ビンディン省で7種類の稲の病気を特定し、有害昆虫を監視するために、AI、IoT、GISテクノロジーを統合したT-Pestシステムを開発しました。
このイノベーションは、「稲作栽培における害虫や病気の特定と監視における人工知能の応用」と題された研究プロジェクトから生まれました。
T-Pestは、人工知能、IoT、最先端の情報技術の強みを組み合わせて、ベトナムにおける害虫管理の最適化、作物収量の向上、農業慣行の近代化を目指しています。

TMA’s research project: Application of Artificial Intelligence in Identifying and Monitoring Pests and Diseases in Rice Cultivation
また、T-Pestには、高解像度カメラ、紫外線、環境センサーを備えた自動データ収集装置が装備されています。
収集された画像は、強化されたYOLOv5-GhostAIモデルを使用して分析され、害虫や病気を迅速かつ正確に特定します。
このデータはWebベースのプラットフォームに統合され、リアルタイムの監視と害虫の侵入状況の視覚的なマッピングを提供します。
そしてT-Pestは、細菌性疫病、イネいもち病、褐色斑点、生理的黄変、紋枯病、不稔穀粒、細菌性葉条を含む7つの稲の病気の識別と、トビイロウンカ、茎穿孔虫、小型葉巻虫、ライスゴールユスリカ、アオウンカ、クロカメムシ、アオカメムシ、シロバウンカなどの8つの有害な昆虫を識別できます。
リアルタイムで24時間年中無休で動作し、データを自動的に収集し、害虫警告をタイムリーに通知します。
ユーザー(農家)はWebベースのダッシュボードにアクセスして、害虫や病気の情報を確認し、アラートを受け取り、解決策を迅速に実行することができます。

TMA’s T-Pest is located in Binh Dinh
T-Pestの開発は、地元の畑でよく見られる稲の害虫と、病気のデータベースを構築することから始まりました。
データは専用の機器とスマートフォンを使用して収集され、繰り返し検証が行われて、AIトレーニングデータセットの精度を向上させました。
また、YOLOv5 AIモデルの最適化によってT-Pestのパフォーマンスが大幅に向上しました。
高精度を維持しながらモデルのサイズとリソース要件を削減することにより、このシステムは実際の農業環境での実用的な展開に適しています。
PhùCát地区とTuyPhước地区で実施された実地試験中に、T-Pestは80%を超える精度で害虫や病気の1,000枚以上の画像を分析しました。
モバイルアプリケーションによりプロセスがさらに簡素化され、農家は圃場の状況を迅速に評価し、アラートを受け取り、タイムリーな予防措置を講じることができます。
フオンクソンコミューンの農家、グエン・ヴァン・チン氏は、「T-Pestシステムのおかげで、頻繁に訪問することなく畑を簡単に監視し、害虫を検出できるようになりました。作物を管理し、より良い収穫を確保するための信頼できるツールです。」と述べられました。

Authorities test the performance of the T-Pest machine when deployed in the field
そして、T-Pestは農家だけでなく、農業管理当局からも認められています。
これはビンディン省のスマート農業イニシアチブにとって重要なマイルストーンであり、ベトナム全土の農業におけるハイテク応用の新たな機会を切り開きます。
目標は、害虫駆除対策を強化し、収量を増やし、作物を保護し、ベトナムの持続可能な農業開発のビジョンに貢献することです。
AIとIoTテクノロジーを統合することで、T-Pestは現代の農業の課題に対処する人工知能の変革力を実証し、害虫管理のためのスケーラブルで効果的なソリューションを提供します。