畑で虫を叩いている人たちは実は「プログラマー」なのだろうか？謎の「昆虫の顔認識」を探る

前回の記事「害虫：食べるとID番号がバレる仕組み」では、「昆虫の顔認識」の原理を紹介しました。本稿では、「昆虫の顔認識」の謎を引き続き探り、科学者たちの興味深い話を探り、さらに興味深い「ブラックテクノロジー」を皆さんに解説します。

畑で虫を叩いている人たちは実は「プログラマー」なのだろうか？

コンピュータの前でコードを入力するのではなく、野外で昆虫を撃ち、その形態を毎日研究している「プログラマー」のグループが存在します。彼らはなぜそんなふうになっているのでしょうか?おそらくご想像のとおり、彼らは「昆虫の顔認識」を研究している科学者です。

これらの人々のほとんどは人工知能研究の専門家です。この技術を研究し始めた当初は、実験データがほとんどなかったため、麦わら帽子、長袖、長ズボン、長靴を履いて田んぼに入り、写真を撮ることに集中していました。この撮影は丸3年続きました。彼らは畑に飛び込んだ。冬がどんなに寒くても、夏がどんなに暑くても、彼らは例外なく畑で働きました。

科学者が現場でデータを収集する（画像提供：著者）

科学者たちが大規模なデータ分析、整理、アルゴリズムやモデルの開発を開始したのは、データの量が十分になった昨年になってからでした。わずか1年で、彼らは大量の質の高い学術成果を生み出しました。何年も経って、ついに彼らの努力が報われました。

私はこのチームのメンバーです。顔認識から「昆虫の顔認識」まで、私がこの分野を選んだのは、害虫や病気のインテリジェントな識別という分野への関心からであり、さらに重要なのは、テクノロジーを使って農業、さらには社会に貢献するという私の使命から来ています。わが国の第二次、第三次産業の知能は非常に高いレベルに達しています。しかし、農業大国である我が国にとって、第一次産業の知能化・情報化のレベルは、まだ極めて初期段階にあります。 「昆虫の顔認識」などの技術を開発し、一次産業のインテリジェント化に貢献するのは科学研究者の責任です。

私の言うことを聞いて、ありがとうと言ってください。あなたのおかげで、すべての害虫が露出しています

「虫の顔認識」技術は幅広い人々に役立つ可能性があります。

1つ目は農家と大規模穀物生産者です。彼らは長年農業を営んでいるため、ある程度の害虫も特定できますが、特定できる種類は非常に限られています。 「昆虫の顔認識」技術は、見慣れない害虫を識別したり、害虫が発生する可能性がある時期を知らせたり、どのような状況で予防と管理が必要なのかを知るのに役立ちます。こうすることで、農薬を使用する最適な時期の遅れや農薬の盲目的使用を避け、適時かつ正確に農薬を散布することができ、食糧安全保障の確保と土壌の保護に大きな利益をもたらします。

2番目は植物保護の専門家です。植物防疫専門家は、定期的に管轄区域内の圃場を調査し、現在の区域内の農作物に重大な病害虫が発生していないか、感染の原因となる移動性害虫が発生していないかなどを報告し、現在の区域内の農作物の状況を速やかに評価して周辺地域に早期警報を発令する専門家チームです。

現在の現場監視と報告作業は、主に彼らが自ら現場に出向いて行っています。我が国では広大な植栽面積に比べて現場の専門家の数が極めて少ないため、特に人件費が高く、効率が極めて低い仕事です。 「昆虫の顔認識」技術は、植物保護担当者が現場で害虫や病気を調査する際の効率を向上させ、現場の害虫や病気に関する情報を迅速に取得し、害虫の規模やレベルを迅速に推測し、合理的かつ総合的な判断を下すことを可能にします。

専門家が害虫情報を収集している（画像提供：著者）

病気や害虫の発生は、節気や気候に関係しています。それぞれの害虫は異なる時期に発生します。たとえば、小麦に発生する害虫の中には、5 月と 6 月にのみ発生するものもあれば、7 月と 8 月にのみ発生するものもあります。したがって、畑の病気や害虫の調査は、作物の成長プロセス全体を通じて実施する必要があります。現地調査作業は作物の播種時から開始し、収穫まで完了しません。

天候は昆虫の蔓延を引き起こす重要な要因です。雨が頻繁に降ると害虫が発生する可能性がありますが、干ばつになると害虫は比較的少なくなります。台風の日には移動性害虫が発生することもあります...病気に関してさらに注意が必要なのは、作物の成長サイクルです。病気は一般的に特定の重要なサイクルで発生するためです。このウィンドウ期間中に、病気の程度を理解して、予防と制御が必要かどうかを判断する必要があります。植物保護の専門家は、具体的な提案をするために「昆虫の顔認識」技術を使う必要がある。

