(57)【要約】  本開示は、農業気候地帯の自動識別のための方法およびシステムを提供する。方法は、１つまたは複数の対話方法を介して、地理的領域について様々な外部システムからの環境および土壌に関するパラメータを受心することに取り組む。パラメータは、簡単な消費のために、同質化され、汎用かつ階層的なフォーマットで記憶された、生データであっても、生データから導出されてもよい。推論は、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と比較することにより、パラメータおよび関連する属性から引き出される。推論は、画像、ビデオ、および存在論的知識などの符号化形式で利用可能なパラメータから作られてもよい。比較に基づいて、あらかじめ定義された農業気候地帯との適合度を反映するスコアが生成される。本開示は、直接的に、または符号化形式で利用可能な微気候パラメータに基づいて、地理的領域の分類に関するリアルタイムでインテリジェントな推論を可能にする。
2019508810.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクセスインターフェースモジュール（１０８ａ）を介して、知識ベースモジュール（１０８ｄ）内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話方法を介してリアルタイムで受信するステップ（２０２）であって、前記パラメータが生データであるか、または前記生データから導出される、ステップ（２０２）と、
推論モジュール（１０８ｅ）により、前記受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置するステップ（２０４）と、
前記推論モジュール（１０８ｅ）により、対応する農業気候地帯用の前記知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と前記属性を比較するステップ（２０６）と、
前記推論モジュール（１０８ｅ）により、前記比較に応答して、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行するステップ（２０８）と
を備える、プロセッサ実装方法（２００）。
【請求項２】
前記少なくとも１つの対話方法が、自己記述アクセス層によって容易にされる、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項３】
前記階層構造に配置された前記パラメータを、汎用フォーマットでデータストレージモジュール（１０８ｃ）に記憶するステップ（２１０）をさらに備える、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項４】
前記属性を前記属性履歴と比較する前記ステップが、前記対応する農業気候地帯の前記属性履歴との比較に適したフォーマットに前記属性を変換するステップによって先行される、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項５】
前記属性を前記属性履歴と比較する前記ステップが、統計的分類方式を反映する少なくとも１つの規則を参照するステップを備える、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項６】
前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行する前記ステップが、
前記複数の時間インスタンスからの時間インスタンスごとに、前記参照された少なくとも１つの規則に基づいて、前記パラメータの各々についてバイナリスコアを生成して合計スコアを取得するステップと、
前記複数の時間インスタンスについての前記合計スコアおよび前記受信されたパラメータに関する測定値の数に基づいて、正規化ネットスコアを生成するステップと、
前記地理的関心領域のサブ領域ごとに生成された前記正規化ネットスコアの統計的平均として、前記地理的関心領域についてのコンプライアンススコアを計算するステップと、
前記コンプライアンススコアに基づいて、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの前記地理的関心領域の分類を識別するか、または前記分類を検証するステップと
を備える、請求項５に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項７】
前記コンプライアンススコアに応じて前記地理的関心領域を２つ以上のサブ領域に分割すること、および
前記コンプライアンススコアに応じて前記農業気候地帯を２つ以上の準農業気候地帯に分割すること
のうちの１つを実行するステップをさらに備える、請求項６に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項８】
前記地理的関心領域の前記識別された分類および前記検証された分類、パラメータおよびその関連する属性のうちの少なくとも１つを用いて、前記知識ベースモジュールを更新するステップ（２１２）をさらに備える、請求項７に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項９】
前記生データが、意味的知識表現フォーマット、オントロジー、画像、およびビデオからなるグループから選択された符号化形式のデータを備える、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項１０】
前記属性を属性履歴と比較することが、あらかじめ定義された誤差のマージンに基づく、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項１１】
１つまたは複数のプロセッサ（１０２）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（１０２）による実行用に構成された命令を記憶するための、前記１つまたは複数のプロセッサ（１０２）に動作可能に結合された１つまたは複数の内部データストレージデバイス（１０６）と
を備えるシステム（１００）であって、前記命令が、
農業気候地帯にマップされた地理的領域、前記地理的領域についてのパラメータおよびその関連する属性を備える知識ベースモジュール（１０８ｄ）、
前記少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信するように構成されたアクセスインターフェースモジュール（１０８ａ）であって、前記パラメータが生データとして受信されるか、または前記生データから導出される、アクセスインターフェースモジュール（１０８ａ）、ならびに
前記受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、
対応する農業気候地帯用の前記知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と前記属性を比較することと、
前記比較に応答して、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行することと
を行うように構成された推論モジュール（１０８ｅ）
の中に備えられる、システム（１００）。
【請求項１２】
前記命令が、汎用フォーマットで前記パラメータを記憶するように構成されたデータストレージモジュール（１０８ｃ）内にさらに備えられる、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記アクセスインターフェースモジュール（１０８ａ）が、自己記述アクセス層をさらに備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記推論モジュール（１０８ｅ）が、
前記対応する農業気候地帯用の前記属性履歴との比較に適したフォーマットに前記属性を変換することと、
統計的分類方式を反映する少なくとも１つの規則を参照することにより、前記属性を前記属性履歴と比較することと、
前記複数の時間インスタンスからの時間インスタンスごとに、前記参照された少なくとも１つの規則に基づいて、前記パラメータの各々についてバイナリスコアを生成して合計スコアを取得すること、
前記複数の時間インスタンスについての前記合計スコアおよび前記受信されたパラメータに関する測定値の数に基づいて、正規化ネットスコアを生成すること、
前記地理的関心領域のサブ領域ごとに生成された前記正規化ネットスコアの統計的平均として、前記地理的関心領域についてのコンプライアンススコアを計算すること、ならびに
前記コンプライアンススコアに基づいて、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つに前記地理的関心領域の分類を識別するか、または分類すること
により、前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行することと、
前記コンプライアンススコアに応じて前記地理的関心領域を２つ以上のサブ領域に分割することと、
前記コンプライアンススコアに応じて前記農業気候地帯を２つ以上の準農業気候地帯に分割することと
のうちの１つまたは複数を実行するようにさらに構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記知識ベースモジュール（１０８ｄ）が、前記地理的関心領域の前記識別された分類および前記検証された分類、パラメータおよびその関連する属性のうちの前記少なくとも１つを用いて、それ自体を継続的に更新するようにさらに構成される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記生データが、意味的知識表現フォーマット、オントロジー、画像、およびビデオからなるグループから選択された符号化形式のデータを備える、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１７】
地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを共有する少なくともいくつかの異種外部システムと通信する、分散アーキテクチャを有するシステム（１００）であって、前記システムが、
１つまたは複数のハードウェアプロセッサ（１０２）に動作可能に結合され、
知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた前記地理的関心領域についての前記環境および土壌に関する前記パラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信することであって、前記パラメータが生データとして受信されるか、または前記生データから導出される、受信することと、
前記受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、
対応する農業気候地帯用の前記知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と前記属性を比較することと、
前記比較に応答して、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行することと
を行うように、前記１つまたは複数のハードウェアプロセッサによる実行用に構成された命令を記憶するように構成された、１つまたは複数のデータストレージデバイス（１０６）
を備える、システム（１００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１６年２月１２日に出願されたインド特許出願第２０１６２１００５０３８号の優先権を主張する。
【０００２】
本明細書の実施形態は、一般に、農業気候地帯を識別することに関し、より詳細には、農業気候地帯の自動識別のための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
地理的領域は、地帯内で栽培することができる可能な作物を示す一組の農業気候地帯に分割される。温度、雨量などの環境に関する様々なパラメータ、および土壌の種類、ｐＨ（水素のポテンシャル）値などの土壌特性に基づいて、全世界にわたる多くの地理的領域に対して多数の農業気候地帯の分類が提案されている。農業気候地帯に基づく分類は、広い傾向および原始的な測定機器に基づいて歴史的にかなり早い時期に行われたので、そのような分類の妥当性は精度の観点から疑問の余地があるかもしれない。また、地球温暖化および予期せぬ気候条件の変化に伴い、過去の気候条件に基づく分類が誤っていることが判明する場合がある。したがって、特定の地理的関心領域が従来定義された農業気候地帯に属するべきかどうかをリアルタイムで検証することは、関心領域のその地理的領域において適切な作物のみが栽培されるように、異常地帯またはホットスポットを発見する助けとなるはずである。しかしながら、様々な不均質なソースからのデータ取得で始まるこのプロセスを端から端まで自動化するだけでなく、微気候パラメータ値に基づいてリアルタイムで適切な作物を栽培するための農業気候地帯の適合性を確認することも課題である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の実施形態は、従来のシステムにおいて本発明者によって認識された上述の技術的問題のうちの１つまたは複数に対する解決策として技術的改善を提示する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一態様では、アクセスインターフェースモジュールを介して、知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話方法を介してリアルタイムで受信するステップであって、パラメータが生データであるか、または生データから導出される、ステップと、推論モジュールにより、受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置するステップと、推論モジュールにより、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較するステップと、推論モジュールにより、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行するステップとを備える方法が提供される。
