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AIがうまい米を作った!~“農業革命”最前線~ / NHKクローズアップ現代+

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全国屈指の米所新潟で米作りに“革命”を起こすプロジェクトが始動。田植えから稲刈りまで、1年を通じ収集したビックデータをAIに解析させ、最上級のブランド米を作る挑戦。経験や勘がモノをいう米作り、AIの力で美味い米は出来るのか?さらに北海道では、人気小説のモデルとなった無人農業ロボットの開発が進む。

 池井戸潤 氏原作のTBS『下町ロケット』 が視聴率も取っているようだが、ドラマにも出てくる農業機械革命が単なる創作ではないことを知った!

  小父さんが育った子供の頃の庭から見下ろした光景は、一面が水田でカエルの合唱や、収穫時期の雀の群れと共に育ったんだが、畑を耕すのは牛の力だったので、何時間でもそれを眺めていたものだったと、先日訪問先のブログにコメントしたところだったが、この番組の録画を観て驚いたね。

  米作りの進化は、一生産性のみにとどまらず、味覚までもが科学によって前に進める時代が来ていたとは!今流行りのドロンだけかと思ったら、人工衛星に人工知能AIに無人での農作業の機械化だとか。

  ドロンって暇人の趣味の玩具なんて思っていたのは初歩の初歩で、番組では、ばらついている肥料の散布まで組み込まれたデーターによってやっているんだって!いや、日本の技術力ってすごいね。番組の中のインタビューでは確か、都市より農村の機械化の方がはるかに進化するだろうと言っておられた。小父さんが居た建設現場もたぶん、機械化はこれより遅れているんじゃーないだろうか!? 

  



ドローンや人工衛星などを扱う企業が、米作りに関するあらゆるデータを収集。情報をAIで分析し、最上級のブランド米を作ろうというのです。プロジェクトに参加した新潟市の米農家、加藤誉士寛さん。農業を始めて12年になります。



プロジェクトで導入したのが最新鋭の田植え機です。前輪に土壌の養分を測る特殊なセンサーが取り付けられています。集めたデータを分析し、田んぼの養分を2メートルごとに色分けします。



「追肥」のためにプロジェクトで導入したのが、AIと連動したドローンです。まずは、上空からカメラで稲を隅々まで撮影。一見同じ色に見えるこの画像をAIに送ります。



ただ飛んでいるように見えますが、よく見てみると、ある場所では減速しています。稲の生育が悪いところでは、多くの肥料をまくためです。



一般的にタンパク質が5〜9%のお米が、味がよいとされています。利用したのは人工衛星です。赤外線カメラを使って田んぼを撮影。過去の膨大なデータをもとに、この衛星画像を解析し、タンパク質の含有率を色で表示するようにしました。



3週間後、結果が報告されました。タンパク質の含有率は6.3%。新潟の最上級ブランド米の基準をクリア。見事、一等米に合格していました。



「下町ロケット」で登場する人物のモデルとなったのが、北海道大学の野口伸教授です。開発しているのは、無人で動くロボットトラクター。通称「ロボトラ」です。



人が乗らずにワンタッチで倉庫を出て、農場へと出発。農場までは、いくつもの曲がり角がある300メートルの道のりです。到着すると、自ら作業機を降ろし耕し始めます。



ロボトラは天井に付けられた丸いアンテナで、人工衛星から届く電波を受信。自らの位置を判断し、自動で動いているのです。センサーが人や障害物を感知すると自動で停止します。さらに、複数のロボトラが同時に作業することができます。



オランダからの視察団 「驚きました。こんなの初めてです。将来、農業の未来を変えるに違いありません。」



ロボットトラクター 開発責任者 小野弘喜さん「車はわりとアスファルトの上で環境が整っている場面が多いけれども、農機の場合は農地を運転されるので、環境がいろいろある。高度なところにも挑戦していかなければいけない。」



ロボトラは、まず田んぼの中心部から耕していきます。最後に耕すのが「枕地」と呼ばれる周辺部。



予想外の事態が起きました。中心部の作業と枕地の作業の間に僅かな隙間が生まれたのです。問題は、ロボトラの動きを制御するプログラムにありました。



「枕地での(ロボトラの)速度はどれくらい?」「枕地での速度は(時速)1.1キロから1.2キロ。」「時間でいくと2秒遅らせてみよう。」「そうですね。それでやってみたら。」



こちらは誰もが簡単に植え付けができる「無人田植え機」。



そして、自動で収穫作業が行える行える「無人コンバイン」。田植えから稲刈りまで、全ての作業を完全に自動化する新たな時代が近づいているのです。

※上記は番組サイトからの超抜粋での転載。詳しくは下をクリック下さい。

NHKクローズアップ現代+  AIがうまい米を作った!~“農業革命”最前線~ 





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