「昆虫の顔認識」技術は現在、主に安徽省で応用されている。 2016年以来、国家農業普及センターと安徽省植物保護ステーションは、全国4つの省と市でこの技術を推進し、応用してきました。 2018年には6つの省市（安徽省、江西省、河南省、湖南省、湖北省、山東省）に拡大されました。したがって、これは国全体に利益をもたらす人工知能技術です。

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私たちはまだ害虫の予測に取り組んでおり、将来的にはさらに改善していく予定です。

中国科学院合肥物理科学研究所知能機械研究所は、他の機関と協力して監視・警告装置の開発に取り組んでいます。現在最も成功している事例は、現場に固定された害虫監視ライトです。これは、畑に光誘引物質を配置するのと同じです。光で害虫を誘引した後、捕獲した害虫の写真を定期的に自動撮影し、人工知能技術で画像を識別し、遠隔で害虫の種類や数を確認します。検知警告灯の重要な害虫識別率は 75% ～ 80% に達し、非常に重要な害虫の場合は 90% に達することもあります。

検知ランプの下の害虫（写真提供：著者）

こうした即時の予測に加えて、科学者たちはより長期的な予測に向けて取り組んでいます。おそらく、現在、現場での手作業によるサンプル収集、モデル計算を構築するための数学的回帰アルゴリズムの使用、およびモデルの手作業による補足とメンテナンスが必要な作業は、将来的には無人装置またはよりインテリジェントな補助装置によって実行されるようになるでしょう。当時、先進的な人工知能技術を使用することで、害虫発生予測モデルの自動化と迅速な反復を実現し、科学者が害虫や病気をより迅速かつ正確に予測できるように支援していました。

近い将来、人工知能は、特定されたデータに基づいて、畑の害虫や病気の中期および短期の予測を実際に行うことができ、明日、明後日、来週に発生する可能性のある害虫に対して事前に災害警報を発令し、農家の事前準備に役立ち、農作物を害虫や病気から守り、農産物の食品安全性をより高いレベルに引き上げることができると信じています。

「ブラックテクノロジー」がここにあります。もう「土の下で汗を流す」必要はありません!

中国科学院合肥物理科学研究所知能機械研究所は、スマート農業に関する「ブラックテクノロジー」の完全網羅を達成した。

情報収集においては、空・宇宙・地上の連携により総合的な農業情報を収集します。 「昆虫の顔認識」などの技術は「地上」にある傾向がありますが、「空中」では、現在の技術ではすでに空間マルチスペクトルを使用して畑の苗の状態を監視し、現在の作物の成長、成長期間、周囲の雑草の成長を判断できます。 「空」に関しては、主に気象のリモートセンシングと農作物の生育全体の大規模な判断が含まれます。

土壌検査に関しては、以前の土壌検査では手作業で土壌を掘り、検査センターに送る必要がありました。土壌中の有機物や有害な重金属の含有量を検査し、その結果に基づいて農家に肥料の与え方を指導するには1週間かかります。

すでに、人間の検出動作を完全にシミュレートし、数十のサンプルの同時検出を実現し、検出効率を向上させることができる、高速で高スループットの土壌検査ロボットなどの比較的成熟した機器がいくつかあります。現場で土壌を採取するだけで、土壌に含まれる主要成分の含有量を素早く確認できる迅速検査装置もあります。どちらの技術も膨大な数の農家に役立ち、土壌検査のコストを大幅に削減し、正確な施肥のための重要な基準を提供します。

土壌検査ロボット（画像提供：中国科学院合肥物理科学研究所知能機械研究所公式サイト）

作業の後期段階では、いくつかの研究グループが農薬残留検出に関する研究も行っています。試験紙を使用すると、この果物や野菜のバッチに過剰な農薬残留物があるかどうかをわずか数分で知ることができ、生産段階で市場全体に安全な食品保護を提供できます。

結論

「昆虫の顔認識」から全方位のスマート農業まで、科学者たちは現場で懸命に努力し、不屈の科学精神で困難を克服し、農民、農業、さらには社会に科学技術の力をもたらしてきました。近い将来、科学者たちはより多くの機能を備えた「ブラックテクノロジー」を私たちに紹介してくれると信じています。楽しみに待ちましょう!

著者: 杜建明

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