(57)【要約】      （修正有）【課題】農場の微気候状態を監視することで、より良好な農作物保護のための正確な病害予測をし、収量効率を高める適応パラメータサンプリングのためのシステムを提供する。【解決手段】適応パラメータサンプリングのためのシステムは、ＩｏＴに基づくセンサを通した領域で生成される莫大な量の送信に関するエネルギ及び帯域幅を管理するために、該領域からのエネルギ効率に優れた適応パラメータサンプリングを、パラメータサンプリングレートを最適に構成することによって提供し、エネルギ効率を最大化する。【選択図】図２
2019207674.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のセンサノードを介して、少なくとも１つの農業地域で１つ又は複数の注目農作物における１つ又は複数の病害の発現に影響を与える農学的パラメータ及び農業気象パラメータの所定のセット（以下、パラメータと言う）を、現在のサンプリングレートで、サンプリングするステップであって、前記サンプリングされたパラメータは、前記１つ又は複数の注目農作物に対応する農作物識別子と関連付けられる、ステップ（２０２）；
予め訓練された病害予測モデルによって、前記サンプリングされたパラメータを、該パラメータに関連付けられるヒューリスティックな閾値に基づいて、前記１つ又は複数の病害に対して好ましい又は好ましくないかのどちらかとして、ラベル付けするステップであって、前記予め訓練された病害予測モデルは、前記サンプリングされたパラメータ及び該パラメータのデータポイントを含む特徴ベクトルの数に応じて、線形分類器又は非線形分類器である、ステップ（２０４）；
有効なラベルの変化を識別するために、分析器によって、第１期間に亘り前記サンプリングされたパラメータのラベルの変化を分析するステップ（２０６）であって、前記第１期間は、前記サンプリングされるパラメータ、関連付けられる注目農作物又は関連付けられる注目病害の少なくとも１つによって決まり、前記分析するステップは：
前記第１期間にサンプリングされたデータポイントの加重移動平均（ＷＭＡ：ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｍｏｖｉｎｇ  ａｖｅｒａｇｅ）を演算し、その際、新たなデータポイントは、以前のデータポイントと比べて高い重みを与えられ；
前記ＷＭＡを演算するのに使用される前記データポイントの標準偏差（ｓｔｄ）を演算し；
データポイントが、ＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄを超える場合、前記データポイントは、外れ値であり、前記有効なラベルの変化には貢献せず、式中、ｋは、前記サンプリングされたパラメータに依存するＷＭＡ±ｓｔｄ範囲を構成するための、所定の乗数であり；
データポイントがＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄ内である場合、前記データポイントは、前記有効なラベルの変化に貢献すること
を含む、ステップ（２０６）；
サンプリングレートコントローラによって、前記識別された有効なラベルの変化に基づいて、前記現在のサンプリングレートを適合するステップ（２０８）であって、該現在のサンプリングレートを適合するステップは：
前記サンプリングされたパラメータの有効なラベルの変化がない場合、前記現在のサンプリングレートを維持し；
第２期間の前記有効なラベルの変化に貢献する各前記データポイントに対して、前記ラベルの信頼度を検査し、その際、前記第２期間は、サンプリングされたパラメータに関連付けられる前記データポイントにおける変化の傾向を戻すのにかかる最小時間に基づき；
前記有効なラベルの変化が前記好ましくないラベルという結果である場合、前記現在のサンプリングレートを、減少する；又は
前記有効なラベルの変化が前記好ましいラベルという結果である場合、前記現在のサンプリングレートを増大することを含む、ステップ（２０８）；  
再訓練モジュールによって、前記少なくとも１つの農業地域からフィードバックを得るステップであって、前記フィードバックは、前記農作物識別子、及び前記１つ又は複数の病害の前記予測された深刻度の確認又は修正を含む、ステップ（２１０）；及び
前記得られたフィードバックに基づいて、前記予め訓練された病害予測モデルを更新するステップ（２１２）
を含む、プロセッサ実装方法（２００）。
【請求項２】
前記農学的パラメータの所定のセットは、農作物特有の情報、地形及び植物情報を含み；及び前記農業気象パラメータの所定のセットは、温度、湿度、気圧、風速、降雨及び太陽放射を含む、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項３】
前記予め訓練された病害予測モデルは、決定木のアンサンブルである、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項４】
経時的に、前記サンプリングされたパラメータに基づいて、前記予め訓練された病害予測モデルによって、前記１つ又は複数の病害の深刻度を予測するステップ（２１４）を更に含み、前記サンプリングされたパラメータが好ましくないとしてラベル付けされた場合、深刻度は、正常とされ、前記サンプリングされたパラメータが好ましいとラベル付けされた場合、前記好ましいラベルが持続する時間に応じて、前記深刻度は、格別又は極端とされる、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項５】
前記サンプリングされたパラメータが好ましいとしてラベル付けされた際に前記予測される深刻度が、格別とされるのと比較して、予測される深刻度が極端である際に、前記現在のサンプリングレートを一層増大させるステップ（２１６）を更に含む、請求項４に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項６】
