育種から植え付けまで、大規模モデルが農業をよりスマートにする

王耀俊

最近、大規模なテキスト生成ビデオモデルであるSoraがリリースされました。大規模モデルは、現実の物理世界を詳細にシミュレートする機能を備えています。物理世界におけるオブジェクトの存在を理解することで、複数のキャラクターを含む複雑なシーンを生成できます。 2022年にChatGPTが登場して以来、このビッグモデルは各方面から注目を集めています。大規模モデル、特に大規模言語モデルは、人工知能分野の技術開発における画期的な出来事となっています。簡単に言えば、ビッグモデルとは、大規模なデータと高度なアルゴリズムを組み合わせてトレーニングされた、多数のパラメータを持つモデルです。大規模データ内の複雑なパターンや法則を捉えることができるため、問題を理解し、推論の結論を導き出すことができます。

応用分野の観点から見ると、ビッグモデルは一般ビッグモデルと産業ビッグモデルに分けられます。一般的な大規模モデルは、大規模な多分野データトレーニングに基づいており、複数の一般的な業界に適用されます。業界ビッグモデルは、特定の業界または分野のニーズを対象としています。そのうち、農業ビッグモデルは大規模な農業データを基に、ビッグモデル関連技術を活用して農業シナリオアプリケーション向けのサービスを構築します。

伝統的な作物の育種は主に経験的育種の形で行われ、科学研究のほとんどは科学研究チームの形で組織されています。大規模から小規模まで数千の作物育種チームが膨大な量のデータを蓄積していますが、データ形式の一貫性がない、情報化のレベルが低い、効果的な統合とデータ共有を基本的に実現できないなどの問題があります。生物学的育種では、まず遺伝子を発見し、どの遺伝子が品種の特性に関係しているかを分析する必要があります。農業生物のゲノムには数億から数十億の塩基対が含まれており、最終的には数万から数十万の遺伝子に組み立てられます。大規模農業モデルは、膨大な農業遺伝子データを分析・処理し、アルゴリズムを使用してさまざまな形質と遺伝子の関係を選択・マッチングし、育種プロセスにおける科学的管理、専門的な分業、合理化された操作を実施し、「経験的育種」を「精密育種」に変革するのに役立ちます。

伝統的な農作物の栽培は主に天候に依存しており、自然の変化に大きく影響されます。大規模農業モデルを適用することで、気候変動、土壌の種類、水や肥料の状態などのデータを収集、分析、決定し、インテリジェントな作付けを実現できます。
農業ビッグモデルは、農業生産が気候変動の影響に対処するのに役立ちます。気候データを収集して分析することで、気候予測モデルを生成することができ、農業生産者は悪天候による悪影響を緩和し、農業リスクを軽減するための対策をタイムリーに講じることができます。

農業ビッグモデルは、農家に正確で信頼性の高いデータ情報を提供することができます。土壌水分状況、作物の生育、災害状況、昆虫状況などの重要な情報をリアルタイムで監視・分析することで、農家が科学的かつ合理的な農業生産計画を策定し、作物の最適な播種時期を予測し、作物の品種や生育サイクルデータに基づいて施肥の推奨を行うことができます。

伝統的な農業育種は主に人力に依存しており、環境に多大な負担をかけています。大規模農業モデルを適用することで、家畜や家禽の飼育環境、飼料消費量、成長率、健康状態などのデータを収集、分析、決定し、スマートな飼育を実現できます。

大型農業モデルは、温度、湿度、アンモニア濃度などの飼育環境をインテリジェントかつリアルタイムに制御するのに役立ちます。インテリジェントなアルゴリズムを通じて、自動温度制御、湿度制御、照明制御、換気システム管理を実現し、家畜や家禽の成長に最適な環境を作り出し、病気の可能性を減らし、エネルギー消費や資源の無駄などを減らすのに役立ちます。

農業用ビッグモデルは、電子タグや生体認証技術を使用して各家畜や家禽を個別に識別し、動物の成長段階、健康状態、栄養ニーズに基づいた正確な給餌と健康管理を実現します。これは飼料利用効率の向上に役立つだけでなく、動物の健康問題を早期に特定して対処するのにも役立ちます。

農業ビッグモデルは、インテリジェント監視プラットフォームと畜産・家禽ビッグデータプラットフォームを連携させることでリアルタイム診断を提供し、飼育プロセス全体のリアルタイム監視とタイムリーな警告を実現します。農業ビッグモデルは、育種プロセス全体の記録データを分析することで、育種プロセス全体の最適化に役立ちます。

（著者は中国農業大学情報電子学院の准教授および博士課程の指導者です）