農作物の病気判断

病気の発生を早期に検出し対処することで、被害の軽減、農作物出荷量増加を実現

農業におけるAI(人工知能)の活用事例です。
AIが農作物の葉の画像から病気の診断を行います。
画像認識により、全く同じ色・同じ形・同じサイズが存在しない葉を検出し、葉の表面の状態から病気の有無を判断します。
さらに、学習データを追加することにより病気の種類まで特定することができるようになりました。葉がかかる病気を中心に病気を見分ることが可能です。
AIで農作物の病気の確認作業を補助し、見落としが減ることにより、なり手の少ない農家の収穫量・出荷量を増加することに繋げています。
このような、見え方や形が異なる症状から病気を特定することを可能にする技術を医療分野へ応用することにも取り組んでいます。

課題

  • 目視で確認を行っているが、毎年病気が蔓延し
    収穫量が減少する被害が発生。

解決

  • 画像から農作物の葉の検出と葉の表面の状態から、
    AIが病気の発生有無を判断。
農作物の病気判断

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