【０００６】
別の態様では、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサによる実行用に構成された命令を記憶するための、１つまたは複数のプロセッサに動作可能に結合された１つまたは複数の内部データストレージデバイスとを備えるシステムが提供され、命令は、農業気候地帯にマップされた地理的領域、地理的領域についてのパラメータおよびその関連する属性を備える知識ベースモジュール、少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信するように構成されたアクセスインターフェースモジュールであって、パラメータが生データとして受信されるか、または生データから導出される、アクセスインターフェースモジュール、ならびに受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較することと、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することとを行うように構成された推論モジュールの中に備えられる。
【０００７】
別の態様では、地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを共有する少なくともいくつかの異種外部システムと通信する、分散アーキテクチャを有するシステムが提供され、システムは、１つまたは複数のハードウェアプロセッサに動作可能に結合され、知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信することであって、パラメータが生データとして受信されるか、または生データから導出される、受信することと、受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較することと、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することとを行うように、１つまたは複数のハードウェアプロセッサによる実行用に構成された命令を記憶するように構成された、１つまたは複数のデータストレージデバイスを備える。
【０００８】
さらに別の態様では、その中に具現化されたコンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品が提供され、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されると、知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話方法を介してリアルタイムで受信することであって、パラメータが生データであるか、または生データから導出される、受信することと、受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較することと、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することとをコンピューティングデバイスに行わせる。
【０００９】
本開示の一実施形態では、命令は、汎用フォーマットでパラメータを記憶するように構成されたデータストレージモジュール内にさらに備えられる。
【００１０】
本開示の一実施形態では、アクセスインターフェースモジュールは、自己記述アクセス層をさらに備える。
【００１１】
本開示の一実施形態では、推論モジュールは、（ａ）対応する農業気候地帯用の属性履歴との比較に適したフォーマットに属性を変換することと、（ｂ）統計的分類方式を反映する少なくとも１つの規則を参照することにより、属性を属性履歴と比較することと、（ｃ）複数の時間インスタンスからの時間インスタンスごとに、参照された少なくとも１つの規則に基づいて、パラメータの各々についてバイナリスコアを生成して合計スコアを取得すること、複数の時間インスタンスについての合計スコアおよび受信されたパラメータに関する測定値の数に基づいて、正規化ネットスコアを生成すること、地理的関心領域のサブ領域ごとに生成された正規化ネットスコアの統計的平均として、地理的関心領域についてのコンプライアンススコアを計算すること、ならびにコンプライアンススコアに基づいて、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つに地理的関心領域の分類を識別するか、または分類することにより、知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を識別すること、または地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することと、（ｄ）コンプライアンススコアに応じて地理的関心領域を２つ以上のサブ領域に分割することと、（ｅ）コンプライアンススコアに応じて農業気候地帯を２つ以上の準農業気候地帯に分割することとのうちの１つまたは複数を実行するようにさらに構成される。
【００１２】
本開示の一実施形態では、知識ベースモジュールは、地理的関心領域の識別された分類および検証された分類、パラメータおよびその関連する属性のうちの少なくとも１つを用いて、それ自体を継続的に更新するようにさらに構成される。
【００１３】
本開示の一実施形態では、生データは、意味的知識表現フォーマット、オントロジー、画像、およびビデオからなるグループから選択された符号化形式のデータを備える。
【００１４】
本開示の一実施形態では、属性を属性履歴と比較することは、あらかじめ定義された誤差のマージンに基づく。
【００１５】
本明細書の実施形態は、図面を参照して以下の発明を実施するための形態からより良く理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本開示の一実施形態による、農業気候地帯の自動識別のためのシステムの例示的なブロック図である。
【図２】本開示の一実施形態による、図１のシステムを構成する機能モジュールの例示的な表現を示す図である。
【図３】本開示の一実施形態による、図１のシステムを使用する農業気候地帯の自動識別のためのコンピュータ実装方法を示す例示的な流れ図である。
【図４】農業気候地帯に分類される地理的関心領域Ｘの例示的な概略図である。
【図５】本開示の一実施形態による、パラメータおよび関連する属性が配置される階層構造の例示的な概略図である。
【図６】本開示の一実施形態による、構文解析され得る存在論的知識の例示的な表現を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
当業者であれば、本明細書の任意のブロック図は、本主題の原理を具現化する例示的なシステムの概念図を表すことを理解されたい。同様に、任意のフローチャート、流れ図、状態遷移図、擬似コードなどは、コンピュータ可読媒体内で実質的に表現され、そのため、そのようなコンピューティングデバイスまたはプロセッサが明示的に示されているか否かにかかわらず、コンピューティングデバイスまたはプロセッサによって実行される様々なプロセスを表すことが諒解されよう。
【００１８】
本明細書の実施形態ならびにその様々な特徴および有利な詳細は、添付の図面に示され、以下の説明において詳述される非限定的な実施形態を参照して、より完全に説明される。本明細書で使用される例は、単に、本明細書の実施形態が実践され得る方法の理解を容易にし、さらに当業者が本明細書の実施形態を実践することを可能にするものである。したがって、例は、本明細書の実施形態の範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【００１９】
「備える」、「有する」、「含んでいる」、および「含む」という単語、ならびにそれらの他の形態は、これらの単語のいずれか１つに続く１つまたは複数の項目が、そのような１つまたは複数の項目の網羅的な列挙であることを意味せず、または列挙された１つまたは複数の項目のみに限定されることを意味するという点で、意味的に等価であり、制約がないものである。
【００２０】
本明細書および添付の特許請求の範囲で使用される単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が他に明確に指示しない限り、複数の参照を含むことにも留意されたい。本明細書に記載されたものと同様または等価な任意のシステムおよび方法は、本開示の実施形態の実践または試験において使用することができるが、好ましいシステムおよび方法が次に記載される。
【００２１】
すべてのその特徴を示す、本開示のいくつかの実施形態が次に詳細に説明される。開示される実施形態は本開示の単なる例示であり、様々な形態で具現化されてもよい。詳細な説明を述べる前に、以下の説明のすべては、記載されている特定の実装形態にかかわらず、限定するものではなく、実際は例示的なものであることに留意されたい。
【００２２】
関連する農業気候地帯の開発は、環境および土壌のパラメータの正確な入手可能性に密接に依存している。この情報は、非常に多くのソース、適切な技術の欠如、および環境条件の変化のために、歴史的に見て容易に入手できなかった。したがって、多数の農業気候地帯の構成が様々な権限を有する機関によって提案されている。同様に、これらの地帯の大きさは、時間とともに減少し続け、新しいマイクロ地帯が絶え間なく形成されている。このプロセスに役立つ技術的介入をもたらし、作物計画活動を支援することができる最新技術である地帯情報ｗ．ｒ．ｔ．に対して、随時スマートな洞察を提供する必要がある。これは、作物収量を改善するために、農業活動をより小さい規模でより良く計画するのに役立つリアルタイムの農業気候地帯を作り出すのに役立つ。
【００２３】
本開示のシステムおよび方法は、複数の外部システムからデータを都合よく柔軟に収集し、農業気候地帯を定義し確認するために使用される、温度、雨量などの環境に関するパラメータの属性、および土壌のタイプ、ｐＨ（水素のポテンシャル）値などの土壌特性を導出するために使用することができる。本開示のシステムは、機械解読可能な知識ベースモジュールを備える。地理的関心領域から取得されたパラメータは、あらかじめ定義された農業気候地帯に関連付けられたパラメータと比較され、結果は、地理的関心領域が、そのために定義された農業気候地帯の特性に適合するかどうかを示すスコアである。そのような推論は、農業気候サブ地帯の形式でさらなる細分割を作成する必要があるかどうかを知らせることができる。本開示のシステムは、様々なソースおよびストリームからリアルタイムで情報を入手し、この情報を既存の知識ベースと組み合わせて、外部システムによる消費用のサービスとして提示することができる判断に到達することができる。実際上、提案されたシステムは、すべての可能なデータソース、ストリーム、およびシンクを接続する共通の構成可能なデジタルミドルウェア機構を作成する。
【００２４】
本開示のシステムには、農業気候地帯に関するスマート推論を生成し、サポートする、すなわち、あらかじめ定義された農業気候地帯への所与の地帯の適合度を表すスコアを生成し、任意の大きさの地理的領域を入力として受信し、潜在的な偏差を識別するためにそれを基準農業気候地帯と比較するために、受信および処理された情報に基づいて推論を可能にする、具現化されたインテリジェンスが存在する。農業気候地帯に関するインテリジェンスの開発をサポートするために、データは様々なモダリティから収集されてもよい。これは、データ収集のために外部ソースとの柔軟性を伝達する集合的な能力を有するアクセスインターフェースモジュールおよび外部アクセスモジュールを介して取り込まれる。本開示のシステムおよび方法は、（ａ）データの外部ソース（生産者および消費者）とのあらゆる種類の対話機構に適応したままである自動化されインテリジェントな汎用フレームワークを提供すること、ならびに（ｂ）汎用フォーマットでデータを維持して、対話するシステムの異なるデータ構造要件に適合することにより、従来システムの制限を克服する。本開示のシステムおよび方法は、画像、ビデオ、およびオントロジーなどからの符号化された情報を推論するインテリジェンスを用いて具現化され、それにより、関連する情報が存在しなくても地理的関心領域の分類が可能になる。
【００２５】