前記予め訓練された病害予測モデルは、病害報告エラー及び不正確なセンサ値の少なくとも一方のために、不正確なラベルの形のノイズで予め訓練される、請求項１に記載のプロセッサ実装方法。
【請求項７】
１つ又は複数のデータ記憶装置（１０２）を含み、該データ記憶装置は、１つ又は複数のハードウェアプロセッサ（１０４）に動作可能に結合され、該１つ又は複数のハードウェアプロセッサによって：
複数のセンサノードを介して、少なくとも１つの農業地域で１つ又は複数の注目農作物における１つ又は複数の病害の発現に影響を与える農学的及び農業気象パラメータの所定のセットを、現在のサンプリングレートで、サンプリングするように実行させるための命令であって、前記サンプリングされたパラメータは、前記１つ又は複数の注目農作物に対応する農作物識別子と関連付けられる、命令；
前記プロセッサに含まれる予め訓練された病害予測モデルを実行することによって、前記サンプリングされたパラメータを、該パラメータの関連付けられるヒューリスティックな閾値に基づいて、前記１つ又は複数の病害に対して好ましい又は好ましくないかのどちらかとして、ラベル付けするように実行させるための命令であって、前記予め訓練された病害予測モデルは、前記サンプリングされたパラメータ及び該パラメータのデータポイントを含む特徴ベクトルの数に応じて、線形分類器又は非線形分類器とする、命令；
有効なラベルの変化を識別するために、前記プロセッサに含まれる分析器を実行することによって、第１期間に亘り前記サンプリングされたパラメータのラベルの変化を分析するように実行させるための命令であって、前記第１期間は、前記サンプリングされるパラメータ、関連付けられる注目農作物又は関連付けられる注目病害の少なくとも１つによって決まり、前記サンプリングされたパラメータの前記ラベルの変化は：
前記第１期間にサンプリングされた前記データポイントの加重移動平均（ＷＭＡ）を演算し、その際、新たなデータポイントは、以前のデータポイントと比べて高い重みを与えられ；
前記ＷＭＡを演算するのに使用される前記データポイントの標準偏差（ｓｔｄ）を演算し；
データポイントが、ＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄを超える場合、前記データポイントは、外れ値であり、前記有効なラベルの変化には貢献せず、式中、ｋは、前記サンプリングされたパラメータに依存するＷＭＡ±ｓｔｄ範囲を構成するための、所定の乗数であり；
データポイントがＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄ内である場合、前記データポイントは、前記有効なラベルの変化に貢献すること
によって分析される、命令；
前記プロセッサに含まれるサンプリングレートコントローラを実行することによって、前記識別された有効なラベルの変化に基づいて、前記現在のサンプリングレートを適合するように実行させるための命令であって、前記現在のサンプリングレートは：
前記サンプリングされたパラメータの有効なラベルの変化がない場合、前記現在のサンプリングレートを維持し；
第２期間中、前記有効なラベルの変化に貢献する各前記データポイントに対して、前記ラベルの信頼度を検査し、その際、前記第２期間は、サンプリングされたパラメータに関連付けられる前記データポイントにおける変化の傾向を戻すのにかかる最小時間に基づき；
前記有効なラベルの変化が前記好ましくないラベルという結果である場合、前記現在のサンプリングレートを、減少する；又は
前記有効なラベルの変化が前記好ましいラベルという結果である場合、前記現在のサンプリングレートを増大することによって適合される、命令；
前記プロセッサに含まれる再訓練モジュールを実行することによって、前記少なくとも１つの農業地域からフィードバックを得るように実行させるための命令であって、前記フィードバックは、前記農作物識別子、及び前記１つ又は複数の病害の前記予測された深刻度の確認又は修正を含む、命令；及び
前記得られたフィードバックに基づいて、前記予め訓練された病害予測モデルを更新するように実行させるための命令
を記憶するように構成される、システム（１００）。
【請求項８】
前記農学的パラメータの所定のセットは、農作物特有の情報、地形及び植物情報を含み；及び前記農業気象パラメータの所定のセットは、温度、湿度、気圧、風速、降雨及び太陽放射を含む、請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記予め訓練された病害予測モデルは、決定木のアンサンブルである、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、前記予め訓練された予測モデルを実行して、経時的に、前記サンプリングされたパラメータに基づいて、前記１つ又は複数の病害の深刻度を予測するように更に構成され、前記サンプリングされたパラメータが好ましくないとしてラベル付けされた場合、深刻度は、正常とされ、前記サンプリングされたパラメータが好ましいとラベル付けされた場合、前記好ましいラベルが持続する時間に応じて、前記深刻度は、格別又は極端とされる、請求項７に記載のシステム。
【請求項１１】
