私たちのテクノロジー

  ListenFieldは、様々なデータの収集、処理、分析を専門とし、農業専門家に情報を提供しています。

農業環境データの集約


  農業環境データは、農業の実践と成果を向上させるための適切で正確な情報を教えてくれます。しかし、このデータは通常、散在しており、非常に複雑であるため、入手が困難です。ListenFieldでは、これらのデータを効率的にまとめ、体系的な分析を行うための様々なAPIを提供しており、お客様は圃場の状態をシームレスかつ正確に把握することができます。

  例えば、どこでも60cmの深さまでの土壌プロファイルを評価する「Soil Fusion」モデルなどです。これらの情報は、APIを使えば誰でも入手できます。また、最大30年分の過去の気象データと現場のセンサーを活用して、季節ごとの気象状況を細かく予測しています。また、ListenFieldが作成した "cultivar file "は、現在の状況下で植物がどのように成長しているのか、また、餌の与え方や気候や土壌の状態が変わった場合に、作物がどのようになるのかを教えてくれます。

作物の健康状態の監視


  ListenFieldでは、衛星画像を解析して作物の健康状態を判断するためのマシンビジョンモデルを開発しています。ListenFieldの作物の健康状態は、土地の特定の場所で作物に十分な肥料が与えられているかどうかを判断し、それに応じて肥料の量を増やしたり減らしたりするのに役立ちます。また、オレンジの木のような特定の作物の「水ストレス」についても、この技術は教えてくれます。


  ListenFieldでは、衛星画像を解析するマシンビジョンモデルを開発しており、作物の表現段階に応じて作物の健康状態を判断することができます。このモデルは、衛星画像を解析して、作物の表現段階に応じて、作物の健康状態を判断するのに役立ちます。肥料を追加・削減することで、「窒素ストレス」を最適化し、生産量の増加、生産量の安定化、生産品質の向上を図ることができます。また、稲や麦などの作物では、茎が曲がって収穫が困難になり、収穫量が大幅に減少する「宿根」のリスクを低減することができます。


  また、例えばオレンジの木では、水が足りないと木の生存が危ぶまれますが、水が足りると果実の甘みが増すというように、水のストレスを知ることができます。

成長と品質の予想


  ListenFieldでは、3つの重要な要素を考慮して、収量や成長の予測を行います。


  まずは土壌です。私たちは、土壌のプロファイルを評価する「土壌融合」と呼ばれるモデルを構築しました。この情報は、APIを使って誰でも見ることができます。
2つ目は、気候と気象条件です。これについては、30年分の気候学的データをベンチマークとしました。この気象パターンデータは、現場のセンサーの助けを借りて、正確な場所での季節ごとの気象条件をより正確に予測するために使われます。これらのセンサーは、雨量をモニターし、過去のデータと組み合わせることで、短期的な傾向を予測することができます。 また、植物の生育に重要な水分なども監視しています。つまり、私たちのモデルは、どこにいても正確な場所の気候状況とその見通しを、詳細かつタイムリーに提供することができるのです。


  3つ目は「cultivar coefficient」です。これは、それぞれ固有の遺伝子型を持つ植物が、環境条件の変化に応じて異なる成長・繁殖をすることを意味しています。ListenFieldが作成した "cultivar file "を見れば、現在の環境下で自分の植物がどのように成長しているのかがわかります。さらに言えば、餌の与え方や気候・土壌条件が変わった場合に、どのような作物になるのかを知ることもできます

表現型および遺伝子型分析


  ListenFieldでは現在、Webアプリケーション用に2つの予測モデルを開発しています。1つはGenomic Selection(GS)のためのモデル,もう1つはGenome-wide Association Studies(GWAS)のためのモデルです。


  これらのモデルは,育種にかかる時間を短縮し,遺伝資源の利用や農業生産の持続可能性に関するいくつかの重要な目標を達成するのに役立ちます.


  GSモデルは、(マーカーベースの)ゲノム選択に基づいて、特定の形質(糖度など)に対する表現型の結果の可能性を予測することができます。ユーザーが判断しやすいように、データをわかりやすく表示します。


  GWASモデルは、どの遺伝子マーカーが表現型のあるバリエーションと関連しているか(どの遺伝子配列が表現型の形質と高い相関性を持っているか)を評価します。

ListenFieldが運用と収益性を上げるためにできることをご覧ください。

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