スマートファームのデータ処理に課題あり

精密農業モデルの著しい発展は、モノのインターネット（IoT）とクラウドコンピューティング技術によるものだ。これらの技術と高精度センサーを組み合わせることにより、状況に応じたリアルタイムな対応が可能となる。こうしたIoT技術の農業への応用例として、たとえば高度、病気への抵抗力、果実のサイズ、形、潜在収量、熟成度、色などのデータを組み合わせることによって、消費者の好みにあったトマトを選び出すものなどもあった。このように徐々に応用例を増やしてきている農業IoT技術であるが、データ欠損や誤認識などのいくつかの問題が残されていることも否定できない。

イタリアにあるUniversity of Bari Aldo MoroのFabrizioら研究者は、物理、生物、感覚に関わる数値などを集めたデータの集合をいかに処理するか、その体系を整理しようと試みた。結果、データ処理技術はまだまだ不完全であり、今後のさらなる発展を必要としていることが明らかになった。

機械学習によるデータ処理技術の改善

Fabrizioらの研究のポイントは以下の通りだ。