JPWO2018047726A1 - 情報処理装置および情報処理システム - Google Patents
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Abstract
病虫害発生情報および前記病虫害発生情報に対応する作物の栽培情報に基づいて、前記栽培情報を入力とする病虫害発生判定モデルの機械学習を行う機械学習部と、前記機械学習により得られる前記病虫害発生判定モデルに関する情報を出力する出力部と、を備える情報処理装置。病虫害発生情報および作物の栽培情報を取得する情報取得部と、前記病虫害発生情報および前記病虫害発生情報に対応する前記栽培情報に基づいて、前記栽培情報を入力とする病虫害発生判定モデルの機械学習を行う機械学習部と、前記機械学習により得られる前記病虫害発生判定モデルに関する情報を出力する出力部と、を備える情報処理システム。
Description
まず、図1を参照して、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1について説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の概要を説明するための図である。
以上、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の概要について説明した。次に、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の詳細について説明する。
まず、図2を参照して、情報処理システム1の機能構成について説明する。図2は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の概略的な機能構成の例を示すブロック図である。
情報処理サーバ100は、情報処理装置として動作し、通信部110、記憶部120および制御部130を備える。
通信部110は、情報処理端末200、センサノード300および気象情報サーバ400と通信する。具体的には、通信部110は、情報処理端末200から作物情報、栽培地情報、病虫害情報および薬剤情報ならびに病虫害発生情報および提供要求情報を、センサノード300から栽培地観測情報を、気象情報サーバ400から気象情報を受信する。また、通信部110は、出力部の一部として、表示情報を情報処理端末200へ送信する。
記憶部120は、制御部130の処理に関する情報を記憶する。具体的には、記憶部120は、通信部110により受信された栽培情報(作物情報、栽培地情報、病虫害情報、薬剤情報、栽培地観測情報および気象情報)および病虫害発生情報を記憶する。また、記憶部120は、病虫害発生判定モデルおよび機械学習パラメタを記憶する。
制御部130は、情報処理サーバ100の動作を全体的に制御する。具体的には、制御部130は、図2に示したように機械学習部131、病虫害発生判定部132および表示情報配信制御部133を備え、病虫害発生判定に係る処理を制御する。
情報処理端末200は、情報取得部の一部として動作し、図2に示したように操作入力部210、制御部220、通信部230および表示部240を備える。
表示部240は、制御部220により病虫害発生判定結果に基づいて生成される画像情報に基づいて栽培地毎の病虫害発生判定結果画面を表示する。例えば、病虫害発生判定結果画面img1には、図3に示したように、病虫害発生判定結果に応じた発生危険度が大きさで表現されるサークルが病虫害の種類毎(病虫害1〜病虫害4)に時系列に表示される。また、病虫害発生判定結果画面img1には、病虫害が発生した旨が示されてもよい。例えば、病虫害が発生した日の発生危険度には、図3に示したようなサークルに外枠が追加される。
表示部240は、制御部220により生成される画像情報に基づいて薬剤情報登録画面としての使用薬剤登録画面を表示する。例えば、使用薬剤登録画面としては、図4に示したような、使用薬剤として登録されている薬剤のリストが表示される画面img2と、登録されている全ての薬剤のリストが表示される画面img3とがある。画面img2には、薬剤の種類に対応するコードおよび薬剤名が並列に表示される。画面img2における右下の追加ボタンが押下されると、画面img3に表示が切り替えられる。画面img3にてユーザが薬剤を選択すると選択された薬剤が使用薬剤として登録され、画面img2のリストに選択された薬剤が追加される。
センサノード300は、情報取得部の一部として動作し、作物の栽培地に設置され、センサ、信号処理部および通信部を備える。センサは、センサの周辺環境についての観測を行うことにより信号を生成する。例えば、センサは、温度センサ、湿度センサ、日射センサ、二酸化炭素濃度センサまたは土壌水分センサなどのセンサである。