次に、図面、より詳細には、同様の参照符号が図面全体を通して一貫して対応する特徴を示す、図１〜図６を参照すると、好ましい実施形態が示されており、これらの実施形態は以下の例示的なシステムおよび方法の文脈で記載される。
【００２６】
本開示の一実施形態に従って、図１は農業気候地帯の自動識別のためのシステム１００のブロック図を示し、図２はシステム１００の中に備えられる機能モジュールの例示的な表現である。
【００２７】
一実施形態では、システム１００は、１つまたは複数のプロセッサ１０２、通信インターフェースデバイスまたは入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１０４、およびメモリ１０６または１つもしくは複数のプロセッサ１０２に動作可能に結合された１つもしくは複数のモジュール１０８を備える１つもしくは複数のデータストレージデバイスを含む。１つまたは複数のプロセッサは、１つもしくは複数のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理装置、状態機械、論理回路、および／または動作命令に基づいて信号を操作する任意のデバイスとして実装することができるハードウェアプロセッサである。いくつかある能力の中で特に、プロセッサは、メモリに記憶されたコンピュータ可読命令をフェッチし実行するように構成される。一実施形態では、システム１００は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブック、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワークサーバ、クラウド、ハンドヘルドデバイス、ウェアラブルデバイスなどの、１つまたは複数のコンピューティングシステムに実装することができる。
【００２８】
Ｉ／Ｏインターフェースデバイス１０４は、たとえば、ウェブインターフェース、グラフィカルユーザインターフェース、ＩｏＴインターフェースなどの様々なソフトウェアおよびハードウェアのインターフェースを含むことができ、有線ネットワーク、たとえば、ＬＡＮ、ケーブルなど、およびＷＬＡＮ、セルラー、または衛星などのワイヤレスネットワークを含む、多種多様なネットワークおよびプロトコルタイプ内で複数の通信を容易にすることができる。一実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェースデバイス１０４は、いくつかのデバイスを互いにまたは別のサーバに接続するための１つまたは複数のポートを含むことができる。
【００２９】
メモリ１０６は、たとえば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）およびダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）などの揮発性メモリ、ならびに／または、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープなどの不揮発性メモリを含む、当技術分野で知られた任意のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。一実施形態では、システム１００の（図２の）様々なモジュール１０８ａ〜１０８ｅは、図示されたようにメモリ１０６に記憶することができる。
【００３０】
図３は、本開示の一実施形態による、農業気候地帯の自動識別のためのコンピュータ実装方法２００を示す例示的な流れ図である。次に、図１および図２に描写されているシステム１００の構成要素を参照して、コンピュータ実装方法２００のステップが説明される。一実施形態では、ステップ２０２において、地理的関心領域についての様々な外部システムからの土壌および環境に関するパラメータが、アクセスインターフェースモジュール１０８ａを介して受信される。地理的関心領域は、知識ベースモジュール１０８ｄ内であらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯と関連付けられてもよい。知識ベースモジュール１０８ｄは、たとえば数値範囲として、またはオントロジーなどのシステム構文解析可能な知識ベースの形式で取り込まれる記述として、機械解読可能フォーマットで定義された、様々な権限を有する機関によってあらかじめ定義された１つまたは複数の農業気候地帯への様々な地理的領域の分類を含んでもよい。一実施形態では、本開示のシステム１００は、知識ベースモジュール１０８ｄ内の特定の農業気候地帯に属するものとして、地理的関心領域の分類を検証することを可能にすることができる。あるいは、一実施形態では、システム１００は、あらかじめ定義された分類を有する知識ベースモジュール１０８ｄに同じものが含まれていない場合、地理的関心領域に関連付けられた農業気候地帯を識別することを容易にすることができる。
【００３１】
パラメータは、オンフィールドセンサ、ドローン、衛星、データクラウド、気象ステーション、雨量計、モノのインターネット（ｌｏＴ）エコシステムの一部としてのデバイスなどの、様々なソースから受信されてもよい。ソースの一部は、データクラウドおよびデジタルストリームなどの、明確に定義されたサービス層を有する外部システムであってもよい。あるいは、ソースの一部は、データ処理ツール、センサミドルウェアシステムなどの、明確に定義されたサービス層をもたない外部システムであってもよい。一実施形態では、環境および土壌に関するパラメータは、雨量、温度、湿度、高度、土壌タイプなどの微気候パラメータを含んでもよい。
【００３２】
本開示によれば、パラメータは、少なくとも１つの対話方法を介して、ステップ２０２において、複数の異種フォーマットで受信されてもよい。いくつかのパラメータは、プレーン値、ダブル、ストリング、値のシーケンスなどの形式の属性を有する生データとして受信されてもよい。あるいは、パラメータは、（説明の中で後述される）農業気候地帯に基づくスコア推奨に関する推論を行うために、存在論的知識、画像およびビデオなどのバイナリラージオブジェクト（ＢＬＯＢ）などの符号化形式で受信された生データから導出されてもよい。
【００３３】
一実施形態では、アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、外部システムがシステム１００と通信することを可能にする抽象化機構を提供する。一実施形態では、抽象化機構は、アクセスプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）層およびクエリインターフェースなどのインターフェースを含む。アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、外部システムに備えられるスマートデバイスから情報をプルするように構成されてもよい。あるいは、独自のＡＰＩ層をもたない受動外部システムは、アクセスインターフェースモジュール１０８ａに情報をプッシュすることにより、システム１００と通信することができる。一実施形態では、少なくとも１つの対話方法は、自己記述アクセス層によって容易にされてもよい。したがって、本開示によれば、アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、別個の文書化を必要とせずにＡＰＩを効果的に使用するための能力および要件をユーザに見せることができる。たとえば、ＡＰＩからいくつかの方法を呼び出すと、最大１２個のセンサからのデータが一度に受け入れ可能であること、またはパラメータ「温度」の属性が摂氏単位で提供されることなどをユーザに示すことができる。
【００３４】
一実施形態では、システム１００は、外部アクセスモジュール１０８ｂを提供して、明確に定義されたサービス層を有する外部システムからパラメータをプルすることを可能にする。たとえば、地理的関心領域を監視する米国提供の衛星が存在する場合、衛星はシステム１００との通信を能動的に試みることはできない。したがって、システム１００は、いくつかのパラメータを導出するために、たとえば衛星画像の形式で情報をプルする必要があり、外部アクセスモジュール１０８ｂは、そのような衛星画像をプルするように構成されてもよい。したがって、アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、外部システムによってプッシュされた情報を直接受信する（プッシュ対話パターン）ように構成されるだけでなく、外部アクセスモジュール１０８ｂを介して明確に定義されたサービス層を有する外部システムから情報をプルするようにも構成される。一実施形態では、アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、公開購読対話パターンで情報を受信するように構成されてもよく、システム１００は特定の公開情報を購読することができる。
【００３５】
一実施形態では、ステップ２０４において、推論モジュール１０８ｅは、複数の時間インスタンスに対して、ステップ２０２で受信されたパラメータを階層構造に配置するように構成される。図５は、本開示の一実施形態による、パラメータおよび関連する属性が配置される階層構造の例示的な概略図である。第１のレベルにある監視対象物は、たとえば第２のレベルにある２つのセンサノード、すなわちセンサノード１およびセンサノード２を有する地理的関心領域であってもよい。監視対象パラメータ、たとえばパラメータ１およびパラメータ２は、それぞれ、関連する属性とともに第３のレベルにあってもよい。各パラメータに関連付けられた属性は、複数のインスタンス（ｎ）で受信されてもよい。一実施形態では、ステップ２１０において、図５に示されたような階層構造に配置されたパラメータおよび関連する属性は、汎用フォーマットでデータストレージモジュール１０８ｃに記憶されてもよい。汎用フォーマットおよび階層フォーマットは、すべてのタイプおよびカテゴリのデータが混合され、この表現を他の汎用フォーマットに容易に変換できることを可能にするので、生データおよび処理データ（説明の中で後述される計算スコア）は、好都合なことに、内部モジュールおよび外部システムによって消費することができる。
【００３６】
一実施形態では、ステップ２０６において、推論モジュール１０８ｅは、受信されたパラメータに関連付けられた属性を、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール１０８ｄ内で利用可能な属性履歴と比較する。一実施形態では、比較するステップより前に、推論モジュール１０８ｅは、１つまたは複数の異種外部システムから受信されたデータを同質化するために、属性履歴との比較に適したフォーマットに属性を変換することができる。たとえば、受信された属性は、コンプライアンススコアのさらなる計算のために一組の個別の数値に変換される必要がある一連の数値であってもよい。一部のパラメータ用の属性は数値でなくてもよい。たとえば、土壌タイプは文字列値であってもよい。そのような属性は、数値型に変換される必要があり得る。土壌タイプなどの一部のパラメータは、文字列値として利用可能ではなく、パラメータが導出されるカメラセンサ対応デバイスからの画像またはビデオとして利用可能であり得る。たとえば、土壌サンプルの化学試験は、土壌タイプを取得する唯一の方法ではないかもしれない。ドローンまたは衛星などの空中デバイスに搭載された撮像システムによって取得される土壌の画像は、土壌タイプを推定するために使用されてもよい。一実施形態では、土壌画像のライブラリは、パラメータおよび関連する属性を推論するために使用されてもよい。一実施形態では、推論モジュール１０８ｅは、生データがＲＧＢカメラ内で見られる可視スペクトルに限定されず、可視スペクトル以外のスペクトル成分も使用できるときに、パラメータを導出するように構成されてもよい。一実施形態では、ハイパースペクトル帯域などの異なる幅を有するスペクトル帯域は、パラメータを導出するために使用されてもよい。
【００３７】
一実施形態では、受信されたパラメータおよび知識ベースモジュール１０８ｄは、パラメータおよび関連する属性を導出するために構文解析される必要があるオントロジーなどの意味的知識表現フォーマットで符号化されてもよい。これは、情報が明確に利用できない可能性がある情報を解読する際に特に有用なはずであり、知識グラフ上で推論してパラメータおよび関連する属性を結論付ける必要があり得る。図６は、本開示の一実施形態による、構文解析され得る存在論的知識の例示的な表現を示す。図示されたように、たとえばオントロジーは、サブクラスｆａｒｍ（農場）、および値｛Ｃｌａｙ（クレイ：粘土質）、Ｌｏａｍｙ（ローム質）、Ｐｅａｔｙ（泥炭質）、Ｓａｎｄｙ（砂質）、Ｓａｌｔｙ（塩性）｝のうちの１つを取るＳｏｉｌＴｙｐｅ（土壌タイプ）などのｆａｒｍ（農場）用の属性サブクラスを有する「農業エンティティ」に対して利用可能である。各候補ｆａｒｍに関連付けられたそのような属性およびそれらの値は、必要な情報に到達するためにテキスト上で推論されてもよい。たとえば、「Ｗｈｉｃｈ  ｆａｒｍｓ  ｈａｖｅ  Ｃｌａｙ  ｓｏｉｌ？（どの農場がクレイ土壌をもつ？）」というテキストクエリは、農場に関連付けられた属性に基づいて、２つの候補「農場（ｆａｒｍ）」である「自分の農場（ＭｙＦａｒｍ）」および「隣の農場（ＮｅｉｇｈｂｏｒＦａｒｍ）」を返すオントロジー（意味的クエリ）「Ｆａｒｍ  ａｎｄ（ｈａｓＳｏｉｌＴｙｐｅ  ｓｏｍｅ  Ｃｌａｙ）」に変換される。一実施形態では、コンプライアンススコアを計算するために必要な農場に関する一部の情報が欠落しているとき、近隣の農場に関連付けられた属性は、欠落した情報、たとえば土壌タイプを見つけるために、（提供された例を拡張する）複雑なクエリとともに使用されてもよい。欠落した情報が取得されると、推論モジュール１０８ｅは、コンプライアンススコアを計算するための数値に情報を変換することができる。
