[論文レビュー] Agricultural Knowledge Management Using Smart Voice Messaging Systems: Combination of Physical and Human Sensors

Naoshi Uchihira, Masami Yoshida|arXiv (Cornell University)|Aug 9, 2020

Smart Agriculture and AI参考文献 9被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、物理的センサーと人間の感覚入力（視覚、聴覚、臭覚、味覚、触覚）を統合することで、農業知識管理を向上させるスマート音声メッセージングシステムを提案する。農家はスマートフォンを用いて作物や機器の状態に関する口述の観察を記録し、音声認識技術を用いてテキストに変換・分析することで、農業意思決定の質を向上させる。北海道の温室農場での現地試験により、本システムは実用的な行動可能な知識の収集・共有が可能であることが実証された。

ABSTRACT

The use of the Internet of Things (IoT) in agricultural knowledge management systems is one of the most promising approaches to increasing the efficiency of agriculture. However, the existing physical sensors in agriculture are limited for monitoring various changes in the characteristics of crops and may be expensive for the average farmer. We propose a combination of physical and human sensors (the five human senses). By using their own eyes, ears, noses, tongues, and fingers, farmers could check the various changes in the characteristics and conditions (colors of leaves, diseases, pests, faulty or malfunctioning equipment) of their crops and equipment, verbally describe their observations, and capture the descriptions with audio recording devices, such as smartphones. The voice recordings could be transcribed into text by web servers. The data captured by the physical and human sensors (voice messages) are analyzed by data and text mining to create and improve agricultural knowledge. An agricultural knowledge management system using physical and human sensors encourages to share and transfer knowledge among farmers for the purpose of improving the efficiency and productivity of agriculture. We applied one such agricultural knowledge management system (smart voice messaging system) to a greenhouse vegetable farm in Hokkaido. A qualitative analysis of accumulated voice messages and an interview with the farmer demonstrated the effectiveness of this system. The contributions of this study include a new and practical approach to an "agricultural Internet of Everything (IoE)" and evidence of its effectiveness as a result of our trial experiment at a real vegetable farm.

研究の動機と目的

• 農業における多様な作物および機器の状態をモニタリングするための物理的センサーの限界を解決すること。
• 視覚、聴覚、臭覚、味覚、触覚といった農家の感覚的観察を、物理的センサーの低コストで実用的な補完手段として活用すること。
• 音声メッセージングとテキストマイニングを活用した、スケーラブルで低コストな農業知識管理システムの開発。
• 現実の農業環境において、人間の感覚的データと物理的センサーのデータを統合することの有効性を評価すること。
• 音声ベースのデータ収集および分析システムを通じて、農家間での知識共有と生産性の向上を促進すること。

提案手法

• 農家はスマートフォンを用いて、視覚、聴覚、臭覚、味覚、触覚の五感を用いた作物および機器の状態に関する口述の記録を行う。
• 音声記録は、音声認識技術を用いて自動的にテキストに変換されるために、Webサーバーに送信される。
• 変換されたテキストは、データマイニングおよびテキストマイニング技術を用いて分析され、実行可能な農業知識が抽出される。
• 温度、湿度などの物理的センサーが、人間による観察データと統合され、ハイブリッドセンシングシステムが構築される。
• 本システムにより、リアルタイムでの知識のキャプチャ、保存、検索が可能となり、意思決定の質が向上する。
• 本システムのプロトタイプは、日本・北海道の温室野菜農場で展開され、使いやすさと有効性の評価が行われた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の感覚的観察を物理的センサーのデータと効果的に統合することで、農業知識管理をどのように向上させられるか。
• RQ2 農業現場において、音声メッセージングをデータ収集手段として用いることの実現可能性と使いやすさは何か。
• RQ3 農家が音声で記録した観察は、作物の病害虫や機器の故障を特定するのにどの程度貢献できるか。
• RQ4 人間の感覚的データと物理的センサーのデータを統合することで、農家間での知識共有および意思決定はどのように向上するか。
• RQ5 現実の農業現場に音声ベースの農業知識システムを導入するにあたり、実用的な課題と利点は何か。

主な発見

• スマート音声メッセージングシステムは、農家による口述による報告を通じて、病害虫の視覚的兆候など多様な農業観察を効果的に捉えた。
• 音声記録は正確に変換され、分析可能であり、意味のあるパターンと実行可能なインサイトの抽出が可能であった。
• 本システムは、実際の温室農場環境において実用的であることが確認され、農家が一貫して観察を記録・共有できるようになった。
• 音声メッセージの定性的分析から、物理的センサーだけでは捉えきれない、文脈に特化した豊富なデータが得られた。
• 農家とのインタビュー調査により、本システムが作物の状態への関心を高め、知識移転を促進する価値があることが確認された。
• 人間の感覚的入力と物理的センサーの統合により、より包括的でコスト効果的な監視ソリューションが実現された。