前記１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、前記サンプリングレートコントローラを実行して、前記サンプリングされたパラメータが好ましいとしてラベル付けされた際に前記予測される深刻度が、格別とされるのと比較して、予測される深刻度が極端である際に、前記現在のサンプリングレートを一層増大させるように更に構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記予め訓練された病害予測モデルは、病害報告エラー及び不正確なセンサ値の少なくとも一方のために、不正確なラベルの形のノイズで予め訓練される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１３】
コンピュータ可読なプログラムが組込まれた非一時的なコンピュータ可読な媒体を含むコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読なプログラムは、演算装置で実行されると、該演算装置に：
複数のセンサノードを介して、少なくとも１つの農業地域で１つ又は複数の注目農作物における１つ又は複数の病害の発現に影響を与える農学的及び農業気象パラメータの所定のセットを、現在のサンプリングレートで、サンプリングさせ、前記サンプリングされたパラメータは、前記１つ又は複数の注目農作物に対応する農作物識別子と関連付けられ；
前記演算装置に含まれる予め訓練された病害予測モデルを実行することによって、前記サンプリングされたパラメータを、該パラメータの関連付けられるヒューリスティックな閾値に基づいて、前記１つ又は複数の病害に対して好ましい又は好ましくないかのどちらかとして、ラベル付けさせ、前記予め訓練された病害予測モデルは、前記サンプリングされたパラメータ及び該パラメータのデータポイントを含む特徴ベクトルの数に応じて、線形分類器又は非線形分類器とし；
有効なラベルの変化を識別するために、前記演算装置に含まれる分析器を実行することによって、第１期間に亘り前記サンプリングされたパラメータのラベルの変化を分析させ、前記第１期間は、前記サンプリングされるパラメータ、関連付けられる注目農作物又は関連付けられる注目病害の少なくとも１つによって決まり、前記サンプリングされたパラメータの前記ラベルの変化は：
前記第１期間にサンプリングされた前記データポイントの加重移動平均（ＷＭＡ）を演算し、その際、新たなデータポイントは、以前のデータポイントと比べて高い重みを与えられ；
前記ＷＭＡを演算するのに使用される前記データポイントの標準偏差（ｓｔｄ）を演算し；
データポイントが、ＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄを超える場合、前記データポイントは、外れ値であり、前記有効なラベルの変化には貢献せず、式中、ｋは、前記サンプリングされたパラメータに依存するＷＭＡ±ｓｔｄ範囲を構成するための、所定の乗数であり；
データポイントがＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄ内である場合、前記データポイントは、前記有効なラベルの変化に貢献すること
によって分析され；
前記演算装置に含まれるサンプリングレートコントローラを実行することによって、前記識別された有効なラベルの変化に基づいて、前記現在のサンプリングレートを適合させ、前記現在のサンプリングレートは：
前記サンプリングされたパラメータの有効なラベルの変化がない場合、前記現在のサンプリングレートを維持し；
第２期間中、前記有効なラベルの変化に貢献する各前記データポイントに対して、前記ラベルの信頼度を検査し、その際、前記第２期間は、サンプリングされたパラメータに関連付けられる前記データポイントにおける変化の傾向を戻すのにかかる最小時間に基づき；
前記有効なラベルの変化が前記好ましくないラベルという結果である場合、前記現在のサンプリングレートを、減少する；又は
前記有効なラベルの変化が前記好ましいラベルという結果である場合、前記現在のサンプリングレートを増大することによって適合され；
前記演算装置に含まれる再訓練モジュールを実行することによって、前記少なくとも１つの農業地域からフィードバックを得させ、前記フィードバックは、前記農作物識別子、及び前記１つ又は複数の病害の前記予測された深刻度の確認又は修正を含み；
前記得られたフィードバックに基づいて、前記予め訓練された病害予測モデルを更新させる、コンピュータプログラム製品。
【請求項１４】
前記コンピュータ可読なプログラムは、前記演算装置に：
経時的に、前記サンプリングされたパラメータに基づいて、前記予め訓練された病害予測モデルによって、前記１つ又は複数の病害の深刻度を予測することであって、前記サンプリングされたパラメータが好ましくないとしてラベル付けされた場合、前記深刻度は、正常とされ、前記サンプリングされたパラメータが好ましいとラベル付けされた場合、前記好ましいラベルが持続する時間に応じて、前記深刻度は、格別又は極端とされること；及び
前記サンプリングされたパラメータが好ましいとしてラベル付けされた際に前記予測される深刻度が、格別とされるのと比較して、前記予測される深刻度が極端である際に、前記現在のサンプリングレートを一層増大すること
の中の１つ又は複数を、更に実行させる、請求項１３に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権の主張
本願は、２０１８年５月２８日付で出願された、インド国特許出願第２０１８２１０１９９４１号から、優先権を主張する。前述した出願の全内容は、参照により本明細書に援用される。
【０００２】
本明細書における開示は、概して、精密農業に関し、特に、エネルギ効率に優れたモノのインターネット（ＩｏＴ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ）の配備を齎すパラメータの適応サンプリング方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００３】
