実用的な農業用センサシステムを構築するにはセンサデータを収集するセンシング、収集したデータを処理するプロセッシング、解析結果をもとにした意思決定をフィードバックするアクチュエーションの各要素を密に連携させ、設計の最適化を図っていくことが重要である。これまで開発してきた土壌水分センサに、機械学習による最適栽培法探索と自動灌水制御装置を組み合わせた垂直統合で過不足なく効率的なシステム実現を目指す。

Reasonable integration of sensing, data collection and processing, and decision making and actuation based on the acquired data is crucial to realize practical agricultural sensing application. We combined our soil monitoring system to machine-learning-based recipe search and automated irrigation controller to achieve a practical agricultural solution.

Ryo Shigeta, Yoshihiro Kawahara

Contact: shigeta@akg.t.u-tokyo.ac.jp