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日本農業人工智慧應用問題

 

中興大學 生物系統工程研究室 陳加忠

 
 

2019年日本出版了一篇評估報告〝日本農業中智能技術應用現況與展望〞,其中重點如下:

一、日本農業所應用的人工智慧

1.      機器視覺:包括影像處理,模式辨識與機械學習

2.      農業機器人

3.      農業物聯網

4.      雲計算:通過氣象數據,通過氣象數據,過去產量,病蟲害狀況等預測未來收穫日期。

二、人工智慧在日本農業領域的局限性

日本農業在人工智慧已有許多宣傳報導,例如NEC發展病死雞 之監測,富士通的農產品產量預測,日本水產公司的水中魚隻長度與重量估計系統,松下電器之番茄採摘機器人。相關公司與其發展技術如下圖:

https://pic3.zhimg.com/80/v2-e66e3f6e9fdb1778fbb6b82a16b92b56_hd.jpg

目前面對的問題如下:

1.      技術層次不足:機器識別無法達到人類的精確度。尤其農業環境的高溫高濕,灰塵等容易造成識別誤差

2.      數據不足:農業數據缺乏標準化

3.      無法大規模推廣:不同地區,不同種類的農作物,其差異性,使得智能化的需求不一致。同一技術能夠應用範圍偏小。

4.      基礎建設不足:智慧化之基礎如機械與自動化,其層次不足。

評論

上述日本人工智慧在農業應用之問題,在台灣與中國也是相同。當然如果只是弄弄研究經費,不必有真正成果,台日中三方一樣得就不需要考慮上述之侷限。