【００３８】
さらに、属性を属性履歴と比較するステップは、統計的分類方式を反映する少なくとも１つの規則を参照するステップを備えてもよい。知識ベースモジュール１０８ｄは、本明細書で以下に記載されるように、パラメータの各々についてバイナリスコアの計算に使用され得る一組の規則を備えてもよい。
【００３９】
一実施形態では、比較に応答して、推論モジュール１０８ｅは、ステップ２０８において、農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別するか、または知識ベースモジュール１０８ｄ内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することができる。一実施形態では、コンプライアンススコアは、以下に説明されるように計算されてもよく、ここで、様々な英数字参照記号は以下を含む。
Ｚ：農業気候地帯
Ｘ：検討中の地理的領域
ｘ（ｊ）：領域Ｘのサブ領域、ここで、ｊ＝１，２，３，…Ｋ
ｔ（ｉ）：離散時間の時間インスタンスｉ、ここで、ｉ＝０，１，２，３，…Ｉ
ｐ（ｍ）：パラメータのセットｐ＝｛温度、湿度、高度など｝の中のパラメータｍ、ここで、ｍ＝０，１，２，…Ｍ
ｐ（ｍ，ｉ）：時間ｔ（ｉ）におけるパラメータｐ（ｍ）に関連付けられた測定値
ｓ（ｍ，ｉ）：時間インスタンスｔ（ｉ）においてｐ（ｍ）の測定値が存在するという条件付きの、時間ｔ（ｉ）におけるパラメータｐ（ｍ）に関連付けられたバイナリスコア
Ｎ（ｍ）：パラメータｐ（ｍ）について取得された測定値の数
Ｓ（ｘ（ｊ））：サブ領域ｘ（ｊ）のスコア
Ｓ（Ｘ）：関心領域Ｘのスコア
本明細書で以下に記載される例示的な計算は、地理的関心領域Ｘの農業気候地帯Ｚへの適合を示し得るスコアを取得することを目的とする。図４は、農業気候地帯に分類される地理的関心領域Ｘの例示的な概略図である。図４を参照すると、ｘ（ｊ）の部分がＸ内に完全に含まれるＸのサブ領域ｘ（ｊ）は、観測されているパラメータに関して農業気候地帯Ｚ内の分割不可能な単位を指すと見なされてもよい、すなわち、たとえば、温度などの任意のパラメータにおける変化は、ｘ（ｊ）内の任意の地点について同じである。アクセスインターフェースモジュール１０８ａおよび外部アクセスモジュール１０８ｂは、センサ、自動気象ステーション、またはセンサデータクラウドなどの１つまたは複数のソースからの農業気候地帯分類に影響を与えるパラメータの入手を容易にする。時間ｔ（ｉ）の任意の所与のインスタンスにおいて、たとえばｉ＝０の場合、温度（Ｔ）、雨量（Ｒ）、および高度（Ａ）は検討中のパラメータであり、すべて数値である。
【００４０】
地理的関心領域を分類するために、まず、推論モジュール１０８ｅは、時間インスタンスごとに参照された少なくとも１つの規則に基づいて、パラメータの各々についてバイナリスコアを生成する。たとえば、冷涼地帯（Ｚ）を識別するための規則は、平均気温＜１０℃、年間降水量＜１００ｃｍ、および標高≧２０００ｍを必要とする場合がある。時点ｔ（０）において受信されたパラメータの各々について、受信されたパラメータである温度（Ｔ）、雨量（Ｒ）、および高度（Ａ）がこの規則と比較されて、０または１のバイナリスコアを取得することができる。
【００４１】
任意のサブ領域ｘ（ｊ）について、ｐ（０）、ｐ（１）、ｐ（２）、…ｐ（ｍ）が、温度、高度、雨量などのパラメータを表記するとしよう。バイナリスコアは、すべての観測値の合計スコアを取得するために、すべての時間インスタンスで計算される。複数の時間インスタンスの合計スコア、および受信されたパラメータに関する測定値の数に基づいて、正規化ネットスコアが生成される。それに応じて、すべてのｍ、ｉについて、ｘ（ｊ）の正規化ネットスコアは、Ｓ（ｘ（ｊ））＝ｓｕｍ（ｓ（ｍ，ｉ））／ｓｕｍ（Ｎ（ｍ））として与えられ得る。次いで、推論モジュール１０８ｅは、Ｘの各サブ領域ｘ（ｊ）ごとに生成された正規化ネットスコアＳ（ｘ（ｊ））の（平均、モード、中央値、または範囲などの）統計的平均として、地理的関心領域のコンプライアンススコアを計算する。それに応じて、Ｋ個のサブ領域について、Ｘのコンプライアンススコアは、Ｓ（Ｘ）＝ｓｕｍ（Ｓ（ｘ（ｊ））／Ｋとして与えられ得る。次いで、推論モジュール１０８ｅは、コンプライアンススコアに基づいて、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別するか、または地理的関心領域の分類を検証する。１の値は完全なコンプライアンスを示し、０の値はコンプライアンスがないことを示す。同様の線上で、地理的領域Ｘについての大気から植生までのすべての微気候パラメータ値および土壌特性が、コンプライアンススコアの計算のために考慮されてもよい。
【００４２】
一実施形態では、知識ベースモジュール内で利用可能な属性との比較に基づいて判断を行うことを可能にするために、関連する属性の浮動小数点値に関連付けられた特定のパラメータについて、あらかじめ定義された誤差のマージンｅが仮定されてもよい。誤差のマージンは、与えられたパラメータの等価性を確立するために使用されてもよい。たとえば、パラメータ「温度」の場合、受信された温度は、３０−ｅ＜受信された温度＜３０＋ｅという条件付きの３０℃と考えられてもよい。別の実施形態では、誤差のマージンｅは、知識ベースモジュール内のパラメータ値と等価であるかどうかを比較しながら、長さｌについてのパラメータｐ（ｍ）用の時間パラメータシーケンスｐ（ｍ，ｉ）、…ｐ（ｍ，ｉ＋ｌ−１）を用いて、平均値からの標準偏差、平均絶対誤差、二乗平均平方誤差などの範囲に基づく統計的尺度のためのしきい値として使用されてもよく、ここで、ｌ≧１である。したがって、たとえば、温度が３０．１℃と測定され、温度が３０℃であることを地帯用のコンプライアンスが必要とする場合、本開示に従って、誤差マージンｅは、受信されたパラメータの属性における許容可能な変動を定義して、コンプライアンスを結論付ける。同様に、パラメータの属性が値の範囲であるとき、誤差マージンｅは、採用された統計的尺度のうちの１つの中で許容される変動を定義する。誤差のマージンの代わりに、知識ベースモジュールに対するパラメータ測定値を比較してコンプライアンススコアを計算するために、相関係数または回帰係数などの同様のメトリックが使用されてもよい。一実施形態では、機械学習を使用して未知のパラメータの測定値を予測するために、１つまたは複数のパラメータ測定値を組み合わせて使用することができ、誤差のマージンはコンプライアンススコアを計算するために適用可能であるように適用される。
【００４３】
コンプライアンススコアに応じて、推論モジュールは、地理的関心領域を２つ以上のサブ領域に分割することができる。あるいは、農業気候地帯は、２つ以上の準農業気候地帯に分割されてもよい。
【００４４】
一実施形態では、ステップ２１２において、知識ベースモジュール１０８ｄは、地理的関心領域の識別された分類および検証された分類、パラメータおよび関連する属性のうちの少なくとも１つを用いて更新されてもよい。一実施形態では、外部アクセスモジュール１０８ｂは、更新された知識ベースモジュール１０８ｄに基づいて、タスキング動作に関する情報を外部ソースに広めるように構成されてもよい。たとえば、農業従事者は、識別された分類に基づいて特定の地理的領域で成長できる作物に関してほのめかされるかもしれない。
【００４５】
本開示によれば、システム１００の１つまたは複数のインスタンスは、マルチレベル接続システムとして配備されてもよい。たとえば、農業ソリューションでは、１つのインスタンスは、農場に配備されたローカルセンサネットワークを管理する農場レベルにある構成要素の別のインスタンスと通信する中心位置にあってもよい。推論モジュール１０８ｅの機能は、そのようなマルチレベル接続システム内の任意のレベルで実行されてもよい。一実施形態では、システム１００をマルチレベル接続システムとして供給するとき、推論モジュール１０８ｅ、アクセスインターフェースモジュール１０８ａ、および外部アクセスモジュール１０８ｂは、ノイズ除去、重複排除、集約、平均化、および、次の層にデータを送る前の他のそのような派生した推論などの、さらなるデータ処理能力を有してもよい。
【００４６】
一実施形態によれば、システム１００は、地理的関心領域の環境および土壌に関するパラメータを共有する少なくともいくつかの異種外部システムと通信する分散アーキテクチャを有してもよい。システムは、１つまたは複数のハードウェアプロセッサ（１０２）に動作可能に結合され、知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信することであって、パラメータが生データとして受信されるか、または生データから導出される、受信することと、受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較することと、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することとを行うように、１つまたは複数のハードウェアプロセッサによる実行用に構成された命令を記憶するように構成された、１つまたは複数のデータストレージデバイス（１０６）を備えてもよい。
【００４７】
本開示に関連付けられた実施形態のすべての部分またはプロトコルは、プラットフォームに依存せず、したがって、それらを実装するために使用される任意の基礎となる技術を含む。たとえば、データストレージモジュール１０８ｃは、ＳＱＬ／Ｎｏ−ＳＱＬ／フラットファイル、またはそのようなシステム、たとえば、ＭｙＳＱＬ（登録商標）、Ｐｏｓｔｇｒｅｓ（登録商標）、ＭｏｎｇｏＤＢ（登録商標）、Ｈａｄｏｏｐ（登録商標）の組合せで実装されてもよい。アクセスインターフェースモジュール１０８ａおよび外部アクセスモジュール１０８ｂ、ならびに任意の基礎となるストリームは、ＴＣＰ−ＩＰまたは任意の他のカスタム定義プロトコルなどの任意の基礎となる物理／キャリアプロトコル上に実装されてもよい。内部的および外部的の両方で通信に使用されるデータフォーマットは、ＪＳＯＮ／ＸＭＬなどの任意のフォーマットで現れてもよい。
【００４８】
記載された説明は、当業者が本発明の実施形態を作成し使用することを可能にする本明細書の主題を記載する。本明細書で定義された主題の実施形態の範囲は、当業者が思いつく他の修正を含んでもよい。そのような他の修正は、それらが特許請求の範囲の文字通りの言葉と異ならない同様の要素を有する場合、またはそれらが文字通りの言葉との実質的でない差異を有する同等の要素を含む場合、範囲内にあることが意図される。
【００４９】
しかしながら、保護の範囲はそのようなプログラムまで拡張され、その中にメッセージを有するコンピュータ可読手段に加えて、そのようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバもしくはモバイルデバイスまたは任意の適切なプログラマブルデバイス上で動作するときに、この方法の１つまたは複数のステップを実施するためのプログラムコード手段を含む。ハードウェアデバイスは、たとえば、サーバもしくはパーソナルコンピュータなど、またはそれらの任意の組合せのような任意の種類のコンピュータを含む、プログラム可能な任意の種類のデバイスであり得る。デバイスはまた、たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のようなハードウェア手段、または、ハードウェア手段とソフトウェア手段、たとえばＡＳＩＣとＦＰＧＡの組合せ、または、少なくとも１つのマイクロプロセッサおよびそこに配置されたソフトウェアモジュールを有する少なくとも１つのメモリであり得る手段を含んでもよい。このように、手段は、ハードウェア手段とソフトウェア手段の両方を含むことができる。本明細書に記載された方法実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアで実施することができる。デバイスはソフトウェア手段を含むこともできる。あるいは、本発明は、たとえば、複数のＣＰＵを使用して、異なるハードウェアデバイス上に実装されてもよい。
【００５０】
本明細書の実施形態は、ハードウェア要素およびソフトウェア要素を備えることができる。ソフトウェアで実装される実施形態には、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどが含まれるが、それらに限定されない。本開示のシステムを構成し、本明細書に記載された様々なモジュールによって実行される機能は、他のモジュールまたは他のモジュールの組合せで実装されてもよい。この説明のために、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる、またはそれとの接続中に使用するためのプログラムを備え、記憶、通信、伝搬、または移送することができる任意の装置であり得る。本明細書に記載された様々なモジュールは、ソフトウェアモジュールおよび／またはハードウェアモジュールのいずれかとして実装されてもよく、任意のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体または他のストレージデバイスに記憶されてもよい。非一時的コンピュータ可読媒体のいくつかの非限定的な例には、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＬＵ−ＲＡＹ、フラッシュメモリ、およびハードディスクドライブが含まれる。
