保全及び人類の健康と福祉に貢献する教育・研究が行われています。環境情報が収集され活用が始まっています。環境情報は、作物の生育状況と合せて関係性を解析することで活用する事が出来ます。フィールドセンシング等の技術では、作物の生育状況そのものの計測は出来ず、実際に目で見て確かめる必要がありました。AWSお客様データ九州大学http://www.kyushu-u.ac.jp/九州大学は、日本西部の福岡県にある国立大学です。同大学は1903年に設立され、日本の主要7国立大学の1つです。九州大学は約299万平方メートルの敷地に7つのキャンパスが広がり、2,180人の教職員が勤務し、18,600人を超える学生が在籍しています。80か国からの約1,700人の留学生がこの大学で学んでいます。アクトいちごファーム、キヤノンマーケティングジャパンと共同で、映像を活用する新しいスマート農業のための研究開発を進めています。圃場に設置したネットワークカメラで作物を撮影し、画像を元に作物の生育状況(花や果実の個数や成熟度)を数値化する仕組みの開発を進めています。AWS上に画像を収集するシステムを構築し、収集した画像を対象にディープラーニング技術による画像解析処理をGPUインスタンスを使って実行しています。導入効果ディープラーニング(*1)のワークロードは非常に高負荷ですが、AWS上で画像収集・解析システムを構築することにより、クラウド上でGPUインスタンスを必要な分だけオンデマンドに調達することができ、低コストかつ現実的な解析時間を実現できました。ディープラーニングでは学習に利用するデータ量が画像認識の精度の鍵となりますが、大量のデータを保存できるストレージを非常に安価に調達することができました。これまで目で見て確かめる必要のあった作物の生育状況を自動で可視化するシステムが低コストで実現出来ています。ディープラーニングによる画像解析では、CPUによる解析処理とGPUによる解析処理で10倍以上の性能差が発生するため、GPUの調達が必須です。計測・推定した作物の生育状況と環境情報を突き合わせることにより、精密農業がより高度化されることが期待できると考えています。農業の現場においても膨大な量のデータが収集される仕組みが導入され始め、今後はセンシング技術とともに蓄積されたデータの分析技術や自動制御技術が発展していくことが予想されますが、設置が簡単かつ低コストである事が普及に重要なポイントとなってきます。クラウドはこれらの要求を満たす解決策の一つと考えています。転換実現に向け今後も研究開発に努めていきます。サービスをクラウド開発の基盤として活用し、より付加価値の高いサービスを提供します。Connected沖縄データセンターIBM/NEC(メインフレーム)からオープンシステムへのマイグレーション第4世代言語/プリコンパイル言語からのマイグレーション事例や製品に関するお問い合わせはこちら。