気象情報サーバ400は、気象情報を外部の装置に提供する。具体的には、気象情報サーバ400は、気象情報が情報処理サーバ100から要求されると、要求された気象情報に情報処理サーバ100へ送信する。例えば、気象情報は、気温、湿度、日射量または雨量を示す情報である。
次に、情報処理システム1の処理について説明する。
まず、図6を参照して、情報処理システム1の処理全体の流れについて説明する。図6は、本発明の一実施形態に係る情報処理システム1の処理全体の流れの例を概念的に示す図である。
続いて、図7を参照して、情報処理サーバ100の機械学習処理の流れについて詳細に説明する。図7は、本発明の一実施形態に係る情報処理サーバ100の機械学習処理の例を概念的に示すフローチャートである。
続いて、図8を参照して、情報処理サーバ100の病虫害発生判定処理の流れについて詳細に説明する。図8は、本発明の一実施形態に係る情報処理サーバ100の病虫害発生判定処理の例を概念的に示すフローチャートである。
このように、本発明の一実施形態によれば、情報処理サーバ100は、病虫害発生情報および当該病虫害発生情報に対応する作物の栽培情報に基づいて、栽培情報を入力とする病虫害発生判定モデルの機械学習を行い、当該機械学習により得られる病虫害発生判定モデルに関する情報を出力する。このため、情報処理サーバ100に自律的に病虫害発生判定モデルを更新させることができる。それにより、病虫害発生判定モデルの改善に人が直接的に関わらずに済み、モデルの改善にかかる時間および費用を低減することができる。従って、コストを抑制しながら、病虫害発生の判定についての正確性を向上させることが可能となる。
以上、本発明の一実施形態について説明した。なお、本発明の一実施形態は、上述の例に限定されない。以下に、本発明の一実施形態の変形例について説明する。
表示部240は、制御部220により生成される画像情報に基づいて薬剤効果提示画面を表示する。例えば、使用薬剤登録画面としては、図10に示したような、登録されている全ての薬剤の効果が表形式で表示される画面img6と、散布が推奨される薬剤についての情報が強調して表示される画面img7とがある。画面img6では、行方向に薬剤が並べられ、列方向に病虫害が並べられており、病虫害に対する薬剤の効果がグラフィカルに表示されている。薬剤の効果としては、予防効果および治療効果がある。なお、予防効果および治療効果のうちのいずれか一方のみが表示されてもよい。
次に、本発明の他の実施形態に係る情報処理システム1Aについて説明する。本実施形態では、気象情報から所定の環境指標が算出され、かかる環境指標の時系列データにおける代表値が、病虫害発生判定モデルに入力され得る。具体的には、気象情報から算出された環境指標の時系列データにおける代表値は、病虫害発生判定モデルの機械学習、または、病虫害発生モデルを用いた病虫害発生についての判定に用いられ得る。
図11は、本発明の他の実施形態に係る情報処理システム1Aの概略的な機能構成の例を示すブロック図である。図11に示す情報処理端末200、センサノード300および気象情報サーバ400の構成および機能は、図2に示した対応する各構成要素の構成および機能と同一であるため、説明を省略する。
次に、情報処理サーバ100Aの機械学習処理の流れについて詳細に説明する。
図12は、本発明の他の実施形態に係る情報処理サーバ100Aの機械学習処理の例を概念的に示すフローチャートである。
続いて、図13を参照して、情報処理サーバ100Aの病虫害発生判定処理の流れについて詳細に説明する。図13は、本発明の他の実施形態に係る情報処理サーバ100Aの病虫害発生判定処理の例を概念的に示すフローチャートである。
このように、本発明の他の実施形態によれば、情報処理サーバ100Aは、機械学習および病虫害発生判定結果の生成において、気象情報や栽培地観測情報から環境指標を算出し、かかる環境指標の時系列データの代表値を用いる。すなわち、情報処理サーバ100は、病虫害発生判定モデルの入力値として、かかる環境指標の時系列データの代表値を用いる。環境指標は、作物の栽培環境を把握するための重要な指標である。そのため、病虫害発生判定モデルの構築において、より多彩であり、かつ栽培環境を反映したパラメタを利用することとなる。したがって、病虫害発生判定モデルの精度が向上するため、病虫害発生の判定についての正確性を向上させることが可能となる。
以上、本発明の他の実施形態について説明した。なお、本発明の他の実施形態は、上述の例に限定されない。以下に、本発明の他の実施形態の変形例について説明する。
以上、本発明の実施形態を説明した。上述した情報処理サーバ100の処理は、ソフトウェアと、以下に説明する情報処理サーバ100のハードウェアとの協働により実現される。