【００５１】
プログラムコードを記憶および／または実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスを介してメモリ素子に直接的または間接的に結合された少なくとも１つのプロセッサを含む。メモリ素子は、実行中に大容量記憶装置からコードが検索されなければならない回数を減らすために、プログラムコードの実際の実行中に採用されるローカルメモリ、大容量記憶装置、および少なくともいくつかのプログラムコードの一時記憶を提供するキャッシュメモリを含むことができる。
【００５２】
さらに、プロセスステップ、方法ステップ、技法などは、順番に記述されてもよいが、そのようなプロセス、方法、および技法は、代替の順序で機能するように構成されてもよい。言い換えれば、記述され得るステップのいかなる順番または順序も、必ずしもステップがその順序で実行される必要性を示すとは限らない。本明細書に記載されたプロセスのステップは、実際はいかなる順序で実行されてもよい。さらに、いくつかのステップは同時に実行されてもよい。
【００５３】
上記の説明は、様々な実施形態を参照して提示されている。本出願が関係する当業者は、記載された構造および動作方法における改変および変更が、原理、趣旨、および範囲から有意に逸脱することなく実践され得ることを諒解するであろう。
【図１】
2019508810.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【手続補正書】
【提出日】平成30年9月27日(2018.9.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アクセスインターフェースモジュール（１０８ａ）を介して、知識ベースモジュール（１０８ｄ）内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話方法を介してリアルタイムで受信するステップ（２０２）であって、（ａ）前記パラメータが、意味的知識表現フォーマット、オントロジー、画像、およびビデオからなるグループから選択された生データを含むか、または（ｂ）前記パラメータが、前記生データから導出されて、前記少なくとも１つの対話方法が、自己記述アクセス層によって容易にされる、ステップ（２０２）と、
推論モジュール（１０８ｅ）により、前記受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置するステップ（２０４）と、
前記推論モジュール（１０８ｅ）により、あらかじめ定義された誤差のマージンに基づき対応する農業気候地帯用の前記知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と前記属性を比較するステップ（２０６）であって、前記属性を前記属性履歴と比較する前記ステップが、統計的分類方式を反映する少なくとも１つの規則を参照するステップを備える、ステップ（２０６）と、
前記推論モジュール（１０８ｅ）により、前記比較に応答して、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行するステップ（２０８）と
を備える、プロセッサ実装方法（２００）。
【請求項２】
前記階層構造に配置された前記パラメータを、汎用フォーマットでデータストレージモジュール（１０８ｃ）に記憶するステップ（２１０）をさらに備える、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項３】
前記属性を前記属性履歴と比較する前記ステップが、前記対応する農業気候地帯の前記属性履歴との比較に適したフォーマットに前記属性を変換するステップによって先行される、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項４】
前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行する前記ステップが、
前記複数の時間インスタンスからの時間インスタンスごとに、前記参照された少なくとも１つの規則に基づいて、前記パラメータの各々についてバイナリスコアを生成して合計スコアを取得するステップと、
前記複数の時間インスタンスについての前記合計スコアおよび前記受信されたパラメータに関する測定値の数に基づいて、正規化ネットスコアを生成するステップと、
前記地理的関心領域のサブ領域ごとに生成された前記正規化ネットスコアの統計的平均として、前記地理的関心領域についてのコンプライアンススコアを計算するステップと、
前記コンプライアンススコアに基づいて、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの前記地理的関心領域の分類を識別するか、または前記分類を検証するステップと
を備える、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項５】
前記コンプライアンススコアに応じて前記地理的関心領域を２つ以上のサブ領域に分割すること、および
前記コンプライアンススコアに応じて前記農業気候地帯を２つ以上の準農業気候地帯に分割すること
のうちの１つを実行するステップをさらに備える、請求項４に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項６】
前記地理的関心領域の前記識別された分類および前記検証された分類、パラメータおよびその関連する属性のうちの少なくとも１つを用いて、前記知識ベースモジュールを更新するステップ（２１２）をさらに備える、請求項５に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項７】
１つまたは複数のプロセッサ（１０２）と、
前記１つまたは複数のプロセッサ（１０２）による実行用に構成された命令を記憶するための、前記１つまたは複数のプロセッサ（１０２）に動作可能に結合された１つまたは複数の内部データストレージデバイス（１０６）と
を備えるシステム（１００）であって、
前記命令が、
農業気候地帯にマップされた地理的領域、前記地理的領域についてのパラメータおよびその関連する属性を備える知識ベースモジュール（１０８ｄ）と、
前記少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信するように構成されたアクセスインターフェースモジュール（１０８ａ）であって、前記パラメータが生データとして受信されるか、または前記生データから導出され、当該生データが、意味的知識表現フォーマット、オントロジー、画像、およびビデオからなるグループから選択された符号化形式のデータを備え、前記アクセスインターフェースモジュールが、自己記述アクセス層をさらに備える、アクセスインターフェースモジュール（１０８ａ）と、
推論モジュール（１０８ｅ）の中に備えられ、
推論モジュール（１０８ｅ）が、
前記受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、
対応する農業気候地帯用の前記知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と前記属性を比較することと、
前記比較に応答して、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行することと
を行うように構成された、システム（１００）。
【請求項８】
前記命令が、汎用フォーマットで前記パラメータを記憶するように構成されたデータストレージモジュール（１０８ｃ）内にさらに備えられる、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記推論モジュール（１０８ｅ）が、
前記対応する農業気候地帯用の前記属性履歴との比較に適したフォーマットに前記属性を変換することと、
統計的分類方式を反映する少なくとも１つの規則を参照することにより、前記属性を前記属性履歴と比較することと、
前記複数の時間インスタンスからの時間インスタンスごとに、前記参照された少なくとも１つの規則に基づいて、前記パラメータの各々についてバイナリスコアを生成して合計スコアを取得すること、
前記複数の時間インスタンスについての前記合計スコアおよび前記受信されたパラメータに関する測定値の数に基づいて、正規化ネットスコアを生成すること、
前記地理的関心領域のサブ領域ごとに生成された前記正規化ネットスコアの統計的平均として、前記地理的関心領域についてのコンプライアンススコアを計算すること、ならびに
前記コンプライアンススコアに基づいて、前記少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つに前記地理的関心領域の分類を識別するか、または分類すること
により、前記知識ベースモジュール内で利用可能な前記地理的関心領域の分類を識別すること、または前記地理的関心領域の前記分類を検証することのうちの１つを実行することと、
前記コンプライアンススコアに応じて前記地理的関心領域を２つ以上のサブ領域に分割することと、
前記コンプライアンススコアに応じて前記農業気候地帯を２つ以上の準農業気候地帯に分割することと
のうちの１つまたは複数を実行するようにさらに構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記知識ベースモジュール（１０８ｄ）が、前記地理的関心領域の前記識別された分類および前記検証された分類、パラメータおよびその関連する属性のうちの前記少なくとも１つを用いて、それ自体を継続的に更新するようにさらに構成される、請求項９に記載のシステム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１６年２月１２日に出願されたインド特許出願第２０１６２１００５０３８号の優先権を主張して、２０１７年２月９日に出願した国際特許出願番号ＰＣＴ／ＩＢ１７／５０７０２の利益を主張する。
【０００２】
本明細書の実施形態は、一般に、農業気候地帯を識別することに関し、より詳細には、農業気候地帯の自動識別のための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
地理的領域は、地帯内で栽培することができる可能な作物を示す一組の農業気候地帯に分割される。温度、雨量などの環境に関する様々なパラメータ、および土壌の種類、ｐＨ（水素のポテンシャル）値などの土壌特性に基づいて、全世界にわたる多くの地理的領域に対して多数の農業気候地帯の分類が提案されている。農業気候地帯に基づく分類は、広い傾向および原始的な測定機器に基づいて歴史的にかなり早い時期に行われたので、そのような分類の妥当性は精度の観点から疑問の余地があるかもしれない。また、地球温暖化および予期せぬ気候条件の変化に伴い、過去の気候条件に基づく分類が誤っていることが判明する場合がある。したがって、特定の地理的関心領域が従来定義された農業気候地帯に属するべきかどうかをリアルタイムで検証することは、関心領域のその地理的領域において適切な作物のみが栽培されるように、異常地帯またはホットスポットを発見する助けとなるはずである。しかしながら、様々な不均質なソースからのデータ取得で始まるこのプロセスを端から端まで自動化するだけでなく、微気候パラメータ値に基づいてリアルタイムで適切な作物を栽培するための農業気候地帯の適合性を確認することも課題である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の実施形態は、従来のシステムにおいて本発明者によって認識された上述の技術的問題のうちの１つまたは複数に対する解決策として技術的改善を提示する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
一態様では、アクセスインターフェースモジュールを介して、知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話方法を介してリアルタイムで受信するステップであって、パラメータが生データであるか、または生データから導出される、ステップと、推論モジュールにより、受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置するステップと、推論モジュールにより、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較するステップと、推論モジュールにより、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行するステップとを備える方法が提供される。
【０００６】
