水耕栽培
水耕栽培は、土を使わず代替的手法で食糧を生産する方法です。
陸上植物は栄養を水溶液から吸収でき、植物を成長させ、発芽可能な種子もつけることができます。（1860年ユリウス・フォン・ザックス）
日本では、東京都調布市に昭和21年から15年間世界最大の水耕工場がありました。
水耕栽培には設備投資が必要ですが、外部の天候に左右されず、一年中安定した生産が可能になります。
気候変動から独立し、土を耕やさず、インドア（室内）で、環境を保全する食糧生産システムです。
インドアファーミングとは
環境を制御できる施設（インドア）で、土を使わない水耕栽培などで作物を生産する方法です。
光合成の光エネルギーに太陽光を用いる型と、LEDなどで照光を制御する型（閉鎖型）に大別されます。
インドアAIファーミングとは
LED制御のインドアで、IoTとAI（人工知能）を活用し水耕栽培などで作物を生産する方法です。
インドア（エッジ）に設置するAI Stationで、現場のデータに基づいて最適栽培を行います。
目的と基本技術
最新の水耕栽培技術とITとAI技術をインドアに最適化し、植物の力の最大化、人の労力最小化を図ります。
植物の力の方程式
作物の生産量を「植物の力の方程式」と呼ぶ式で表し、これをデータとAIで最適化することを行います。
データ＆AIで植物の力を最大化する
観測データによりAIファーミングのアルゴリズムが働き、機器を自動制御して最適環境をつくる仕組みです。
データによる意思決定と人の労力
データに基づいて「植物の力の方程式」で結果（収量）が最適になるように制御項目（変数）を決めます。
AIファーミングのアルゴリズムが働き、決めた制御の値により機器を自動操作して環境を制御します。
作物の選択、播種、必要な受粉、収穫は、人の労力を要する仕事で、QRコードを介してデータ化します。
学習型作物生育制御テーブル
栽培環境の制御はCrop Growing Table（CGT）と呼ぶテーブルをAI Stationに登録して行います。
環境（空調、CO２）とLED制御は1時間単位、養液制御は24時間単位で制御を行います。
作物に合わせていくつかの育成モデルが用意されており、観測・収量データのAI分析により最適化されます。
インドア無線ネットワーク
インドア内を無線ネットワークで繋ぎ、センサーで環境を観測し、AI Stationから環境機器を制御します。
システムを構成する機器
オンラインリアルタイムでセンサーネットワークに繋ぐことができるセンサー・制御機器を選択しています。
詳しくは、構成機器概要（AIoT）を参照ください。
データを地産地消するAI Station
データを発生する場所（エッジ）で保存、処理する方式で、データを“地産地消”するコンピューティングです。
スマホ・PCなどからブラウザーを介してエッジと繋がり、エッジにあるソフトウェア（アプリ）を利用します。
ダッシュボード
ダッシュボードでは部屋・水耕列毎に、観測データを見る、直接に空調・LEDを制御することなどができます。
インドアファーミングに適するエッジAI方式
インドアファーミングには、自分の所のデータで学習し、知識・知見が増えるエッジAI分散処理が最適です。
長所と課題
インドアファーミングは慣行農業と競合するものではく、新しい食糧生産形態です。
運営コストの課題がありますが、AIoTで栽培最適化を図り、気象変動などに耐える作物栽培を実現します。
サマリー
インドア環境制御型農業で、AＩoTを活用し、植物の力を最大化し人の労力を最小化します。
インドアAIファーミングは、栽培現場（エッジ）でエージェント（代理人）としてデータに基づく制御を行います。
