葉を透過するAIが園芸を変革

カンタベリー大学のUC Visionチームは、葉の陰にある果実を人工知能で検出し、完全な3Dモデルを構築する革新的な農業用コンピュータビジョン技術を開発した。Richard Green教授とRichie Ellingham研究員らが率いる同プロジェクトは、約15年間の研究蓄積と3,200万ドルの政府支援を基盤としている。システムは専用カメラと照明、高度なAI処理パイプラインにより植物の立体データを再構築し、茂みに隠れた果実の位置や結合枝、体積、表面積、成長過程を高精度で計測する。 従来の手動計測は最大23％の誤差を生じるが、本技術の検証では誤差が2％～3％に収束した。収量予測の精度向上により、収穫時の労働力配分、包装資材、保管施設の最適化が可能となり、大規模農家向けのコスト削減と廃棄物軽減が期待できる。特にサイズ差で価格が大幅に変わる作物では、成熟度に応じた選択的収穫を目的とする次世代農業ロボットの基盤技術としても応用が見込まれる。 商業化に向けては、20の商業農場で実証データを収集し高信頼性の確立を図っている。関連する農業技術企業「HoloCrop」を設立し、精密園芸ツールの提供と廃棄物削減、園芸ロボットの支援を事業化。この技術は食品生産と収穫のプロセスを根本から変革し、世界の農業自動化に新たな指針を与えるものと展望されている。