毎年、農業者らは、好ましくない環境状況によって引き起こされる様々な病害のために、大量の農作物を損失していると見られる。病害を正確に予測するには、特に農作物の微気候環境に対する病害の状態を継続的に監視する必要がある。センサは、予測において重要な役割を果たす。センサが普及するにつれて、現在では、より大きな無線センサネットワーク（ＷＳＮ：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）が、圃場に配備されている。これは、センサノードからゲートウェイへのデータ量を増加させる。データが一定の時間間隔で流れ続けると、莫大な量のデータが、更なる分析のためにクラウドシステムにオフロードされ、サーバへの通信量や負荷を増大させる。農業用に屋外でＩｏＴを配備するための電力には、制約がある。スケーラブルな解決方法を得るために、これは、センサノード用の電源として太陽エネルギに頼ることを含むかも知れない。また、必要以上の頻度でデータを収集し、送信することで、貴重な電力を消耗する一方で、記憶やネットワークのためのリソース消費も増大する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｊａｉｎ  Ａ及びＣｈａｎｇ  Ｅ．Ｙ．「Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｓａｍｐｌｉｎｇ  ｆｏｒ  ｓｅｎｓｏｒ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本開示の実施形態は、従来のシステムで本発明者らによって認識された１つ又は複数の上記技術的課題に対する解決方法として、技術改良を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一態様では、プロセッサ実装方法が提供され、該方法は：複数のセンサノードを介して、少なくとも１つの農業地域で１つ又は複数の注目農作物における１つ又は複数の病害の発現に影響を与える農学的及び農業気象（ａｇｒｏｍｅｔ）パラメータの所定のセットを、現在のサンプリングレートで、サンプリングするステップであって、サンプリングされたパラメータは、１つ又は複数の注目農作物に対応する農作物識別子と関連付けられる、ステップ；予め訓練された病害予測モデルによって、サンプリングされたパラメータを、該パラメータに関連付けられるヒューリスティックな閾値に基づいて、１つ又は複数の病害に対して好ましい又は好ましくないかのどちらかとして、ラベル付けするステップであって、予め訓練された病害予測モデルは、サンプリングされたパラメータ及び該パラメータのデータポイントを含む特徴ベクトルの数に応じて、線形分類器又は非線形分類器である、ステップ；有効なラベルの変化を識別するために、分析器によって、第１期間に亘りサンプリングされたパラメータのラベルの変化を分析するステップであって、第１期間は、サンプリングされるパラメータ、関連付けられる注目農作物又は関連付けられる注目病害の少なくとも１つによって決まる、ステップを含む。分析するステップは：第１期間にサンプリングされたデータポイントの加重移動平均（ＷＭＡ：ｗｅｉｇｈｔｅｄ  ｍｏｖｉｎｇ  ａｖｅｒａｇｅ）を演算し、その際、新たなデータポイントは、以前のデータポイントと比べて高い重みを与えられ；ＷＭＡを演算するのに使用されるデータポイントの標準偏差（ｓｔｄ）を演算し；データポイントが、ＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄを超える場合、データポイントは、外れ値であり、有効なラベルの変化には貢献せず、式中、ｋは、サンプリングされたパラメータに依存するＷＭＡ±ｓｔｄ範囲を構成するための、所定の乗数であり；データポイントがＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄ内である場合、データポイントは、有効なラベルの変化に貢献することを含む。この後に、サンプリングレートコントローラによって、識別された有効なラベルの変化に基づいて、現在のサンプリングレートを適合するステップが続き、該現在のサンプリングレートを適合するステップは：サンプリングされたパラメータの有効なラベルの変化がない場合、現在のサンプリングレートを維持し；第２期間中、有効なラベルの変化に貢献する各データポイントに対して、ラベルの信頼度を検査し、その際、第２期間は、サンプリングされたパラメータに関連付けられるデータポイントにおける変化の傾向を戻すのにかかる最小時間に基づき；有効なラベルの変化が好ましくないラベルという結果である場合、現在のサンプリングレートを、減少する；又は有効なラベルの変化が好ましいラベルという結果である場合、現在のサンプリングレートを増大することを含む。一実施形態では、上記方法は、再訓練モジュールによって、少なくとも１つの農業地域からフィードバックを得るステップであって、フィードバックは、農作物識別子、及び１つ又は複数の病害の予測された深刻度の確認又は修正を含む、ステップ；及び得られたフィードバックに基づいて、予め訓練された病害予測モデルを更新するステップを更に含��。
【０００７】
