SOWITのAI活用事例：1つのアイデアが農業の未来をどのように変えようとしているのか

ご存知ない方のために改めてお伝えしますが、Ultralytics HUBはAIを使ってアイデアを実現するための場所です。

AIの経験は不要です。コードの知識も必要ありません。プログラマーである必要もありません。そして、次のイーロン・マスクになる必要も断じてありません。

必要なのはアイデアだけです…

SOWITの創業者たちはまさにそうでした。彼らはUltralyticsを活用して、農業および農場におけるAIの未来を塗り替えるアプリケーションを開発しました。

Link to this sectionSOWITとはどのようなチームか？#

SOWITは農学者、開発者、エンジニアで構成されるチームであり、そこにイノベーターという肩書きも加えて良いでしょう。彼らはまた、農業に新たな道を切り開く準備ができている素晴らしい野心を持っています。それは、アフリカの農家が農業を行う方法を根本から変える技術を提供し、彼らを支援することです。

Link to this sectionSOWITが解決したかった問題は何か？#

農業は困難な仕事であり、最低限の設備でそれを行うのはなおさらです。この地域では、農家は日常的な作業を完了するために、しばしば非常に骨の折れる、過酷で煩雑なプロセスを経なければなりません。

モロッコのマラケシュとイミンタヌートの地域間にある、SOWITが協力していた柑橘類農場では、一定の設備はあったものの、農業の潜在能力を最大限に引き出すには不十分でした。

このため、収穫量の推定はリソースから時間まであらゆるものを消耗させる非常に過酷な作業となっていました。一例を挙げると…

…180ヘクタールの農地に植えられた木々の一粒ずつの果実をすべて数えることを想像してみてください。

それは簡単ではありません。しかし農家であれば、生計を立てるために避けられない作業です。そして、農場全体としても、この作業には独自の欠点がありました。

Link to this section❌ 時間がかかる#

農地全体の果実を人力で数えることは、他の作業に割けるはずの多くの時間を浪費します。

Link to this section❌ 多くの人的リソースが必要#

農作業に従事する労働者全員を動員して果実を数えることはコストが高く、資本を急速に消費します。

Link to this section❌ 作業員による誤差が生じやすい#

人間は推定を歪ませるバイアスの影響を受けやすいものです。あるテストでは、23%のケースで、同じ果実を数えた2人の農家の回答が10%以上も食い違うという結果が出ました。

Link to this section❌ 不正確な推定による農場の経済的損失#

手作業での収穫量推定は正確ではなく、相対誤差が30%を超えることもあります。この不正確さは、計画、管理、農作物の販売に至るまで、あらゆるパフォーマンスに悪影響を及ぼす連鎖反応を生み出します。特に小規模農場は、交渉力の強いバイヤーに対して常に不利な立場に置かれます。

Link to this sectionでは、SOWITはどのようにUltralyticsのAIを活用して小規模農場を支援したのでしょうか？#

最大の課題は、最大の成果をもたらす手頃な技術に農家がアクセスできるようにすることでした。そこでSOWITは当然のごとくUltralyticsに目を向け、その結果は極めて優れたものでした。

SOWITはUltralytics HUBのバックボーンであるAIアーキテクチャ、YOLOv5（You Only Look Once）を使用して、木々に散らばった果実を特定するようにモデルをトレーニングしました。YOLOv5オブジェクト検出モデルは、世界で最も高速かつ正確なモデルとして有名であり、リアルタイムのオブジェクト検出をユーザーに提供します。

極めて効率的で強力です。さらに使いやすく、Ultralytics HUBを使えば誰でも利用可能です。Ultralytics HUBはAIの世界への架け橋であり、オブジェクト検出への入門と言えるでしょう。

YOLOv5を使用して機械学習モデルを試すのに、1行のコードも書く必要はありません。好きなモデルをトレーニングして、インスピレーションを得たあらゆるアイデアを実現しましょう。

Ultralytics HUBでは何でも作成できます。

SOWITのおかげで、農家は収穫量を推定するための新しい、簡単で迅速な方法を手に入れました。農家はアプリをダウンロードし、木を2枚撮影するだけで、果実の数がリアルタイムで計算されます。

以下は、YOLOv5の動作画像です。それらの果実をすべて数えるのに、あなたならどのくらい時間がかかるでしょうか？

Mfruits農場のテクニカルディレクター、Youssef Sridi氏のコメント：SOWITのアプリケーションを使用することで、現場のリソースを節約しながら、極めて高い精度で、タイムリーに収穫量を正確に推定できるようになりました。

Link to this sectionビジョンAIアプリの仕組み#

Link to this sectionステップ1：SOYFIELDアプリにログイン#

農家はまず個人のアカウントにログインする必要があります。

Link to this sectionステップ2：区画の詳細を入力#

農場はそれぞれ異なります。農家は区画を特定し、アプリ上でその輪郭を描く必要があります。その後、作物タイプ、木の本数、栽培方法など、農場に関する基本的な情報を入力します。

Link to this sectionステップ3：サンプルの木を提供#

農家は、必要な許容誤差を満たすために、サンプルの木を数本提供するよう求められます。これは、各木に対して（表と裏の）2枚の写真を撮影することで行われます。

Link to this sectionステップ4：YOLOv5にすべての面倒な作業を任せる#

ここが魔法の瞬間です。すべての画像はサーバーに送信され、YOLOv5が各木に実っている果実の数を検査・特定します。

Link to this sectionでは、これが農家にとって何を意味するのでしょうか？#

Link to this section✅ より正確な収穫量推定#

バイアスが減ることで、精度が向上します。農家は正確で一貫したサンプリング手法に頼ることができるようになり、長期的には収益と利益の増加につながります。

Link to this section✅ バイヤーに対して強力な交渉力を発揮#

正確かつ一貫性のある収穫量推定により、農家は収穫の最大2か月前に収穫量を予測できます。これにより、果実を購入しに農園を訪れるブローカーに対して、より大きな優位性を持つことができます。

Link to this section✅ 大幅な資本節約#

農場は、果実を数えるために多くの労働者を派遣する必要がなくなるため、人件費を削減できます。この余剰資本を農場の他の場所に投資することができます。

Link to this section✅ 生産性と収益の向上#

YOLOv5は、農地上の果実をすべて手作業で数える必要をなくすことで、より自動化されたアプローチを提供します。農家は収穫量の推定にかかる時間を大幅に短縮し、生産性を高めることができます。生産性が上がれば、収益も向上します。

Link to this section✅ 他の場所へ投資できる時間の創出#

Link to this sectionAIコンピュータビジョンで楽しみたいですか？#

必要なのはアイデアだけです。Ultralytics HUBを使えば、YOLOv5でモデルを簡単に作成し、アイデアを実現できます。私たちはプロセスを簡素化し、面倒な作業をすべて引き受けるため、コードの知識がなくても楽しいAI体験が可能です。利用開始は簡単で、モデルの構築はさらに簡単です。

Link to this section今すぐUltralytics HUBに参加して、AIの魔法を楽しみましょう#

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