Muse Schwarzwald:

the AI Farming

The Planet is for us, not for anyone else.

"It underscores our responsibility to deal more kindly with one another,
and to preserve and cherish the pale blue dot, the only home we've ever known."

― Carl Sagan, Pale Blue Dot: A Vision of the Human Future in Space

なぜ農業で
AIへの転換が必要なのか?

転換を求められる問題

  • 経験に依存した農業
  • 遺伝子組換え作物（例:殺虫）を中心とした農業と種子の管理
  • 短期的なデータを活用した、不正確な農作物生産量の予測
  • 問題に対する非効率なリスク管理

どう対応するのか

  • データを中心としたAI&ロボット農業ソリューション
  • AIを活用した作物同士の相互関連性の分析
  • データ中心の人工知能分析に基づいた生産量予測と先制的なリスク管理

Palm Tree

画像認識技術90% 以上の正確さを保有
  • LiDARセンシングを通した室内／室外環境のマッピング
  • 空間内植物／農作物認識技術を保有
  • 認識正確度 90% 以上
  • 室外環境で特定の実・農作物を認識可能
パームツリーの実 92% 以上の正確な分類が可能
  • 認識された画像内の実の部分のみを抽出
  • 実の状態を Taggingデータ化し蓄積
  • ターゲットの実を対象とした状態認識
  • DNN 技術対比 客体検出の正確度 92%
実の熟成度 88% 以上の正確な分析と生産量の予測
  • ディープラーニングベースの蓄積データに基づいた正確度の持続的な向上
  • 作物の適切な収穫時期の判断、収穫量の予測
  • CNN 技術対比 実の分析正確度 88%

ビジネスパートナーシップとソリューションに関するお問い合わせをお待ちしております。

医療用ヘンプ (Coming soon)

核心的な問題

大まかな経験中心のヘンプ農業

安東ヘンプ
AIデータセンター

自律ヘンプ農業システム

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