別の態様では、システムが提供され、該システムは：１つ又は複数のデータ記憶装置を含み、該データ記憶装置は、１つ又は複数のプロセッサに動作可能に結合され、該１つ又は複数のプロセッサによって：複数のセンサノードを介して、少なくとも１つの農業地域で１つ又は複数の注目農作物における１つ又は複数の病害の発現に影響を与える農学的及び農業気象パラメータの所定のセットを、現在のサンプリングレートで、サンプリングするように実行させるよう構成された命令であって、サンプリングされたパラメータは、１つ又は複数の注目農作物に対応する農作物識別子と関連付けられる、命令；プロセッサに含まれる予め訓練された病害予測モデルを実行することによって、サンプリングされたパラメータを、該パラメータの関連付けられるヒューリスティックな閾値に基づいて、１つ又は複数の病害に対して好ましい又は好ましくないかのどちらかとして、ラベル付けするように実行させるよう構成された命令であって、予め訓練された病害予測モデルは、サンプリングされたパラメータ及び該パラメータのデータポイントを含む特徴ベクトルの数に応じて、線形分類器又は非線形分類器とする、命令；有効なラベルの変化を識別するために、プロセッサに含まれる分析器を実行することによって、第１期間に亘りサンプリングされたパラメータのラベルの変化を分析するように実行させるよう構成された命令であって、第１期間は、サンプリングされるパラメータ、関連付けられる注目農作物又は関連付けられる注目病害の少なくとも１つによって決まり、サンプリングされたパラメータのラベルの変化は：第１期間にサンプリングされたデータポイントの加重移動平均（ＷＭＡ）を演算し、その際、新たなデータポイントは、以前のデータポイントと比べて高い重みを与えられ；ＷＭＡを演算するのに使用されるデータポイントの標準偏差（ｓｔｄ）を演算し；データポイントが、ＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄを超える場合、データポイントは、外れ値であり、有効なラベルの変化には貢献せず、式中、ｋは、サンプリングされたパラメータに依存するＷＭＡ±ｓｔｄ範囲を構成するための、所定の乗数であり；第２期間中、データポイントがＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄ内である場合、データポイントは、有効なラベルの変化に貢献し、第２期間は、サンプリングされたパラメータに関連付けられるデータポイントにおける変化の傾向を戻すのにかかる最小時間に基づくことによって分析される、命令；プロセッサに含まれるサンプリングレートコントローラを実行することによって、第１期間に亘り、サンプリングされたパラメータの識別された有効なラベルの変化に基づいて、現在のサンプリングレートを適合するように実行させるよう構成された命令であって、現在のサンプリングレートは：サンプリングされたパラメータの有効なラベルの変化がない場合、現在のサンプリングレートを維持し；第２期間中、有効なラベルの変化に貢献する各データポイントに対して、ラベルの信頼度を検査し；有効なラベルの変化が好ましくないラベルという結果である場合、現在のサンプリングレートを、減少する；又は有効なラベルの変化が好ましいラベルという結果である場合、現在のサンプリングレートを増大することによって適合される、命令；プロセッサに含まれる再訓練モジュールを実行することによって、少なくとも１つの農業地域からフィードバックを得るように実行させるよう構成された命令であって、フィードバックは、農作物識別子、及び１つ又は複数の病害の予測された深刻度の確認又は修正を含む、命令；及び得られたフィードバックに基づいて、予め訓練された病害予測モデルを更新するように実行させるよう構成された命令を記憶するように構成される。
【０００８】
また別の態様では、コンピュータ可読なプログラムが組込まれた非一時的なコンピュータ可読な媒体を含むコンピュータプログラム製品が提供され、コンピュータ可読なプログラムは、演算装置で実行されると、該演算装置に：複数のセンサノードを介して、少なくとも１つの農業地域で１つ又は複数の注目農作物における１つ又は複数の病害の発現に影響を与える農学的及び農業気象パラメータの所定のセットを、現在のサンプリングレートで、サンプリングさせ、サンプリングされたパラメータは、１つ又は複数の注目農作物に対応する農作物識別子と関連付けられ；演算装置に含まれる予め訓練された病害予測モデルを実行することによって、サンプリングされたパラメータを、該パラメータの関連付けられるヒューリスティックな閾値に基づいて、１つ又は複数の病害に対して好ましい又は好ましくないかのどちらかとして、ラベル付けさせ、予め訓練された病害予測モデルは、サンプリングされたパラメータ及び該パラメータのデータポイントを含む特徴ベクトルの数に応じて、線形分類器又は非線形分類器とし；有効なラベルの変化を識別するために、演算装置に含まれる分析器を実行することによって、第１期間に亘りサンプリングされたパラメータのラベルの変化を分析させ、第１期間は、サンプリングされるパラメータ、関連付けられる注目農作物又は関連付けられる注目病害の少なくとも１つによって決まり、サンプリングされたパラメータのラベルの変化は：第１期間にサンプリングされたデータポイントの加重移動平均（ＷＭＡ）を演算し、その際、新たなデータポイントは、以前のデータポイントと比べて高い重みを与えられ；ＷＭＡを演算するのに使用されるデータポイントの標準偏差（ｓｔｄ）を演算し；データポイントが、ＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄを超える場合、データポイントは、外れ値であり、有効なラベルの変化には貢献せず、式中、ｋは、サンプリングされたパラメータに依存するＷＭＡ±ｓｔｄ範囲を構成するための、所定の乗数であり；第２期間中、データポイントがＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄ内である場合、データポイントは、有効なラベルの変化に貢献し、第２期間は、サンプリングされたパラメータに関連付けられるデータポイントにおける変化の傾向を戻すのにかかる最小時間に基づくことによって分析され；演算装置に含まれるサンプリングレートコントローラを実行することによって、第１期間に亘りサンプリングされたパラメータの識別された有効なラベルの変化に基づいて、現在のサンプリングレートを適合させ、現在のサンプリングレートは：サンプリングされたパラメータの有効なラベルの変化がない場合、現在のサンプリングレートを維持し；第２期間中、有効なラベルの変化に貢献する各データポイントに対して、ラベルの信頼度を検査し；有効なラベルの変化が好ましくないラベルという結果である場合、現在のサンプリングレートを、減少する；又は有効なラベルの変化が好ましいラベルという結果である場合、現在のサンプリングレートを増大することによって適合され；演算装置に含まれる再訓練モジュールを実行することによって、少なくとも１つの農業地域からフィードバックを得させ、フィードバックは、農作物識別子、及び１つ又は複数の病害の予測された深刻度の確認又は修正を含み；得られたフィードバックに基づいて、予め訓練された病害予測モデルを更新させる。
