透明性と正確性を目指して
4月9日にカントー市で開催された稲と種籾の品質向上のための科学的ソリューションに関するシンポジウムで、Easy Rice Vietnamは、農民、協同組合(HTX)が正確で純度の高い種籾源にアクセスできるようにするために、種籾検査AIシステム(EASYRICE MP1)を紹介しました。
したがって、最初のデータベースを受け入れ、構築した後、AIは迅速、正確、かつ透明に検証できます。
Easy Riceベトナムの代表であるドアン・アイン・ヴォー氏は、このシステムはタイとインド市場で成功裏にテストされたと述べました。特筆すべきは、タイでは、プログラムが2020年に開始され、現在までに300社以上の企業がこの技術を50万回以上使用しており、タイの米輸出市場シェアの30%を占めています。
Easy Riceの計算によると、過去数年間でタイの1000万トン以上の米がAI技術を使用して稲の純度を測定しました。
ベトナムでは、システムは開発と市場へのアクセスの段階にあり、白米の品質鑑定におけるAlの応用ニーズを満たしています。スキャナーの画像から、Alはサンプルをスキャンして、模倣品、パネル、原粒の割合などを2分以内に完全かつ詳細なレポートを作成するために使用されます。ただし、システムは初期データを作成するために純粋な稲の品種の画像が必要です。
2021年から、システムがベトナムで試験運用を開始して以来、ドンタップ県のCo May Co. Ltd.は、この技術の応用に積極的に参加し、稲の種子の条件を検査し、以前と比較して手動で実施する人員を節約するのに役立っています。特に、記録やデータの保存も便利で長持ちします。
「この技術を応用して以来、毎日のスキャンや検査を実施する際は、クラウド技術に保存されています。そのおかげで、国際的な専門家が毎年評価に来るとき、私たちはデバイスから画像をダウンロードしてアップロードするだけで説得できます」と、Co May Co. Ltd.のディン・ミン・タム社長は語りました。
ビッグデータベースの構築 。
Mekong Delta Rice InstituteのディレクターであるTran Ngoc Thach博士は、現在の文脈では、米品種をチェックするためのAIシステムの適用は良い方向であり、純度と清潔さを区別するのに役立つと述べました。これらは、種子の品質をテストする上で2つの重要な要素です。
しかし、これを実現するためには、チャン・ゴック・タック博士は、大規模なデータベースが必要であることも強調しています。全国で数百品種の稲が栽培されているため、Alに正しい識別方法を教え、季節要因や天候要因が稲の種子の形状に影響を与えることに注意を払う必要があります。
したがって、企業と使用ユニット間の協力は、注目すべき点です。なぜなら、企業は大きなデータを把握する場所だからです。しかし、独占的であれば、それらを検査ユニット、協同組合、種子生産者と共有することは非常に複雑になるでしょう。
提起された問題に直面して、企業や業界の専門家は、種子生産に役立つ内部検証にこの技術を応用することは可能であると述べています。ただし、広く適用するためには、法的枠組みを見直し、具体的な証拠によって技術の信頼性を評価する必要があります。大規模なデータは、国家管理機関がこの技術を法的枠組みに組み込むことを説得するのに役立ち、そこから拡大し、実験室での評価方法と並行して実施できる方法と見なすことができます。