別の態様では、１つまたは複数のプロセッサと、１つまたは複数のプロセッサによる実行用に構成された命令を記憶するための、１つまたは複数のプロセッサに動作可能に結合された１つまたは複数の内部データストレージデバイスとを備えるシステムが提供され、命令は、農業気候地帯にマップされた地理的領域、地理的領域についてのパラメータおよびその関連する属性を備える知識ベースモジュール、少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信するように構成されたアクセスインターフェースモジュールであって、パラメータが生データとして受信されるか、または生データから導出される、アクセスインターフェースモジュール、ならびに受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較することと、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することとを行うように構成された推論モジュールの中に備えられる。
【０００７】
別の態様では、地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを共有する少なくともいくつかの異種外部システムと通信する、分散アーキテクチャを有するシステムが提供され、システムは、１つまたは複数のハードウェアプロセッサに動作可能に結合され、知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信することであって、パラメータが生データとして受信されるか、または生データから導出される、受信することと、受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較することと、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することとを行うように、１つまたは複数のハードウェアプロセッサによる実行用に構成された命令を記憶するように構成された、１つまたは複数のデータストレージデバイスを備える。
【０００８】
さらに別の態様では、その中に具現化されたコンピュータ可読プログラムを有する非一時的コンピュータ可読媒体を備えるコンピュータプログラム製品が提供され、コンピュータ可読プログラムは、コンピューティングデバイス上で実行されると、知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話方法を介してリアルタイムで受信することであって、パラメータが生データであるか、または生データから導出される、受信することと、受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較することと、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することとをコンピューティングデバイスに行わせる。
【０００９】
本開示の一実施形態では、命令は、汎用フォーマットでパラメータを記憶するように構成されたデータストレージモジュール内にさらに備えられる。
【００１０】
本開示の一実施形態では、アクセスインターフェースモジュールは、自己記述アクセス層をさらに備える。
【００１１】
本開示の一実施形態では、推論モジュールは、（ａ）対応する農業気候地帯用の属性履歴との比較に適したフォーマットに属性を変換することと、（ｂ）統計的分類方式を反映する少なくとも１つの規則を参照することにより、属性を属性履歴と比較することと、（ｃ）複数の時間インスタンスからの時間インスタンスごとに、参照された少なくとも１つの規則に基づいて、パラメータの各々についてバイナリスコアを生成して合計スコアを取得すること、複数の時間インスタンスについての合計スコアおよび受信されたパラメータに関する測定値の数に基づいて、正規化ネットスコアを生成すること、地理的関心領域のサブ領域ごとに生成された正規化ネットスコアの統計的平均として、地理的関心領域についてのコンプライアンススコアを計算すること、ならびにコンプライアンススコアに基づいて、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つに地理的関心領域の分類を識別するか、または分類することにより、知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を識別すること、または地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することと、（ｄ）コンプライアンススコアに応じて地理的関心領域を２つ以上のサブ領域に分割することと、（ｅ）コンプライアンススコアに応じて農業気候地帯を２つ以上の準農業気候地帯に分割することとのうちの１つまたは複数を実行するようにさらに構成される。
【００１２】
本開示の一実施形態では、知識ベースモジュールは、地理的関心領域の識別された分類および検証された分類、パラメータおよびその関連する属性のうちの少なくとも１つを用いて、それ自体を継続的に更新するようにさらに構成される。
【００１３】
本開示の一実施形態では、生データは、意味的知識表現フォーマット、オントロジー、画像、およびビデオからなるグループから選択された符号化形式のデータを備える。
【００１４】
本開示の一実施形態では、属性を属性履歴と比較することは、あらかじめ定義された誤差のマージンに基づく。
【００１５】
本明細書の実施形態は、図面を参照して以下の発明を実施するための形態からより良く理解される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本開示の一実施形態による、農業気候地帯の自動識別のためのシステムの例示的なブロック図である。
【図２】本開示の一実施形態による、図１のシステムを構成する機能モジュールの例示的な表現を示す図である。
【図３】本開示の一実施形態による、図１のシステムを使用する農業気候地帯の自動識別のためのコンピュータ実装方法を示す例示的な流れ図である。
【図４】農業気候地帯に分類される地理的関心領域Ｘの例示的な概略図である。
【図５】本開示の一実施形態による、パラメータおよび関連する属性が配置される階層構造の例示的な概略図である。
【図６】本開示の一実施形態による、構文解析され得る存在論的知識の例示的な表現を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
例示的な実施形態を、添付の図面を参照して説明する。図面において、参照番号の最も左の桁は、参照番号が最初に現れる図を識別する。便宜上、同じ参照番号は、図面全体にわたって同じまたは同様の部分を指すために使用される。開示された原理の例および特徴が本明細書に記載されているが、開示された実施形態の精神および範囲から逸脱することなく、修正、適応および他の実施が可能である。以下の詳細な説明は、例示的なものとしてのみ考慮され、真の範囲および精神は、添付の特許請求の範囲によって示されることが意図される。
【００１８】
詳細な説明を述べる前に、以下の説明のすべては、記載されている特定の実装形態にかかわらず、限定するものではなく、実際は例示的なものであることに留意されたい。
【００１９】
関連する農業気候地帯の開発は、環境および土壌のパラメータの正確な入手可能性に密接に依存している。この情報は、非常に多くのソース、適切な技術の欠如、および環境条件の変化のために、歴史的に見て容易に入手できなかった。したがって、多数の農業気候地帯の構成が様々な権限を有する機関によって提案されている。同様に、これらの地帯の大きさは、時間とともに減少し続け、新しいマイクロ地帯が絶え間なく形成されている。このプロセスに役立つ技術的介入をもたらし、作物計画活動を支援することができる最新技術である地帯情報ｗ．ｒ．ｔ．に対して、随時スマートな洞察を提供する必要がある。これは、作物収量を改善するために、農業活動をより小さい規模でより良く計画するのに役立つリアルタイムの農業気候地帯を作り出すのに役立つ。
【００２０】
本開示のシステムおよび方法は、複数の外部システムからデータを都合よく柔軟に収集し、農業気候地帯を定義し確認するために使用される、温度、雨量などの環境に関するパラメータの属性、および土壌のタイプ、ｐＨ（水素のポテンシャル）値などの土壌特性を導出するために使用することができる。本開示のシステムは、機械解読可能な知識ベースモジュールを備える。地理的関心領域から取得されたパラメータは、あらかじめ定義された農業気候地帯に関連付けられたパラメータと比較され、結果は、地理的関心領域が、そのために定義された農業気候地帯の特性に適合するかどうかを示すスコアである。そのような推論は、農業気候サブ地帯の形式でさらなる細分割を作成する必要があるかどうかを知らせることができる。本開示のシステムは、様々なソースおよびストリームからリアルタイムで情報を入手し、この情報を既存の知識ベースと組み合わせて、外部システムによる消費用のサービスとして提示することができる判断に到達することができる。実際上、提案されたシステムは、すべての可能なデータソース、ストリーム、およびシンクを接続する共通の構成可能なデジタルミドルウェア機構を作成する。
【００２１】
本開示のシステムには、農業気候地帯に関するスマート推論を生成し、サポートする、すなわち、あらかじめ定義された農業気候地帯への所与の地帯の適合度を表すスコアを生成し、任意の大きさの地理的領域を入力として受信し、潜在的な偏差を識別するためにそれを基準農業気候地帯と比較するために、受信および処理された情報に基づいて推論を可能にする、具現化されたインテリジェンスが存在する。農業気候地帯に関するインテリジェンスの開発をサポートするために、データは様々なモダリティから収集されてもよい。これは、データ収集のために外部ソースとの柔軟性を伝達する集合的な能力を有するアクセスインターフェースモジュールおよび外部アクセスモジュールを介して取り込まれる。本開示のシステムおよび方法は、（ａ）データの外部ソース（生産者および消費者）とのあらゆる種類の対話機構に適応したままである自動化されインテリジェントな汎用フレームワークを提供すること、ならびに（ｂ）汎用フォーマットでデータを維持して、対話するシステムの異なるデータ構造要件に適合することにより、従来システムの制限を克服する。本開示のシステムおよび方法は、画像、ビデオ、およびオントロジーなどからの符号化された情報を推論するインテリジェンスを用いて具現化され、それにより、関連する情報が存在しなくても地理的関心領域の分類が可能になる。
【００２２】
次に、図面、より詳細には、同様の参照符号が図面全体を通して一貫して対応する特徴を示す、図１〜図６を参照すると、好ましい実施形態が示されており、これらの実施形態は以下の例示的なシステムおよび方法の文脈で記載される。
【００２３】
本開示の一実施形態に従って、図１は農業気候地帯の自動識別のためのシステム１００のブロック図を示し、図２はシステム１００の中に備えられる機能モジュールの例示的な表現である。
【００２４】
一実施形態では、システム１００は、１つまたは複数のプロセッサ１０２、通信インターフェースデバイスまたは入出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース１０４、およびメモリ１０６または１つもしくは複数のプロセッサ１０２に動作可能に結合された１つもしくは複数のモジュール１０８を備える１つもしくは複数のデータストレージデバイスを含む。１つまたは複数のプロセッサは、１つもしくは複数のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理装置、状態機械、論理回路、および／または動作命令に基づいて信号を操作する任意のデバイスとして実装することができるハードウェアプロセッサである。いくつかある能力の中で特に、プロセッサは、メモリに記憶されたコンピュータ可読命令をフェッチし実行するように構成される。一実施形態では、システム１００は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ノートブック、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワークサーバ、クラウド、ハンドヘルドデバイス、ウェアラブルデバイスなどの、１つまたは複数のコンピューティングシステムに実装することができる。
【００２５】
Ｉ／Ｏインターフェースデバイス１０４は、たとえば、ウェブインターフェース、グラフィカルユーザインターフェース、ＩｏＴインターフェースなどの様々なソフトウェアおよびハードウェアのインターフェースを含むことができ、有線ネットワーク、たとえば、ＬＡＮ、ケーブルなど、およびＷＬＡＮ、セルラー、または衛星などのワイヤレスネットワークを含む、多種多様なネットワークおよびプロトコルタイプ内で複数の通信を容易にすることができる。一実施形態では、Ｉ／Ｏインターフェースデバイス１０４は、いくつかのデバイスを互いにまたは別のサーバに接続するための１つまたは複数のポートを含むことができる。
【００２６】