【０００９】
本開示の一実施形態では、農学的パラメータの所定のセットは、農作物特有の情報、地形及び植物情報を含み；及び農業気象パラメータの所定のセットは、温度、湿度、気圧、風速、降雨及び太陽放射を含む。
【００１０】
本開示の一実施形態では、予め訓練された病害予測モデルは、決定木のアンサンブルである。
【００１１】
本開示の一実施形態では、１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、予め訓練された予測モデルを実行して、経時的に、サンプリングされたパラメータに基づいて、１つ又は複数の病害の深刻度を予測するように更に構成され、サンプリングされたパラメータが好ましくないとしてラベル付けされた場合、深刻度は、正常とされ、サンプリングされたパラメータが好ましいとラベル付けされた場合、好ましいラベルが持続する時間に応じて、深刻度は、格別又は極端とされる。
【００１２】
本開示の一実施形態では、１つ又は複数のハードウェアプロセッサは、サンプリングレートコントローラを実行して、サンプリングされたパラメータが好ましいとしてラベル付けされた際に予測される深刻度が、格別とされるのと比較して、予測される深刻度が極端である際に、現在のサンプリングレートを一層増大させるように更に構成される。
【００１３】
本開示の一実施形態では、予め訓練された病害予測モデルは、病害報告エラー及び不正確なセンサ値の少なくとも一方のために、不正確なラベルの形のノイズで予め訓練される。
【００１４】
上述の一般的な記載と以下の詳細な記載の両方共、例示及び説明だけを目的としており、特許請求の範囲に記載されたように、本発明を制限しないと理解されるべきである。
【００１５】
本開示に組込まれ、本開示の一部を構成する添付図は、例示的実施形態を解説し、明細書と共に、開示された原理を説明する役割を果たす。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本開示の一実施形態による、適応パラメータサンプリングのためのシステムに関する例示的なブロック図を示す。
【図２】本開示の一実施形態による、適応パラメータサンプリングのためのシステムに関する例示的な実装のアーキテクチャを示す。
【図３Ａ】本開示の一実施形態による、適応パラメータサンプリングのためのコンピュータ実装方法に関する例示的なフローチャートを示す。
【図３Ｂ】本開示の一実施形態による、適応パラメータサンプリングのためのコンピュータ実装方法に関する例示的なフローチャートを示す。
【図４】本開示の一実施形態による適応パラメータサンプリングを実行するシステムと、従来の非適応システムとの、送信されたメッセージに関する、エネルギ比較を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
例示的実施形態は、添付図を参照して記載される。図面では、参照番号の最も左側の桁（複数可）は、参照番号が最初に出現した図を特定している。便宜上、同じ参照番号は、同じ又は同様な部品を指すために、全図面を通して使用される。開示された原理の実施例及び特徴が本明細書に記載されるが、開示された実施形態の精神及び範囲から逸脱しない範囲で、変形、適合、及び他の実装が可能である。以下の詳細な記載は、例示のみと見なされると共に、以下のクレームによって真の範囲及び精神が示されるものとする。
【００１８】
農業は、国の主要な成長柱の１つである。毎年、農業者らは、多量の農作物を病害虫や病害で損失している。好ましくない環境状況によって引き起される病害は、土壌水分、温度、相対湿度、降雨、葉濡れ等のパラメータを詳細に調べることによって、検出し、回避できる。例えば、葉枯れ病によるじゃがいもの世界的な生産量の低下は、１２０億ユーロ相当に上ると推定される。この事態に対処するために、かかる病害を予測するモデルの開発に、世界中でかなりの労力が払われ、その結果、予防やタイムリーな改善措置に役立つようになった。農業におけるモノのインターネット（ＩｏＴ）では、精密農業のための主要な構成要素として、無線センサネットワーク（ＷＳＮ）を使用する。センサが普及するにつれて、送信されるデータ量を増加させるウェブ上で接続される大規模な配備が存在するようになった。
【００１９】
「Ａｄａｐｔｉｖｅ  ｓａｍｐｌｉｎｇ  ｆｏｒ  ｓｅｎｓｏｒ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ」と題する論文（非特許文献１）で、Ｊａｉｎ  Ａ及びＣｈａｎｇ  Ｅ．Ｙ．によって提案された方法では、カルマンフィルタ（ＫＦ：Ｋａｌｍａｎ−Ｆｉｌｔｅｒ）が、センサ値を推定するために採用され、その際、センサは、ＫＦ推定誤差を使用して、適応的にそのサンプリングレートを、誤差が所定の許容誤差より高い場合に、サンプリングレートを増大するように自律的に所与の範囲内に調整できる。別のエネルギを意識した洪水警報システムでは、サンプリングレートは、ＫＦに結合された水理モデルを使用して、予測された洪水状況に基づいて、適合される。このシステムでは、水が閾値を超える確率（洪水状況）が、５％未満であるとき、センサノードからデータを送信する必要度が低くなり、従って、個々のノードの活動を軽減して、データ量を最小化して、ネットワークの寿命を長くするのを助ける。農業の場合には、病害又は病害虫の侵入のような事象の開始時にサンプリングレートが低下することで、収率損失を低減するのに必要な行動が遅れることがある。そのため、要求通りに農作物を監視し、重要な栽培段階でリスクを緩和するために必要な行動を取ることができる、ゲートウェイでの何らかの介入が、必要になる。
