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。お問い合わせはこちら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。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。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。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。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。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。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。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。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。