[論文レビュー] Intelligent Infrastructure for Smart Agriculture: An Integrated Food, Energy and Water System

Shashi Shekhar, Joe P. Colletti+5 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2017

Smart Agriculture and AI被引用数 29

ひとこと要約

本論文は、IoTセンサー、小型衛星、ブロードバンド接続、ロボット工学、データ分析などの先進技術を活用して、食料・エネルギー・水システムを統合的に統合するスマート農業のインテリジェントインfraストラクチャを提案する。自己管理可能でデータ駆動型の精密農業を可能にすることで、持続可能性、レジリエンス、米国の農業分野におけるグローバル競争力の向上を図るとともに、農村経済や食料安全保障を支援する。

ABSTRACT

Agriculture provides economic opportunity through innovation; helps rural America to thrive; promotes agricultural production that better nourishes Americans; and aims to preserve natural resources through healthy private working lands, conservation, improved watersheds, and restored forests. From agricultural production to food supply, agriculture supports rural and urban economies across the U.S. It accounts for 10% of U.S. jobs and is currently creating new jobs in the growing field of data-driven farming. However, U.S. global competitiveness associated with food and nutrition security is at risk because of accelerated investments by many other countries in agriculture, food, energy, and resource management. To ensure U.S. global competitiveness and long-term food security, it is imperative that we build sustainable physical and cyber infrastructures to enable self-managing and sustainable farming. Such infrastructures should enable next generation precision-farms by harnessing modern and emerging technologies such as small satellites, broadband Internet, tele-operation, augmented reality, advanced data analytics, sensors, and robotics.

研究の動機と目的

• 国際的な投資の増加に伴う、米国の農業、食料、リソース管理分野におけるグローバル競争力の低下に対処すること。
• 先進技術の統合を活用して、データ駆動型・精密農業を可能にすることで、持続可能な農村開発を支援すること。
• 農業における相互依存的な食料・エネルギー・水システムを最適化する自己管理可能でレジリエントなインfraストラクチャを構築すること。
• サイバーフィジカル農業システム分野におけるイノベーションを通じて、米国の食料・栄養安全保障を強化すること。
• スケーラブルで知能的なインfraストラクチャを構築することで、次世代農業技術分野における米国のリーダーシップを確立すること。

提案手法

• IoTセンサー、小型衛星、ブロードバンドネットワークからのリアルタイムデータを統合する統一されたサイバーフィジカルインフラの設計。
• 予測モデリング（作物収量、水使用量、エネルギー需要予測）に向けた高度なデータ分析および機械学習の活用。
• 植え付け、モニタリング、収穫などの自動化された現場作業を実現するための遠隔操作およびロボット工学の統合。
• 遠隔専門家による支援および農業技術のトレーニングを向上させるために、拡張現実（AR）の活用。
• 農業生産とエネルギー・水システムを統合することで、リソースの最適化と環境影響の低減を実現。
• 現場データ、意思決定システム、自律制御の間でフィードバックループを構築し、自己管理可能な農場を実現。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 統合的インフラストラクチャを用いて、農業分野における食料・エネルギー・水システムを統合することで、持続可能性とレジリエンスをどのように向上できるか？
• RQ2 スケールでの自己管理可能で精密農業を実現するための、新興技術のどの組み合わせが有効か？
• RQ3 小型衛星、センサー、ブロードバンドネットワークからのデータをどのように統合し、リアルタイムの農業意思決定を支援できるか？
• RQ4 高度な分析技術およびロボット工学は、農業における生産性およびリソース効率をどのように向上させるか？
• RQ5 このようなインフラストラクチャは、米国の農業部門における長期的食料安全保障とグローバル競争力をどのように確保できるか？

主な発見

• 提案されたインフラストラクチャにより、食料・エネルギー・水システム全体でリアルタイムかつデータ駆動型の意思決定が可能となり、運用効率が向上する。
• 小型衛星とブロードバンド接続の統合により、農業景観の高解像度かつ継続的なモニタリングが可能になる。
• ロボット工学と遠隔操作の活用により、人的労働への依存度が低下し、現場作業の精度が向上する。
• 拡張現実（AR）ツールにより、遠隔専門家による支援および農業者へのトレーニングが向上し、技術の早期採用が促進される。
• リソースの最適化と環境劣化の低減を通じて、持続可能な農業を支援するフレームワークが実現する。
• イノベーション駆動型でレジリエントかつスケーラブルな農業エコシステムを可能にすることで、米国の農業競争力が強化される。