【００２０】
本開示は、現場に配備されたネットワークのエネルギ効率を向上させるために、特定の病害条件に基づいてパラメータを知的にサンプリングすることによって、ゲートウェイ、ルータ又は通信量を規制する他のネットワークハードウェア等のエッジデバイスで適応パラメータサンプリングする方法及びシステムを提供する。全体的効果として、絶対に不可欠な情報だけを記録することによって、ネットワークの寿命が延び、注目農場にある電源や演算リソース及びクラウドシステムに対する負担が軽減される。
【００２１】
本開示の文脈では、表現「農場（ｆａｒｍ）」と「農業地域（ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ  ａｒｅａ）」は、同義で使用されてもよい。本明細書において以下で使用される表現「ゲートウェイ（ｇａｔｅｗａｙ）」は、エッジデバイスとして機能し、ＷＳＮにおいてセンサノードとクラウドシステム間の通信量を規制するあらゆるネットワークハードウェアを、一般に指す。通信量を規制する他に、ゲートウェイに配備される本開示のシステムは、エネルギ効率に優れ、リソース効率に優れ、精密農業のためのジャストインタイムの対応を齎す適応サンプリング又はパラメータに導く知能（ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を提供する。
【００２２】
次に、図面、特に図１〜図４を参照すると、全図面を通して一貫して、同様な参照文字は、対応する特徴を指し、好適な実施形態が示されており、これらの実施形態については、以下の例示的なシステム及び方法に関連して記載される。
【００２３】
図１は、本開示の実施形態による適応パラメータサンプリングのためのシステム１００の例示的なブロック図を示す。一実施形態では、システム１００は、１つ又は複数のプロセッサ１０４、通信インタフェース装置（複数可）又は入力／出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース（複数可）１０６、及び１つ又は複数のプロセッサ１０４に動作可能に結合される１つ又は複数のデータ記憶装置又はメモリ１０２を含む。ハードウェアプロセッサである１つ又は複数のプロセッサ１０４は、１つ又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、中央演算処理装置、状態機械、グラフィックスコントローラ、論理回路、及び／又は、動作命令に基づいて信号を操作する任意の装置として、実装できる。他の能力の中では、プロセッサ（複数可）は、メモリに保存されたコンピュータ可読な命令をフェッチし、実行するように構成される。本開示の文脈では、表現「プロセッサ」及び「ハードウェアプロセッサ」は、同義で使用されてもよい。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、ノート型パソコン、携帯端末、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、ネットワーククラウド及び同様のもの等、様々なコンピューティングシステムで実装できる。
【００２４】
Ｉ／Ｏインタフェース装置（複数可）１０６は、例えば、ウェブインタフェース、グラフィカルユーザインタフェース、及び同様のものといった様々なソフトウェア及びハードウェアインタフェースを含むことができ、例えば、ＬＡＮケーブル等の有線ネットワーク、及びＷＬＡＮ、セルラ又は衛星等の無線ネットワークを含む、多種多様のネットワークＮ／Ｗ及びプロトコルタイプ内で、複数の通信を促進できる。一実施形態では、Ｉ／Ｏインタフェース（複数可）は、多数の装置同士を接続する又は多数の装置を別のサーバに接続するための１つ又は複数のポートを含むことができる。
【００２５】
メモリ１０２は、従来技術で既知の任意のコンピュータ可読な媒体を含んでもよく、該媒体は、例えば、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）及びダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）等の揮発性メモリ、及び／又は、読出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）や、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、及び磁気テープ等の非揮発性メモリを含む。一実施形態では、システム１００の１つ又は複数のモジュール（図示せず）は、メモリ１０２に記憶できる。
【００２６】