プロセッサ141は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムと協働して制御部130(機械学習部131、病虫害発生判定部132、表示情報配信制御部133)の機能を実現する。プロセッサ141は、制御回路を用いてメモリ142またはストレージ装置147などの他の記憶媒体に記憶されるプログラムを実行することにより、情報処理サーバ100の様々な論理的機能を動作させる。例えば、プロセッサ141はCPU(Central Processing Unit)またはGPU(Graphics Processing Unit)であり得る。なお、プロセッサ141は、マイクロプロセッサであってもよい。
メモリ142は、プロセッサ141が使用するプログラムまたは演算パラメタなどを記憶し、記憶部120の機能を実現する。例えば、メモリ142は、RAM(Random Access Memory)およびROM(Read Only Memory)を含み、プロセッサ141の実行において使用するプログラムまたは実行において適宜変化するパラメタなどを一時記憶する。なお、接続ポート148または通信モジュール149などを介して外部のストレージ装置がメモリ142の一部として利用されてもよい。
入力装置145は、情報を入力するための入力手段と、入力に基づいて入力信号を生成し、当該入力信号をプロセッサ141に出力する入力制御回路と、を備え、操作部の機能を実現する。例えば、当該入力手段としては、ボタン、スイッチ、レバーおよびマイクロフォンなどがある。入力装置145が操作されることにより、情報処理サーバ100に対して各種のデータが入力されたり処理動作が指示されたりする。
出力装置146は、出力信号に基づいて音または光などを出力し、出力部の機能を実現する。例えば、出力装置146は、スピーカおよびヘッドフォンなどの音出力装置、ならびにLED(Light Emitting Diode)などを用いたランプ、液晶ディスプレイ(LCD:Liquid Crystal Display)装置、OLED(Organic Light Emitting Diode)装置およびプロジェクタ装置などの表示装置を含む。
ストレージ装置147は、データ格納用の装置である。ストレージ装置147は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ装置147は、プロセッサ141が実行するプログラムや各種データを格納する。
接続ポート148は、機器を情報処理サーバ100に直接接続するためのポートである。例えば、接続ポート148は、USB(Universal Serial Bus)ポート、IEEE1394ポート、RS−232Cポート、HDMI(登録商標)(High-Definition Multimedia Interface)ポートなどであってもよい。接続ポート148に外部機器を接続することで、情報処理サーバ100と当該外部機器との間でデータが交換されてもよい。
通信モジュール149は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、通信部110の機能を実現する。例えば、通信モジュール149は、無線LAN(Local Area Network)対応通信デバイスであっても、3GまたはLTE対応通信デバイスであってもよい。また、通信モジュール149は、有線による通信を行うワイヤー通信対応デバイスであってもよい。
以上、本発明の一実施形態によれば、情報処理サーバ100に自律的に病虫害発生判定モデルを更新させることができる。それにより、病虫害発生判定モデルの改善に人が直接的に関わらずに済み、モデルの改善にかかる時間および費用を低減することができる。従って、コストを抑制しながら、病虫害発生の判定についての正確性を向上させることが可能となる。
110 通信部
120 記憶部
130 制御部
131 機械学習部
132 病虫害発生判定部
133 表示情報配信制御部
134 事前処理部
200 情報処理端末
210 操作入力部
220 制御部
230 通信部
240 表示部
300 センサノード
400 気象情報サーバ
Claims (22)
- 病虫害発生情報および前記病虫害発生情報に対応する作物の栽培情報に基づいて、前記栽培情報を入力とする病虫害発生判定モデルの機械学習を行う機械学習部と、