メモリ１０６は、たとえば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）およびダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）などの揮発性メモリ、ならびに／または、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープなどの不揮発性メモリを含む、当技術分野で知られた任意のコンピュータ可読媒体を含んでもよい。一実施形態では、システム１００の（図２の）様々なモジュール１０８ａ〜１０８ｅは、図示されたようにメモリ１０６に記憶することができる。
【００２７】
図３は、本開示の一実施形態による、農業気候地帯の自動識別のためのコンピュータ実装方法２００を示す例示的な流れ図である。次に、図１および図２に描写されているシステム１００の構成要素を参照して、コンピュータ実装方法２００のステップが説明される。一実施形態では、ステップ２０２において、地理的関心領域についての様々な外部システムからの土壌および環境に関するパラメータが、アクセスインターフェースモジュール１０８ａを介して受信される。地理的関心領域は、知識ベースモジュール１０８ｄ内であらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯と関連付けられてもよい。知識ベースモジュール１０８ｄは、たとえば数値範囲として、またはオントロジーなどのシステム構文解析可能な知識ベースの形式で取り込まれる記述として、機械解読可能フォーマットで定義された、様々な権限を有する機関によってあらかじめ定義された１つまたは複数の農業気候地帯への様々な地理的領域の分類を含んでもよい。一実施形態では、本開示のシステム１００は、知識ベースモジュール１０８ｄ内の特定の農業気候地帯に属するものとして、地理的関心領域の分類を検証することを可能にすることができる。あるいは、一実施形態では、システム１００は、あらかじめ定義された分類を有する知識ベースモジュール１０８ｄに同じものが含まれていない場合、地理的関心領域に関連付けられた農業気候地帯を識別することを容易にすることができる。
【００２８】
パラメータは、オンフィールドセンサ、ドローン、衛星、データクラウド、気象ステーション、雨量計、モノのインターネット（ｌｏＴ）エコシステムの一部としてのデバイスなどの、様々なソースから受信されてもよい。ソースの一部は、データクラウドおよびデジタルストリームなどの、明確に定義されたサービス層を有する外部システムであってもよい。あるいは、ソースの一部は、データ処理ツール、センサミドルウェアシステムなどの、明確に定義されたサービス層をもたない外部システムであってもよい。一実施形態では、環境および土壌に関するパラメータは、雨量、温度、湿度、高度、土壌タイプなどの微気候パラメータを含んでもよい。
【００２９】
本開示によれば、パラメータは、少なくとも１つの対話方法を介して、ステップ２０２において、複数の異種フォーマットで受信されてもよい。いくつかのパラメータは、プレーン値、ダブル、ストリング、値のシーケンスなどの形式の属性を有する生データとして受信されてもよい。あるいは、パラメータは、（説明の中で後述される）農業気候地帯に基づくスコア推奨に関する推論を行うために、存在論的知識、画像およびビデオなどのバイナリラージオブジェクト（ＢＬＯＢ）などの符号化形式で受信された生データから導出されてもよい。
【００３０】
一実施形態では、アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、外部システムがシステム１００と通信することを可能にする抽象化機構を提供する。一実施形態では、抽象化機構は、アクセスプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）層およびクエリインターフェースなどのインターフェースを含む。アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、外部システムに備えられるスマートデバイスから情報をプルするように構成されてもよい。あるいは、独自のＡＰＩ層をもたない受動外部システムは、アクセスインターフェースモジュール１０８ａに情報をプッシュすることにより、システム１００と通信することができる。一実施形態では、少なくとも１つの対話方法は、自己記述アクセス層によって容易にされてもよい。したがって、本開示によれば、アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、別個の文書化を必要とせずにＡＰＩを効果的に使用するための能力および要件をユーザに見せることができる。たとえば、ＡＰＩからいくつかの方法を呼び出すと、最大１２個のセンサからのデータが一度に受け入れ可能であること、またはパラメータ「温度」の属性が摂氏単位で提供されることなどをユーザに示すことができる。
【００３１】
一実施形態では、システム１００は、外部アクセスモジュール１０８ｂを提供して、明確に定義されたサービス層を有する外部システムからパラメータをプルすることを可能にする。たとえば、地理的関心領域を監視する米国提供の衛星が存在する場合、衛星はシステム１００との通信を能動的に試みることはできない。したがって、システム１００は、いくつかのパラメータを導出するために、たとえば衛星画像の形式で情報をプルする必要があり、外部アクセスモジュール１０８ｂは、そのような衛星画像をプルするように構成されてもよい。したがって、アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、外部システムによってプッシュされた情報を直接受信する（プッシュ対話パターン）ように構成されるだけでなく、外部アクセスモジュール１０８ｂを介して明確に定義されたサービス層を有する外部システムから情報をプルするようにも構成される。一実施形態では、アクセスインターフェースモジュール１０８ａは、公開購読対話パターンで情報を受信するように構成されてもよく、システム１００は特定の公開情報を購読することができる。
【００３２】
一実施形態では、ステップ２０４において、推論モジュール１０８ｅは、複数の時間インスタンスに対して、ステップ２０２で受信されたパラメータを階層構造に配置するように構成される。図５は、本開示の一実施形態による、パラメータおよび関連する属性が配置される階層構造の例示的な概略図である。第１のレベルにある監視対象物は、たとえば第２のレベルにある２つのセンサノード、すなわちセンサノード１およびセンサノード２を有する地理的関心領域であってもよい。監視対象パラメータ、たとえばパラメータ１およびパラメータ２は、それぞれ、関連する属性とともに第３のレベルにあってもよい。各パラメータに関連付けられた属性は、複数のインスタンス（ｎ）で受信されてもよい。一実施形態では、ステップ２１０において、図５に示されたような階層構造に配置されたパラメータおよび関連する属性は、汎用フォーマットでデータストレージモジュール１０８ｃに記憶されてもよい。汎用フォーマットおよび階層フォーマットは、すべてのタイプおよびカテゴリのデータが混合され、この表現を他の汎用フォーマットに容易に変換できることを可能にするので、生データおよび処理データ（説明の中で後述される計算スコア）は、好都合なことに、内部モジュールおよび外部システムによって消費することができる。
【００３３】
一実施形態では、ステップ２０６において、推論モジュール１０８ｅは、受信されたパラメータに関連付けられた属性を、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール１０８ｄ内で利用可能な属性履歴と比較する。一実施形態では、比較するステップより前に、推論モジュール１０８ｅは、１つまたは複数の異種外部システムから受信されたデータを同質化するために、属性履歴との比較に適したフォーマットに属性を変換することができる。たとえば、受信された属性は、コンプライアンススコアのさらなる計算のために一組の個別の数値に変換される必要がある一連の数値であってもよい。一部のパラメータ用の属性は数値でなくてもよい。たとえば、土壌タイプは文字列値であってもよい。そのような属性は、数値型に変換される必要があり得る。土壌タイプなどの一部のパラメータは、文字列値として利用可能ではなく、パラメータが導出されるカメラセンサ対応デバイスからの画像またはビデオとして利用可能であり得る。たとえば、土壌サンプルの化学試験は、土壌タイプを取得する唯一の方法ではないかもしれない。ドローンまたは衛星などの空中デバイスに搭載された撮像システムによって取得される土壌の画像は、土壌タイプを推定するために使用されてもよい。一実施形態では、土壌画像のライブラリは、パラメータおよび関連する属性を推論するために使用されてもよい。一実施形態では、推論モジュール１０８ｅは、生データがＲＧＢカメラ内で見られる可視スペクトルに限定されず、可視スペクトル以外のスペクトル成分も使用できるときに、パラメータを導出するように構成されてもよい。一実施形態では、ハイパースペクトル帯域などの異なる幅を有するスペクトル帯域は、パラメータを導出するために使用されてもよい。
【００３４】
一実施形態では、受信されたパラメータおよび知識ベースモジュール１０８ｄは、パラメータおよび関連する属性を導出するために構文解析される必要があるオントロジーなどの意味的知識表現フォーマットで符号化されてもよい。これは、情報が明確に利用できない可能性がある情報を解読する際に特に有用なはずであり、知識グラフ上で推論してパラメータおよび関連する属性を結論付ける必要があり得る。図６は、本開示の一実施形態による、構文解析され得る存在論的知識の例示的な表現を示す。図示されたように、たとえばオントロジーは、サブクラスｆａｒｍ（農場）、および値｛Ｃｌａｙ（クレイ：粘土質）、Ｌｏａｍｙ（ローム質）、Ｐｅａｔｙ（泥炭質）、Ｓａｎｄｙ（砂質）、Ｓａｌｔｙ（塩性）｝のうちの１つを取るＳｏｉｌＴｙｐｅ（土壌タイプ）などのｆａｒｍ（農場）用の属性サブクラスを有する「農業エンティティ」に対して利用可能である。各候補ｆａｒｍに関連付けられたそのような属性およびそれらの値は、必要な情報に到達するためにテキスト上で推論されてもよい。たとえば、「Ｗｈｉｃｈ  ｆａｒｍｓ  ｈａｖｅ  Ｃｌａｙ  ｓｏｉｌ？（どの農場がクレイ土壌をもつ？）」というテキストクエリは、農場に関連付けられた属性に基づいて、２つの候補「農場（ｆａｒｍ）」である「自分の農場（ＭｙＦａｒｍ）」および「隣の農場（ＮｅｉｇｈｂｏｒＦａｒｍ）」を返すオントロジー（意味的クエリ）「Ｆａｒｍ  ａｎｄ（ｈａｓＳｏｉｌＴｙｐｅ  ｓｏｍｅ  Ｃｌａｙ）」に変換される。一実施形態では、コンプライアンススコアを計算するために必要な農場に関する一部の情報が欠落しているとき、近隣の農場に関連付けられた属性は、欠落した情報、たとえば土壌タイプを見つけるために、（提供された例を拡張する）複雑なクエリとともに使用されてもよい。欠落した情報が取得されると、推論モジュール１０８ｅは、コンプライアンススコアを計算するための数値に情報を変換することができる。
【００３５】
さらに、属性を属性履歴と比較するステップは、統計的分類方式を反映する少なくとも１つの規則を参照するステップを備えてもよい。知識ベースモジュール１０８ｄは、本明細書で以下に記載されるように、パラメータの各々についてバイナリスコアの計算に使用され得る一組の規則を備えてもよい。
【００３６】
一実施形態では、比較に応答して、推論モジュール１０８ｅは、ステップ２０８において、農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別するか、または知識ベースモジュール１０８ｄ内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することができる。一実施形態では、コンプライアンススコアは、以下に説明されるように計算されてもよく、ここで、様々な英数字参照記号は以下を含む。
Ｚ：農業気候地帯
Ｘ：検討中の地理的領域
ｘ（ｊ）：領域Ｘのサブ領域、ここで、ｊ＝１，２，３，…Ｋ
ｔ（ｉ）：離散時間の時間インスタンスｉ、ここで、ｉ＝０，１，２，３，…Ｉ
ｐ（ｍ）：パラメータのセットｐ＝｛温度、湿度、高度など｝の中のパラメータｍ、ここで、ｍ＝０，１，２，…Ｍ
ｐ（ｍ，ｉ）：時間ｔ（ｉ）におけるパラメータｐ（ｍ）に関連付けられた測定値
ｓ（ｍ，ｉ）：時間インスタンスｔ（ｉ）においてｐ（ｍ）の測定値が存在するという条件付きの、時間ｔ（ｉ）におけるパラメータｐ（ｍ）に関連付けられたバイナリスコア
Ｎ（ｍ）：パラメータｐ（ｍ）について取得された測定値の数
Ｓ（ｘ（ｊ））：サブ領域ｘ（ｊ）のスコア
Ｓ（Ｘ）：関心領域Ｘのスコア
本明細書で以下に記載される例示的な計算は、地理的関心領域Ｘの農業気候地帯Ｚへの適合を示し得るスコアを取得することを目的とする。図４は、農業気候地帯に分類される地理的関心領域Ｘの例示的な概略図である。図４を参照すると、ｘ（ｊ）の部分がＸ内に完全に含まれるＸのサブ領域ｘ（ｊ）は、観測されているパラメータに関して農業気候地帯Ｚ内の分割不可能な単位を指すと見なされてもよい、すなわち、たとえば、温度などの任意のパラメータにおける変化は、ｘ（ｊ）内の任意の地点について同じである。アクセスインターフェースモジュール１０８ａおよび外部アクセスモジュール１０８ｂは、センサ、自動気象ステーション、またはセンサデータクラウドなどの１つまたは複数のソースからの農業気候地帯分類に影響を与えるパラメータの入手を容易にする。時間ｔ（ｉ）の任意の所与のインスタンスにおいて、たとえばｉ＝０の場合、温度（Ｔ）、雨量（Ｒ）、および高度（Ａ）は検討中のパラメータであり、すべて数値である。
