鳥羽商船高専が気象観測機器コンテストで代表理事特別賞と観客賞を受賞、スマート農業技術の実用化に期待

記事の要約

• 鳥羽商船高専が気象観測機器コンテストで2つの賞を受賞
• ももナビで代表理事特別賞、よりどりお天気で観客賞を獲得
• スマート技術を活用した農業支援システムが評価される

第13回高校・高専気象観測機器コンテストでの鳥羽商船高専の躍進

鳥羽商船高等専門学校は、令和6年12月22日に千葉県船橋市の南極観測船SHIRASE5002特別会場で開催された第13回高校・高専気象観測機器コンテストの最終選考において、代表理事特別賞と観客賞を受賞した。情報機械システム工学科の学生チームが開発したスマートフォンで桃の糖度を推定できるアプリケーション「ももナビ」と、AIとカメラを活用した鳥獣被害防止システム「よりどりお天気」が高い評価を得たのである。

ももナビは情報機械システム工学科5年生の服部礼さん、久保田航生さん、森嶋悠さん、1年生の君成佳音さんで構成されるチームが開発したスマートフォンアプリケーションとなっている。撮影した桃の写真から画像処理技術と機械学習モデルを用いて糖度を推定する機能を実装しており、複雑な機器を必要としない手軽さが大きな特徴だ。

よりどりお天気は情報機械システム工学科3年生の荻田龍斗さん、中村櫂吾さん、濱口龍輝さん、2年生の石井奏汰さん、島田創多さん、髙橋瑞生さんで構成されるチームが開発したシステムである。AIとカメラで鳥獣を検出しLINEで農家に通知する機能に加え、AI案山子やロボット犬による自動追い払い機能を実装しており、農家の負担軽減と生産性向上を実現している。

高校・高専気象観測機器コンテストの概要

鳥羽商船高等専門学校 公式サイト

機械学習について

機械学習とは、コンピュータがデータから自動的にパターンを学習し、予測や判断を行う技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 大量のデータから規則性やパターンを自動的に抽出
• 学習したモデルを用いて新しいデータに対して予測を実行
• 人工知能の中核を担う重要な技術

鳥羽商船高専の学生チームは機械学習技術を活用し、桃の糖度推定システムと鳥獣検出システムを開発している。画像処理と機械学習を組み合わせることで、農業分野における生産性向上や効率化に大きく貢献する可能性を秘めているのだ。

スマート農業技術の実用化に関する考察

スマート農業技術の実用化において、画像処理と機械学習を組み合わせた手法は非常に有効な解決策となることが期待される。特に鳥羽商船高専の学生チームが開発したシステムは、スマートフォンやAIカメラといった一般的なデバイスを活用することで、導入コストを抑えながらも高度な機能を実現している点が注目に値するだろう。

ただし、スマート農業技術の実用化には、気象条件や環境要因による精度の変動、システムの安定性や信頼性の確保といった課題が存在する。特に野外での運用においては、日照条件の変化や天候の影響を考慮したシステムの改良が必要となるだろう。

今後は実証実験を通じてデータの蓄積と分析を行い、システムの精度向上や新機能の開発を進めることが重要である。農業現場のニーズに合わせたカスタマイズや、他の農作物への展開も視野に入れた開発を進めることで、より実用性の高いスマート農業技術として確立されることが期待できるだろう。

参考サイト/関連サイト

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