IoTを利用した精密農業における機械学習の応用

過去60年間、世界の人口増加に伴い、食料の需要が増加しています。科学者たちは、この需要に応えるために、緑の革命や遺伝子組み換え作物の方法など、さまざまな方法を見出してきました。これらは、化学肥料、農薬、改良種子などの不自然な手法を用いて収量を増やすもので、短期的には有益かもしれませんが、内的な体のメカニズムを徐々に乱す可能性があります。近年、消費者は自分の食事内容に対してより関心を持つようになり、混ぜ物や有害な農薬のない食べ物を好むようになっています。これにより、有機肥料と農薬を使用して収穫される作物の品質と栄養価を維持するための有機農業という分野が注目されています。有機農業では、土壌の種類や気候に応じて適切な作物を選ばなければなりません。これにより、土壌pHレベル、不適切な灌漑、気候、温度など、環境の非生物的ストレスによって引き起こされる収穫前の作物損失の可能性が減少します。しかし、作物に望ましい条件が提供されると、収穫前の損失を最大35%まで減少させることができます。本論文は、収穫前の損失を防ぐために、現在の土壌条件と気候に基づいてどの作物を植えることができるかを予測することで、この損失を減少させる実用的なアプローチを提供します。このモデルには、温度・湿度センサー、土壌水分センサー、土壌pHセンサー、IoT、温室環境下の水ポンプが含まれており、開発ボード、Raspberry Pi、機械学習技術によって接続されています。