農業におけるデジタルツイン：
画期的または誇大広告？

収益性のためのリソースの最適化: デジタルツイン技術は必要ですか? 

あらゆる技術の価値は、最終的にはコストとリソースを最適化する能力にあります。結果を先取りする能力があれば、食料生産者は先見の明を得ることができ、それを現実世界で応用することができます。デジタルツイン技術の現実世界での応用と商業化の例として、機械工学があります。 トム・デ・スワエフによって開発されたモデル ガント大学の研究で、ベルギーの企業2Growがこのモデルを利用してトマトの茎の太さと水の流れの変化を測定している。 会社の目標 植物生産に費やされる表面積の 20% を削減します。

It コミュニティがデジタルツインを採用する努力をしているかどうかはまだ不明である 生産者は、デジタル ツイン テクノロジーを業務に活用する必要があります。さらに、ほとんどの場合、デジタル ツイン テクノロジーは実際には必要ないと言えます。機械学習の進歩により、大量の高品質データ (入手にも費用がかかります) を必要とする完全なモデルを構築しなくても、重要なイベントを予測できるようになりました。特定の特性を予測したい食品生産者にとって、重要な変化の測定と監視に重点を置くだけで、成功する予測モデルを構築できる可能性があります。さらに、これは大幅に手頃な価格であるため、予測モデルの実装ですぐに ROI を確認する必要がある食品生産者にとって実現可能になります。

たとえば、ジャガイモを栽培する場合、適切な防除対策を講じなければ短期間で作物の不作につながる可能性のある真菌のような生物によって引き起こされる疫病などの害虫の指標を持つことが重要です。広大な露地でこの種の列作物を栽培する場合、ピボット灌漑システムにカメラを取り付けることで、病気や問題を効率的かつ効果的に特定できます。露地ジャガイモ畑のデジタルツインを作成するために必要なデータには莫大な費用がかかり、よりシンプルで手頃な技術で得られる洞察を得るためにそのような規模のモデル全体を作成することは、まったく意味がありません。

• ビデオゲーム「シムシティ」は、プレイヤーが自分の街のヒーローとなり、美しく活気のある大都市をデジタルで設計、構築することで、90 年代に画期的なゲームとなりました。それから 30 年が経ち、現実世界の樹木、農場、果樹園を非常に正確にデジタルで表現できるテクノロジーが誕生しました。シムシティで、ゲーム内で「投資」したものに基づいて大都市がどのように発展するかをシミュレートできるのと同じように、さまざまなシナリオで植物がどのように成長するかをシミュレーションできるようになりました。これにより、前例のない先見性を持って農業活動を微調整できます。
• デジタル ツインは、現実世界の物事をデジタルで表現したものです。これを使用して、実際の「物事」をリモートで監視できます。現実世界のツインの正確で現実的な代替物を提供するには、実際のエンティティのデジタル測定を通じて、デジタル ツインにデータ情報を提供する必要があります。農業では、土壌センサー、植物画像、気象データなどのツールから得られるデータがこれに該当します。
• 新しいデジタル表現、つまりデジタル ツインは、物理的な資産、プロセス、システム、リソースなど、農業活動全体を反映する必要があります。これにより、これまで想像もできなかった規模で農業プロセスをシミュレーション、計画、分析、改善できるようになります。しかし、食品生産者がこの高価で高度なテクノロジーを導入することは本当に必要なのでしょうか。それとも、主要な結果を監視および予測するのに役立つ、よりアクセスしやすく手頃な価格のセンサーから必要な洞察を得ることができるのでしょうか。

デジタルツインの成長と導入、そして農業におけるその可能性

ガートナーは、2021年までに大手産業企業の半数が デジタル双子、これは組織の効率を10％向上させることになります。しかし、デジタルツインの概念は何十年も前から存在しています。30年以上にわたり、製品およびプロセスエンジニアリングチームは、 コンピューター支援設計 製造可能性を確保し検証するために、CAD モデル、資産モデル、プロセス シミュレーションを使用します。たとえば、NASA は数十年にわたって複雑な宇宙船シミュレーションを実行してきました。しかし、機械学習と AI のイノベーションにより、デジタル ツインの概念が前面に押し出され、近い将来に広範な影響を及ぼす破壊的なトレンドとして大きな注目を集めています。

農業プロセスに関しては、デジタルツインを活用することで 農場経営の中心的な手段として 物理的なフローを、その計画や制御から切り離すことができます。その結果、農家は、現場での直接観察や手作業に頼るのではなく、（ほぼ）リアルタイムのデジタル情報に基づいて遠隔で作業を管理できます。これにより、（予想される）逸脱があった場合にすぐに行動し、実際のデータに基づいて介入の効果をシミュレートできます。たとえば、果樹園のデジタルツインは、農家が果樹園を検査しなくても、過剰灌漑を果樹園に警告することができます。

のアイデア デジタル果樹園 果樹の健康状態や収穫物の品質を監視、予測、管理するという労働集約的な作業を理解している農家にとって、これは非常に魅力的です。クイーンズランド大学の科学者は、マンゴーやマカダミアナッツなど成長の遅い作物を栽培する果樹園のモデルを開発しました。これにより、ユーザーは新しいアイデアを迅速に試し、生産システムを最適化する方法についての洞察を得ることができます。プロジェクトの研究者は、これらの即時シミュレーションが果樹などの成長の遅い作物に特に役立つことを強調しました。

デジタル ツインを構築することが経済的に意味のある特定のユース ケースがあります。たとえば、植物育種では、モデルによって特定の品種が商業的に実行可能かどうか早期に予測できます。しかし、多くの場合、ナットをハンマーで割る必要はありません。

• ラビブ・イツハキーは、 プロスペラ・テクノロジーズ、データサイエンスと AI を使用して食品の栽培方法を変革するという同社の技術的ビジョンを主導しています。彼は、アルゴリズム開発、数学、機械学習の専門知識を使用して、現実世界の問題を解決しています。Prospera に入社する前は、サイバーセキュリティ会社 BioCatch でアルゴリズムを開発し、IDF で信号処理エンジニアを務めていました。彼は、ヘブライ大学で物理学の学士号と応用物理学の修士号を取得しています。

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