ブログ
人工知能とオリーブオイルの栽培・生産
人工知能とオリーブオイルの栽培・生産
人工知能：国際研究チームがオリーブオイル生産に革新をもたらした
オリーブオイル生産者は、投資の根拠となる短期的なシナリオ、予防措置、農法上の対策を講じるためのシナリオを、以下の支援を受けて利用できるようになる。 人工知能（AI）, 国際研究チームのおかげです。
イタリア国立研究評議会（CNR）の共同研究チームは、 新技術・エネルギー・持続可能な開発庁（ENEA） そして カリフォルニア大学バークレー校, 特定の地域の気候データに基づいてオリーブ畑の収穫量を予測できるアルゴリズムを開発することに成功し、このアルゴリズムは関心のある人なら誰でも利用できる。
このアルゴリズムは、イタリアの過去15年間のデータに基づいて予測を行うように学習し、本質的には、さまざまな気候現象が作物に及ぼす影響の仕組みを解明しました。アルゴリズムはオリーブの生育サイクル期間中の気象パターンを分析し、研究者たちは潜在的な気候リスクとそれが生産に及ぼす影響を特定することができました。
合計で、2006年から2020年までのイタリア全66県の収穫データが分析され、この分析から最悪の収穫量を引き起こした要因が明らかになった。しかし、この研究はリスク要因の特定にとどまらず、さらに一歩進んで、これらのさまざまな変数を2か月ごとにグループ化し、変数のリストを作成して、それらが時間とともにどのように相互作用するかを調べた。その結果、彼らは短期的な予測を提供することができ、それは単一変数分析を行った場合よりも3倍正確で優れていると述べている。
次に、季節ごとの気候変数のうち、収穫量が極端に少ないもの、あるいは非常に多いものに該当するものを調べ、平均的な収穫量に近いものに該当するものは完全に除外した。つまり、最小値と最大値に着目することで、個々の生産者がどのような取り組みをしているかに関わらず、気候変数が生産量に及ぼす影響に焦点を当てることができたのである。
また、以下の点でも役立ちます。 Bactrocera Oleae (オリーブショウジョウバエ)
研究者らは、アルゴリズムにさらに多くの地理データを用いて学習を続ければ、予測の精度はより「汎用的」になり、州規模、あるいはそれ以上の規模でも利用できるようになると主張している。
この話題は専門ウェブサイトで取り上げられた。 オリーブオイルタイムズ, 研究に参加したアリアナ・ディ・パオラ氏は、「私たちは、オリーブの生産に悪影響を及ぼす可能性のある気候指標と、それに伴うマイナスの影響を理解するために取り組んでいます。こうした指標の例としては、オリーブミバエの発生を促すような状況や、オリーブの生育サイクルを変え、開花や受粉に影響を与える可能性のある冬の高温などが挙げられます。それぞれの時期の季節性を理解することで、近い将来に何が起こるかを予測することができます。これらは、投資の根拠となる短期的なシナリオであり、予防措置を講じ、農法上の対策を実施するためのものです」と述べています。“
ソース： 人工知能：国際研究チームがオリーブオイル生産に革新をもたらした – sofokleousin.gr
オリーブ栽培：人工知能による収量増加とコスト削減
Olive Oil Timesによると、アンダルシアの研究者たちは、農家が活用できる新しいツールを開発している。 人工知能（AI） オリーブの収穫時期を知るため。
シトリバ, 非営利の研究技術企業である同社は、AIベースの予測モデルによって収穫量を向上させ、生産コストを削減できると確信している。同社の幹部らは、そのようなモデルが2年以内に商用利用できるようになると見込んでいる。
スペイン産業貿易観光省およびプロジェクトに携わるシトリバの4つの民間セクターパートナーとともに、同組織は、この新技術によって農家が何度も農園を訪れることなく、オリーブオイルの含有量が最大になる時期を予測できるようになると考えている。
研究者らは、この技術によって情報分析にかかる時間と収穫コストが削減され、より正確な生産量予測が可能になると付け加えた。
“「このツールは現在研究段階にあります。衛星画像と地上センサーから得られるデータを組み合わせて動作し、農家がモバイル端末から操作できるようにするという構想です」と、Citolivaの研究開発・イノベーション責任者であるカルメン・カピスコル氏は述べ、さらに「潜在的なユーザーはまだ特定されていませんが、個々の生産者ではなく、協同組合の組合員を対象としたアプローチになる可能性が高いでしょう」と付け加えた。”
