一環として、欧州の農業農村開発基金およびアンダルシア州政府から

「共通農業政策（CAP）の枠組みの中で、一連の新たな改革が実施されています。これには、これらの環境目標を掲げた気候変動対策や、 また、農家を支援することで、持続可能かつ競争力のある農業セクターの実現も含まれています。 さらに、これらの目標を達成するために、オリーブ産業のデジタル化への強いコミットメントを持って取り組んでいます」とラモス氏は述べた。

さらに彼女は、「これらの目標の達成は、このセクターに関わる各関係者が適切な意思決定を行うかどうかにかかっています。 したがって、予測システムは管理および意思決定において極めて重要なツールとなります。」