オーストラリアのOctopusbot社は,衛星データを用いて 95%の精度でカノーラ収穫を追跡するAIシステムを立ち上げました. Australian firm Octopusbot launches AI system using satellite data to track canola yields with 95% accuracy.

オーストラリアの農業技術会社であるOctopusbotは人工知能で作物の追跡システムを立ち上げました 衛星データとカノラ開花指数を使って カノラの収穫量をリアルタイムで監視しています An Australian ag-tech firm, Octopusbot, has launched an AI-driven crop tracking system that uses satellite data and a Canola Flowering Index to monitor canola yields in real time. 10日ごとの更新により,当該ツールは全国で開花の進展を追及し,当該地方自治区から個人のパドックまでのデータを提供し,過去国勢調査及び農林調査報告に対して95%の正確さが確認された. Updated every ten days, the tool tracks flowering progress across the country, offering data from local government areas down to individual paddocks, with 95% accuracy validated against past census and farm reports. 農業 経営 者 , 商人 , プロセッサー など は , 予想 に 頼る こと を 減らす こと に よっ て , 予測 や 収穫 計画 の 改善 に 貢献 し て い ます。 It helps farmers, traders, and processors improve forecasting and harvest planning by reducing reliance on estimates. ほとんどのユーザーは地域データに依存しているが,処理又は輸出サイトに近いものはパドックレベルの詳細な洞察を重視している. While most users rely on regional data, those near processing or export sites value detailed paddock-level insights. 現在 で は パイロット が 成功 し た 後 に 広く 利用 さ れ て いる この システム は , カンオラ 産業 が どの よう に 作物 の 開発 を 進め て いる か を 変え つつ あり ます。 The system, now widely available after a successful pilot, is transforming how the canola industry tracks crop development.