コストや使いやすさに関わらず、Capsicol社はこのツールがオリーブ栽培農家にとって最適な時期に収穫するのに役立つと確信している。アンダルシア地方や地中海沿岸地域全体で気候条件や気候パターンが変化し、オリーブの生育における重要な時期がずれてきているため、このことはますます重要になっている。
ただし、研究者たちは、必要なセンサーの設置費用や、農家がウェアラブルデバイスを使用する際の費用をまだ算出していないことに留意すべきである。
ソース： オリーブ栽培 ― 人工知能（AI）を活用した収量増加とコスト削減 – Ypaithros.gr
人工知能は気象学に革命をもたらしている
Google、Huaweiなどの企業が、天気予報の精度を向上させるAIモデルを発表している。
シンプルなノートパソコンでも動作するものもある、新世代の人工知能（AI）アルゴリズムは、 今日の気象学者のモデルよりも優れた天気予報 スーパーコンピューターを必要とするもの。最新の開発は ディープマインド, グーグルグループ傘下の人工知能企業である同社は、すでに最高の性能を発揮する人工知能モデルを科学誌「サイエンス」で発表した。
GraphCastモデルはより正確な結果をもたらします 10日間の天気予報 従来のモデルよりも 欧州中期気象予報センター（ECMWF）, 世界有数の気象サービスとみなされている。最終的なアルゴリズムは、10日間の予報を1分以内に提供する。また、新しいモデルは、予報を数分で提供し、ECMWFのスーパーコンピューターが各予報に何時間もかかるのとは異なり、シンプルなPCさえあればよい。
教育 気象学者が現在使用している数学モデルは、地球を大きな正方形に分割し、流体物理学の法則を用いて、現在の状況の利用可能な測定値を起点として、将来の大気の挙動をシミュレートします。このアプローチは計算負荷が高く、1日に4回以上レポートを更新できる気象機関はほとんどありません。一方、AIモデルは物理方程式を解くのではなく、過去の気象観測データなどの例を通して学習し、大気の挙動のパターンを認識し、気圧、気温、風速などのパラメータがどのように相互作用するかを予測します。
DeepMindの研究者たちは、GraphCastの学習にあたり、ECMWFの40年分のデータを利用しました。このプロセスには数十台のコンピュータと4週間を要しましたが、最終的に学習済みのアルゴリズムは1分足らずで10日間の予報を生成し、ベンチマークの90%においてECMWFの従来型予報を上回る性能を発揮します。
DeepMindのアルゴリズムだけが驚異的な性能を発揮しているわけではない。今年初め、携帯電話で有名な中国企業Huaweiは、科学誌Natureで同様のモデルを発表した。また、Googleは、ほとんどの気象サービスレポートの精度を上回る実験的な24時間予報ツールMetNet-3をリリースした。ECMWF自身も9月からAIの実験データを提供している。その進歩は目覚ましいが、気象学者や物理学者の中には依然として懐疑的な者もいる。その理由の一つは、この新しい技術が結果を出すものの、その結果に至った経緯を説明しない「ブラックボックス」として機能するためだ。AIは、大気の数理モデルと並行して、あるいはそれに加えて使用される可能性が高い。
しかし、確かなことは、人工知能が気象学の分野に定着したということだ。
ヴァンゲリス・プラティカキス著
ソース： 人工知能は気象学に革命をもたらしている – www.in.gr
関連記事：
2023年のオリーブオイル価格 – オリーブオイル価格が上昇した理由
オリーブオイル：オリーブオイルの国際的な生産と消費 – ギリシャにおけるオリーブオイルの生産と消費
世界のオリーブオイル生産量は大幅に減少（2023年）するが、ギリシャでは生産量が大幅に増加する見込み。
灌漑の最適化、農薬・除草剤の散布における人工知能の農業への導入
オリーブオイル卸売 – オリーブオイル卸売業者および販売業者
CRITIDA BIO CRETAN OLIVE OIL – 最高級クレタ産食品の生産者：当社の食品は1998年以来、世界40カ国以上に輸出されています – ぜひご参加ください！
私たちは、ギリシャのクレタ島で数世紀にわたり（1912年創業）エクストラバージンオリーブオイル（EVOO）を生産している家族経営の会社です。当社のプレミアムなクレタ産エクストラバージンオリーブオイルと食品は、厳選されたパートナーネットワークを通じて世界40カ国以上に輸出されています。ぜひお問い合わせください。次の大切なビジネスパートナーになってください！エクストラバージンオリーブオイル（EVOO）、オーガニック（Bio）エクストラバージンオリーブオイル（オーガニックEVOO）、ギリシャ産テーブルオリーブ、バルサミコ酢、デリカテッセンなど、すべてギリシャのクレタ島産です。
