AIによる強化学習導入
全天候型3Dシミュレーター
Smart3tene
「Smart3tene」は 全天候型バーチャル農園で
収穫や摘果のシミレーションを行い、
AIによる機械学習を実用的な時間で
実現させるソリューションです。
スマート農業の新しいソリューション
としてAI&ロボット開発プラットフォーム
「Smart3tene」をご提供いたします。
我々はAIの学習環境構築として、仮想空間に農園を再現する「全天候型3Dシミュレーター/Smart3tene」をご提案致します。
Smart3teneは、3DCGで表現された仮想空間にアルゴリズムを用いて、多様な樹木・果実・野菜を大量に生成した全天候型バーチャル農園環境を高精細に再現し、ロボットを用いた摘果や収穫のシミュレーションを行います。
再現した3Dの空間内では、季節や時間の経過の設定が可能になり、育成データのマッチングも可能です。またクラウド農園により、膨大な数の環境を作成し、高い精度の学習を実用的な時間で実現させることも可能です。
仮想空間中の植物は、実際の植物の観察から経験的に得られたアルゴリズムによる生成の他、GAN等の機械学習を活用したテクスチャ、モデル、学習用画像の生成を視野に入れて開発を行っております。
アルゴリズムを用い
多様な樹木・果実・野菜を大量に生成
農園内ではキャラクター化したロボットアーム
「およね」が摘果や収穫をシミュレーション
高精細な3D空間で
リアル農園の環境を再現
低コストで様々な応用が
可能な技術
実用化の検討に有用
現実空間から仮想シミュレーションへ
従来のロボット開発工程では、CADで設計したロボットをCAM等を活用して試作を行い、試作したロボットを用いて機械学習やプログラミングを行っています。
これらは限定的で変化の少ない環境(工場など)で運用されるロボットには有効に機能します。しかし、農業用ロボットや自動運転車など、周辺が日々変化するような動的環境で運用されるロボットにおいては、機械学習に十分な学習データを外部環境から得ることが困難であると明らかになってきています。AI/機械学習の活用が進んでいる自動車の公道自動運転の分野でも、十分な学習を行うには100億kmのテスト走行が必要とされ、これは 100台の実験車を使用しても500年以上かかる計算となります。また天候などの条件も加味すると、必要な学習量は爆発的に増加することとなります。
スマート農業用ロボット開発の場合は、自然物である植物を扱うため、現実空間でのAI/機械学習のみでは、ロボット作成に必要な学習データの確保は困難です。
近年、自動車の自動運転の分野では、リアルタイム3DCG技術を応用した仮想空間での開発環境の構築が急務となっています。スマート農業用の開発においても、同様に3DCGを用いた仮想空間でのシミュレーション学習が必要不可欠になると考えられます。
現実空間を用いた農業用ロボット /AI開発の問題点
実際の農地/植物を用いるため、機械学習の試行回数を増やしにくい
学習が不足し、十分に訓練されたロボットの作成が難しい
実際に農地の準備が必要
試験農地の作成や既存農地の借用契約/費用等の問題がある
植物の育成状況のバリエーションを得るために多数のサンプルが必要
生産物によりそれぞれの作業の適正時期が～2ヶ月程度と短い
実際の植物に対して一旦作業を実行すると再試行できない
環境が実際の気象に依存するため学習に偏りが生じる
ロボットの物理的な動作速度に学習速度が依存する
ロボットの機構などを変更した際に
再び多くの物理的・時間的リソースが必要
仮想空間を用いた農業用ロボット/AI開発のメリット
仮想空間に農地/植物を構築することで試行回数を十分に確保可能
農業用ロボットAI開発に適した環境を構築できる
仮想農地の構成、形状などを制限なく自由に設定可能
植物をプロシージャルに生成することでバリエーションを無数に増加可能
作業の適正時期に関わらずいつでも任意の期間で学習に使用可能
同一の環境で何度でも再試行することが可能
性能の比較などにも対応しやすい
任意の季節/気象状態での学習が可能で網羅性が高い学習が可能
計算機の演算速度の向上に応じて実時間以上に高速な学習が可能
計算機リソースが許す限り同時並行的に学習を実施可能(分散型機械学習) クラウドなどを使用することで環境をスケール可能
Smart3teneがつなぐ
オープンイノベーション
日本の2017年の食料自給率は38％、適切なバランスが保たれていると言い難い状況の中、2030年には日本の農業就業人口は現在の半数になると予測されています。生産量の減少による国産農産物の高騰や、輸入野菜の流通が現在よりも増加するとも予想されています。
収穫量を上げて自給率を高めるためには、少ない人員でも農産物を確実に育てるため、農業用ロボットによる作業の自動化が必要不可欠となります。
プラスプラスでは、農業における現実空間と仮想空間をつなぐ技術「Smart3tene」の開発を通し、企業、学術機関、研究機関、政府・自治体を結んだオープンイノベーションの実現を目標として、研究開発に邁進して参ります。
共同研究・共同開発
大学様 企業様 研究機関様
プラスプラスはより高い精度のロボット制作への第一歩として、研究開発を行っております。
2030年を超えて有用なシステムであり続けるため、テクノロジー/実行環境の進歩に合わせ、
3年程度のスパンで最新の技術を取り入れ、基盤の再検討/更新も視野に入れております。
Smart3teneの開発を通し、スマート農業でオープンイノベーションを実現するための
オープンプラットフォームとしての役割を果たすことを目標とし、
農家/競合他社/他業界/学術機関/研究機関/各自治体等との連携を図ることとします。
我々と共に研究開発に臨んでいただける、協力・パートナーご希望のお問い合わせを心よりお待ちしております。
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