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食の未来
Lenovo AI イノベーションで次世代の食料供給を保護

読了目安時間: 11分間

ノースカロライナ州立大学 (NCSU) 地理空間分析センターの研究者は、世界各地の農地を監視し気候変動による将来の影響を予測するために、Lenovo AI イノベーション センターとディープラーニング アルゴリズムを使用しています。

気候変動の影響を大きく受ける可能性がある (そしてもう受けているかもしれない) 食品には、とうもろこし、コーヒー、チョコレート、さらにはワインなどがあります。 最近の調査によると、世界のトップ 10 の作物の収穫量は減少し始めており、食料不安を抱える国に特に大きな影響を与えています。

状況は悪化しています。 研究者は 2050 年に世界人口が 30 億人増加すると予測しています。「増加する世界人口を養うためには、農業生産を 50% 増やす必要があります」と、ノースカロライナ州立大学のコンピューター サイエンスの准教授で地理空間分析センターの副所長を務める Ranga Raju Vatsavai 博士は述べています。 「これらの作物を栽培するには新鮮な水が必要になります。現在はその 70% が農業によって使用されています」

大規模な時空間データ管理と機械学習において 25 年以上の経験を誇る Vatsavai 博士は続けます。「給水を管理するには、よりスマートな方法を使うしかありません」

Lenovo とのパートナーシップにより、Vatsavai 博士は、人工知能 (AI) とディープラーニング アルゴリズムを世界規模での作物モニタリングの問題に適用し、「将来の人口のニーズを最適化」できると期待しています。 世界の食料生産量は現在需要を上回っていますが、気候変動の影響に加え、世界の人口は増加を続けており、今後数十年のうちにこのバランスは変化すると考えられています。

 

Vatsavai 博士と彼のチームは、農地の健康状態のマッピング、監視、予測を可能にする革新的な地理空間画像分析技術を使用することで、未解決の世界的な食糧不足問題の深刻さを緩和できると期待しています。 高解像度の衛星画像を使えば、分析過程で作物を特定したり、これまでにない規模と精度で作物の健康状態を監視したりできます。 最終的にはこのシステムにより、干ばつや霜、農業用水の使用状況など、気候変動が将来与える影響をモデル化できるようになります。また、作物畑に直接センサーを埋め込み、土壌水分や気象条件などの要因を監視することも可能になります。 

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究極的に Vatsavai 博士は、農業従事者にインテリジェントなデータ製品を提供することを計画しています。この製品を使って植え付けと収穫の時期をアドバイスすることで、異常気象時の植え付けを避けることができます。 「気候変動により開花の途中に霜が発生し、つぼみが凍結してしまう事態が発生しています」と Vatsavai 博士は指摘します。 つぼみが出ないと、花も果物も実りません。 フロリダの柑橘類プランテーションは、ここ数年すでにこの影響を受けています。 しかし農家は、気候変動に揺れる地球の不安定な季節に沿って作業を行う代わりに、コンピューターでモデル化されたデータを使用すれば、理想的な植え付け日を予測でき、また適切な肥料や除草剤とともに適切な種子を植えることができます。 データを使用して理想的な植え付けと収穫のタイミングを決めることにより、気候変動とそれが生み出す気象事象によって引き起こされる食糧不足を改善できます。

 

ただし、これらの時空間データセット (超高解像度の衛星画像、気候変動、気象データなど) は膨大です。 「効率的な AI と機械学習のアルゴリズム、そして最新の高性能コンピューティング リソースへのアクセスがない限り、タイムリーに実用的なインテリジェンスを生成することはできません」と Vatsavai 博士は言います。

 

これらの高度な作物モデルの生成は、大学のコンピューティングの能力の範囲を超えています。そのため、Vatsavai 博士の研究室にとって、Lenovo とのパートナーシップは不可欠なのです。

 

2017 年、Lenovo はお客様の AI の旅を加速すべく、3 つの新しい AI イノベーション センターを開設しました。Vatsavai 博士は、そのうちの 1 つ、ノースカロライナ州モリスビルにあるセンターを利用しています。 Lenovo AI イノベーション センターでは、Vatsavai 博士と彼のチームは、Lenovo と Intel の高性能コンピューティング クラスターから LiCO AI プラットフォームなどのパワフルなソフトウェア ツールに至るまで、最新のリソースにアクセスできます。 特に、プロジェクト全般においてデータ サイエンティストやアーキテクトからのガイダンスとサポートを求めることもできるのは、大きなメリットです。

 

Vatsavai 博士は現在、最高クラスの性能を誇るワークステーション Lenovo ThinkStation P920 をデスクサイドの AI サンドボックスとして利用し、オフィスで迅速なモデル開発を行ってから、Lenovo AI イノベーション センターで HPC 向けにこれらのモデルをスケーリングしています。

 

しかし、研究イニシアチブの第 2 段階での Vatsavai 博士の目標は、モノのインターネット (IoT) のデータ ソースとエッジ コンピューティングを組み込んで、AI 予測の精度と強靭さを向上させることでした。 それを実現するために、博士はより小型の ThinkStation P330 Tiny を活用しています。

 

「このエッジコンピューティング デバイスを農地のセンサーの近くに配置することができれば、リアルタイムの計算を行うことが可能になります」と Vatsavai 博士は説明します。 「こうしたコンピューティング デバイスを近くに配置してデータを取得し、その場で AI を適用してリアルタイムで実用的な知識を生成する — これが私たちの究極の目標です。 今、それに取り組んでいるところです」

 

Tiny ワークステーションを使うと、研究チームは、データ生成場所の近くに分析デバイスを配置して、センサー レベルでリアルタイムの結果を取得できます。 そして将来、Tiny ThinkStation で生成されたこれらのモデルを活用することで、ネブラスカ州で栽培中のとうもろこしの葉が成長しているかどうかを遠く離れた研究室にいる研究者に伝えたり、フロリダの柑橘類畑で霜が降りるのを予測したりできます。

 

米国のような国では、食料やエネルギー、水は、連邦政府、州、そして地方といった別々のセクターによって管理されています。 「その結果、これら 3 つの重要なシステムは相互に繋がっていません」と Vatsavai 博士は指摘します。 地理空間 AI と機械学習に関する研究により、Vatsavai 博士は、3 つのセクターすべてから得る膨大な量のデータを統合して「強力な相互関係」を築き、限界を超えていきたいと考えています。「気候変動の影響によってもたらされる新しい生活方法への対応準備は、全体的アプローチによってのみ開始できます」

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