【００３７】
地理的関心領域を分類するために、まず、推論モジュール１０８ｅは、時間インスタンスごとに参照された少なくとも１つの規則に基づいて、パラメータの各々についてバイナリスコアを生成する。たとえば、冷涼地帯（Ｚ）を識別するための規則は、平均気温＜１０℃、年間降水量＜１００ｃｍ、および標高≧２０００ｍを必要とする場合がある。時点ｔ（０）において受信されたパラメータの各々について、受信されたパラメータである温度（Ｔ）、雨量（Ｒ）、および高度（Ａ）がこの規則と比較されて、０または１のバイナリスコアを取得することができる。
【００３８】
任意のサブ領域ｘ（ｊ）について、ｐ（０）、ｐ（１）、ｐ（２）、…ｐ（ｍ）が、温度、高度、雨量などのパラメータを表記するとしよう。バイナリスコアは、すべての観測値の合計スコアを取得するために、すべての時間インスタンスで計算される。複数の時間インスタンスの合計スコア、および受信されたパラメータに関する測定値の数に基づいて、正規化ネットスコアが生成される。それに応じて、すべてのｍ、ｉについて、ｘ（ｊ）の正規化ネットスコアは、Ｓ（ｘ（ｊ））＝ｓｕｍ（ｓ（ｍ，ｉ））／ｓｕｍ（Ｎ（ｍ））として与えられ得る。次いで、推論モジュール１０８ｅは、Ｘの各サブ領域ｘ（ｊ）ごとに生成された正規化ネットスコアＳ（ｘ（ｊ））の（平均、モード、中央値、または範囲などの）統計的平均として、地理的関心領域のコンプライアンススコアを計算する。それに応じて、Ｋ個のサブ領域について、Ｘのコンプライアンススコアは、Ｓ（Ｘ）＝ｓｕｍ（Ｓ（ｘ（ｊ））／Ｋとして与えられ得る。次いで、推論モジュール１０８ｅは、コンプライアンススコアに基づいて、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別するか、または地理的関心領域の分類を検証する。１の値は完全なコンプライアンスを示し、０の値はコンプライアンスがないことを示す。同様の線上で、地理的領域Ｘについての大気から植生までのすべての微気候パラメータ値および土壌特性が、コンプライアンススコアの計算のために考慮されてもよい。
【００３９】
一実施形態では、知識ベースモジュール内で利用可能な属性との比較に基づいて判断を行うことを可能にするために、関連する属性の浮動小数点値に関連付けられた特定のパラメータについて、あらかじめ定義された誤差のマージンｅが仮定されてもよい。誤差のマージンは、与えられたパラメータの等価性を確立するために使用されてもよい。たとえば、パラメータ「温度」の場合、受信された温度は、３０−ｅ＜受信された温度＜３０＋ｅという条件付きの３０℃と考えられてもよい。別の実施形態では、誤差のマージンｅは、知識ベースモジュール内のパラメータ値と等価であるかどうかを比較しながら、長さｌについてのパラメータｐ（ｍ）用の時間パラメータシーケンスｐ（ｍ，ｉ）、…ｐ（ｍ，ｉ＋ｌ−１）を用いて、平均値からの標準偏差、平均絶対誤差、二乗平均平方誤差などの範囲に基づく統計的尺度のためのしきい値として使用されてもよく、ここで、ｌ≧１である。したがって、たとえば、温度が３０．１℃と測定され、温度が３０℃であることを地帯用のコンプライアンスが必要とする場合、本開示に従って、誤差マージンｅは、受信されたパラメータの属性における許容可能な変動を定義して、コンプライアンスを結論付ける。同様に、パラメータの属性が値の範囲であるとき、誤差マージンｅは、採用された統計的尺度のうちの１つの中で許容される変動を定義する。誤差のマージンの代わりに、知識ベースモジュールに対するパラメータ測定値を比較してコンプライアンススコアを計算するために、相関係数または回帰係数などの同様のメトリックが使用されてもよい。一実施形態では、機械学習を使用して未知のパラメータの測定値を予測するために、１つまたは複数のパラメータ測定値を組み合わせて使用することができ、誤差のマージンはコンプライアンススコアを計算するために適用可能であるように適用される。
【００４０】
コンプライアンススコアに応じて、推論モジュールは、地理的関心領域を２つ以上のサブ領域に分割することができる。あるいは、農業気候地帯は、２つ以上の準農業気候地帯に分割されてもよい。
【００４１】
一実施形態では、ステップ２１２において、知識ベースモジュール１０８ｄは、地理的関心領域の識別された分類および検証された分類、パラメータおよび関連する属性のうちの少なくとも１つを用いて更新されてもよい。一実施形態では、外部アクセスモジュール１０８ｂは、更新された知識ベースモジュール１０８ｄに基づいて、タスキング動作に関する情報を外部ソースに広めるように構成されてもよい。たとえば、農業従事者は、識別された分類に基づいて特定の地理的領域で成長できる作物に関してほのめかされるかもしれない。
【００４２】
本開示によれば、システム１００の１つまたは複数のインスタンスは、マルチレベル接続システムとして配備されてもよい。たとえば、農業ソリューションでは、１つのインスタンスは、農場に配備されたローカルセンサネットワークを管理する農場レベルにある構成要素の別のインスタンスと通信する中心位置にあってもよい。推論モジュール１０８ｅの機能は、そのようなマルチレベル接続システム内の任意のレベルで実行されてもよい。一実施形態では、システム１００をマルチレベル接続システムとして供給するとき、推論モジュール１０８ｅ、アクセスインターフェースモジュール１０８ａ、および外部アクセスモジュール１０８ｂは、ノイズ除去、重複排除、集約、平均化、および、次の層にデータを送る前の他のそのような派生した推論などの、さらなるデータ処理能力を有してもよい。
【００４３】
一実施形態によれば、システム１００は、地理的関心領域の環境および土壌に関するパラメータを共有する少なくともいくつかの異種外部システムと通信する分散アーキテクチャを有してもよい。システムは、１つまたは複数のハードウェアプロセッサ（１０２）に動作可能に結合され、知識ベースモジュール内にあらかじめ定義された少なくとも１つの農業気候地帯に関連付けられた地理的関心領域についての環境および土壌に関するパラメータを、少なくとも１つの対話技法を介してリアルタイムで受信することであって、パラメータが生データとして受信されるか、または生データから導出される、受信することと、受信されたパラメータおよびその関連する属性を、複数の時間インスタンスに対して階層構造に配置することと、対応する農業気候地帯用の知識ベースモジュール内で利用可能な属性履歴と属性を比較することと、比較に応答して、少なくとも１つの農業気候地帯のうちの１つへの地理的関心領域の分類を識別すること、または知識ベースモジュール内で利用可能な地理的関心領域の分類を検証することのうちの１つを実行することとを行うように、１つまたは複数のハードウェアプロセッサによる実行用に構成された命令を記憶するように構成された、１つまたは複数のデータストレージデバイス（１０６）を備えてもよい。
【００４４】
本開示に関連付けられた実施形態のすべての部分またはプロトコルは、プラットフォームに依存せず、したがって、それらを実装するために使用される任意の基礎となる技術を含む。たとえば、データストレージモジュール１０８ｃは、ＳＱＬ／Ｎｏ−ＳＱＬ／フラットファイル、またはそのようなシステム、たとえば、ＭｙＳＱＬ（登録商標）、Ｐｏｓｔｇｒｅｓ（登録商標）、ＭｏｎｇｏＤＢ（登録商標）、Ｈａｄｏｏｐ（登録商標）の組合せで実装されてもよい。アクセスインターフェースモジュール１０８ａおよび外部アクセスモジュール１０８ｂ、ならびに任意の基礎となるストリームは、ＴＣＰ−ＩＰまたは任意の他のカスタム定義プロトコルなどの任意の基礎となる物理／キャリアプロトコル上に実装されてもよい。内部的および外部的の両方で通信に使用されるデータフォーマットは、ＪＳＯＮ／ＸＭＬなどの任意のフォーマットで現れてもよい。
【００４５】
記載された説明は、当業者が本発明の実施形態を作成し使用することを可能にする本明細書の主題を記載する。本明細書で定義された主題の実施形態の範囲は、当業者が思いつく他の修正を含んでもよい。そのような他の修正は、それらが特許請求の範囲の文字通りの言葉と異ならない同様の要素を有する場合、またはそれらが文字通りの言葉との実質的でない差異を有する同等の要素を含む場合、範囲内にあることが意図される。
【００４６】
本明細書で定義される主題の実施形態の範囲は、当業者が思いつく他の修正を含むことができる。そのような他の改変は、特許請求の範囲の文字通りの言葉と異ならない類似の要素を有する場合、またはそれらが文字通りの言葉との実質的に相違する同等の要素を含む場合、範囲内にあることが意図される。
【００４７】
しかしながら、保護の範囲はそのようなプログラムまで拡張され、その中にメッセージを有するコンピュータ可読手段に加えて、そのようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバもしくはモバイルデバイスまたは任意の適切なプログラマブルデバイス上で動作するときに、この方法の１つまたは複数のステップを実施するためのプログラムコード手段を含む。ハードウェアデバイスは、たとえば、サーバもしくはパーソナルコンピュータなど、またはそれらの任意の組合せのような任意の種類のコンピュータを含む、プログラム可能な任意の種類のデバイスであり得る。デバイスはまた、たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のようなハードウェア手段、または、ハードウェア手段とソフトウェア手段、たとえばＡＳＩＣとＦＰＧＡの組合せ、または、少なくとも１つのマイクロプロセッサおよびそこに配置されたソフトウェアモジュールを有する少なくとも１つのメモリであり得る手段を含んでもよい。このように、手段は、ハードウェア手段とソフトウェア手段の両方を含むことができる。本明細書に記載された方法実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアで実施することができる。デバイスはソフトウェア手段を含むこともできる。あるいは、本発明は、たとえば、複数のＣＰＵを使用して、異なるハードウェアデバイス上に実装されてもよい。
【００４８】
本明細書の実施形態は、ハードウェア要素およびソフトウェア要素を備えることができる。ソフトウェアで実装される実施形態には、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードなどが含まれるが、それらに限定されない。本開示のシステムを構成し、本明細書に記載された様々なモジュールによって実行される機能は、他のモジュールまたは他のモジュールの組合せで実装されてもよい。この説明のために、コンピュータ使用可能媒体またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる、またはそれとの接続中に使用するためのプログラムを備え、記憶、通信、伝搬、または移送することができる任意の装置であり得る。本明細書に記載された様々なモジュールは、ソフトウェアモジュールおよび／またはハードウェアモジュールのいずれかとして実装されてもよく、任意のタイプの非一時的コンピュータ可読媒体または他のストレージデバイスに記憶されてもよい。非一時的コンピュータ可読媒体のいくつかの非限定的な例には、ＣＤ、ＤＶＤ、ＢＬＵ−ＲＡＹ、フラッシュメモリ、およびハードディスクドライブが含まれる。
【００４９】
さらに、プロセスステップ、方法ステップ、技法などは、順番に記述されてもよいが、そのようなプロセス、方法、および技法は、代替の順序で機能するように構成されてもよい。言い換えれば、記述され得るステップのいかなる順番または順序も、必ずしもステップがその順序で実行される必要性を示すとは限らない。本明細書に記載されたプロセスのステップは、実際はいかなる順序で実行されてもよい。さらに、いくつかのステップは同時に実行されてもよい。
【００５０】
提示されたステップは、示された例示的な実施形態を説明するために示されており、進行中の技術開発は、特定の機能が実行される方法を変更することが予測されるべきである。これらの実施例は、本発明を説明するためのものであって、限定するものではない。さらに、機能的ビルディングブロックの境界は、説明の便宜上、本明細書において任意に定義されている。指定された機能およびそれらの関係が適切に実行される限り、代替の境界を定義することができる本明細書に含まれる教示に基づいて、当業者には代替物（本明細書に記載されているものの均等物、拡張物、変形物、偏差などを含む）は明らかであろう。そのような代替案は、開示された実施形態の範囲および精神の範囲内に入る。また、「含む」、「有する」、「含む」、および「含む」などの単語は、意味が等価であり、これらの単語のいずれかに続く項目がそのような項目または項目の網羅的なリストであることを意図したものであるか、またはリストされた項目または項目のみに限定されることを意味する。本明細書および添付の特許請求の範囲で使用する単数形「a」、「an」および「the」は、文脈上他に明確に指示しない限り、複数の参考文献を含むことにも留意されたい。
【００５１】
開示および実施例は、例示のみとして考えられ、開示された実施形態の真の範囲および精神は、添付の特許請求の範囲によって示されることが意図されている。
【国際調査報告】
2019508810.tif 000009