前記機械学習により得られる前記病虫害発生判定モデルに関する情報を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。 - 前記機械学習部は、特定の前記栽培情報について前記病虫害発生判定モデルの機械学習を行う、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記特定の前記栽培情報は、病虫害の種類、栽培地または栽培条件を示す情報を含む、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記病虫害発生情報は、病虫害の発生時点を示す情報を含み、
前記機械学習部は、前記病虫害の発生時点から特定される時点の前記栽培情報に基づいて前記病虫害発生判定モデルの機械学習を行う、
請求項1〜3のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記病虫害の発生時点から特定される時点は、前記病虫害の発生時点から所定の時間を遡った時点を含む、
請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記病虫害は、感染症を含み、
前記病虫害の発生時点から所定の時間を遡った時点は、感染症の発症時点から前記感染症の潜伏期間を遡った時点を含む、
請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記病虫害発生判定モデルに関する情報は、前記病虫害発生判定モデルを用いて生成される第1の情報を含む、
請求項1〜6のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記病虫害発生判定モデルへ入力される前記栽培情報は、予測される前記栽培情報を含む、
請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記第1の情報は、前記病虫害発生判定モデルの出力結果に基づいて生成される薬剤散布情報を含む、
請求項7または8に記載の情報処理装置。 - 前記薬剤散布情報は、散布が推奨される薬剤もしくは推奨される薬剤の散布タイミングまたは散布の推奨の程度を示す情報を含む、
請求項9に記載の情報処理装置。 - 前記出力部はさらに、前記第1の情報についての表示情報を出力する、
請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記表示情報は、時系列の前記第1の情報を含む、
請求項11に記載の情報処理装置。 - 前記表示情報は、病虫害の種類毎の前記第1の情報を含む、
請求項11または12に記載の情報処理装置。 - 前記表示情報はさらに、表示される前記第1の情報に対応する前記栽培情報を有する、
請求項11〜13のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記栽培情報は、作物の栽培地の情報、栽培される作物の情報、病虫害情報および病虫害に対する薬剤情報のうちの少なくとも1つを含む、
請求項1〜14のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記栽培情報は、定植日、開花開始日、収穫開始日、収穫終了日、栽植密度または栽培様式のうちの少なくとも1つを含む、
請求項1〜15のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記栽培情報は、栽培地観測情報および気象情報の少なくともいずれかを含む、請求項1〜16のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記病虫害発生判定モデルへ入力される情報は、前記栽培地観測情報および気象情報の少なくともいずれかから算出される環境指標の時系列データにおける代表値をさらに含む、請求項17に記載の情報処理装置。
- 前記病虫害発生判定モデルへ入力される情報は、前記栽培地観測情報または気象情報の時系列データにおける代表値をさらに含む、請求項17または18に記載の情報処理装置。
- 前記代表値は、前記時系列データにおける所定のパーセンタイル値を含む、請求項18または19に記載の情報処理装置。
- 前記病虫害発生判定モデルへ入力される情報は、前記栽培情報から算出される個々の時刻における病虫害発生のリスクスコアの値を含む、請求項1〜20のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 病虫害発生情報および作物の栽培情報を取得する情報取得部と、
前記病虫害発生情報および前記病虫害発生情報に対応する前記栽培情報に基づいて、前記栽培情報を入力とする病虫害発生判定モデルの機械学習を行う機械学習部と、
前記機械学習により得られる前記病虫害発生判定モデルに関する情報を出力する出力部と、
を備える情報処理システム。
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