図２は、本開示の一実施形態による、適応パラメータサンプリングのためのシステム１００の例示的な実装のアーキテクチャを示している。例示的なＷＳＮは、１つ又は複数の注目農作物を有する少なくとも１つの農業地域に配備されてもよい例示的な情報の流れで示されている。例示的な実装は、３つのサブシステム、即ち、センサノードが配備されるＳｙｓ−１、固定ゲートウェイ又はモバイルゲートウェイを含むＳｙｓ−２及びクラウドシステムを含むＳｙｓ−３を有してもよい。一実施形態では、Ｓｙｓ−１は、１つ又は複数の農業領域で、温度、相対湿度、葉濡れ等のような周囲及び農作物パラメータを検知するための異なる場所に設置される。センサ値は、有線又は無線通信を通して、Ｓｙｓ−２に通信される。現在のサンプリングレートは、Ｓｙｓ−２から受信された入力に基づいて変化する。一実施形態では、Ｓｙｓ−２は、固定の場合には、外部のフィードバックコンソールに接続されてもよい、又は該フィードバックコンソールは、農場からフィードバックを受信するためのモバイルアプリケーションの一部として既に利用可能としてもよい。また、Ｓｙｓ−２は、固定の場合でも、独立的にモバイルアプリケーションと通信し、モバイルをフィードバック用コンソールとして使用してもよい。また、一実施形態では、フィードバック用ＷｅｂコンソールをＳｙｓ−３に備えてもよい。
【００２７】
一実施形態では、Ｓｙｓ−２のゲートウェイは、センサノードとクラウドシステムの間に位置しており、通信、処理及び記憶機能（ｆａｃｉｌｉｔｙ）を有するように構成される。ゲートウェイは、センサノードとの下り通信と、モバイルアプリケーション／コンソール及びクラウドシステムとの上り通信を管理する。
【００２８】
図３Ａ〜図３Ｂは、本開示の一実施形態による、適応パラメータサンプリングのためのコンピュータ実装方法に関する例示的なフローチャートを示す。一実施形態では、システム１００は、１つ又は複数のプロセッサ１０４と動作可能に結合された１つ又は複数のデータ記憶装置又はメモリ１０２を含み、１つ又は複数のプロセッサ１０４によって方法２００のステップを実行するように構成された命令を記憶するように構成される。次に、方法２００のステップについて、図１のシステム１００の構成要素及び図２の例示的なアーキテクチャを参照して、詳細に説明される。プロセスステップ、方法ステップ、技術等は、順番に記載されてもよいが、かかるプロセス、方法及び技術は、別の順序（ａｌｔｅｒｎａｔｅ  ｏｒｄｅｒ）で作動するように構成されてもよい。つまり、記載される可能性があるステップのあらゆる順番又は順序は、必ずしも、その順序でステップが実行される必要性を示しているわけではない。本明細書に記載されたプロセスのステップは、実用的に如何なる順序で実行されてもよい。更に、一部のステップは、同時に実行されてもよい。
【００２９】
従って、本開示の一実施形態では、１つ又は複数のプロセッサ１０４は、複数のセンサノードを介して、ステップ２０２で、少なくとも１つの農業地域での１つ又は複数の注目農作物における１つ又は複数の病害の発現に影響を与える農学的及び農業気象パラメータの所定のセットを、現在のサンプリングレートで、サンプリングするように構成される。センサノード（Ｓ＿１〜Ｓ＿Ｎ）は、図２のＳｙｓ−１の一部として配備されてもよい。本開示に従い、農学的パラメータの所定のセットは、農作物特有の情報、地形及び植物情報を含んでもよい。また、農業気象パラメータの所定のセットは、温度、湿度、気圧、風速、降雨及び太陽放射を含んでもよい。一実施形態では、サンプリングされたパラメータは、１つ又は複数の注目農作物に対応する農作物識別子（農作物ＩＤ）に関連付けられてもよい。
【００３０】
本開示の一実施形態によると、１つ又は複数のプロセッサ１０４は、ステップ２０４で、１つ又は複数の病害に対して好ましい又は好ましくないのどちらかとして、サンプリングされたパラメータをラベル付けするように構成される。一実施形態では、ステップ２０４を実行する１つ又は複数のプロセッサ１０４は、図２のＳｙｓ−２における予め訓練された病害予測モデルの形で、実装されてもよい。本開示の実施形態によると、予め訓練された病害予測モデルは、サンプリングされたパラメータに関連付けられるヒューリスティックな閾値に基づいて、｛好ましい、好ましくない｝の２クラスの分類出力を有する。従来のシステムは、ヒューリスティックな閾値のみに頼っていた。病害虫又は病害の状態を助長するパラメータに対する閾値は、静的でなくてもよく、長い時間をかけて進化した病害虫及び病害の様々な耐性変種、地球温暖化が齎す変化及び場所によって異なる農業気候ゾーンのために変更をしていてもよいことが、当業者によって理解されるかも知れない。これらの変動（ｄｙｎａｍｉｃｓ）は、本開示の予め訓練された病害予測モデルによって対応され、該モデルは、ヒューリスティックな閾値を基準（ｂａｓｅｌｉｎｅ）とし、その結果、フィードバックメカニズムによる継続的な学習及び更新を通して、分類を適切且つ正確にする。四季を通しての学習、農作物の種類に亘る学習、及び変化する農業気候ゾーンの学習が、予め訓練された病害予測モデルにおいて更新され、それにより、該モデルを、同時に、複数の農作物及び複数の農場に亘り実装するように適応させられる。更に、パラメータをラベル付けするのに特定分野の専門家に依存することも、減少する。
【００３１】
本開示によると、予め訓練された病害予測モデルは、農作物及び農場に適応性があるため、農業者の視点から納得できる一定のサービスレベルを維持しつつ、ネットワークの寿命を最大化できる。表１は、農作物と、主として２つのパラメータ−温度及び湿度に依存する研究に基づく該農作物の病害の一部と関連付けられるヒューリスティックな閾値の例示的な一覧を示している。
【００３２】
【表１】
2019207674.tif 000003
農作物の病害に関するヒューリスティックな閾値
【００３３】
ジャガイモの葉枯れ病に対するファイトフトラ・インフェスタンス（Ｐｈｙｔｏｐｈｔｈｏｒａ  Ｉｎｆｅｓｔａｎｓ）モデルでは、８０％超の相対湿度が、胞子形成を助長する。胞子形成が発生した場合、気温が１０℃〜３０℃で、雨が降っている場合に、感染深刻度の計算を開始する。従って、温度がサンプリングされ、値が１０℃〜３０℃のとき、病害のジャガイモ葉枯れ病に好ましいとして、サンプリングされたパラメータ温度を分類するのに貢献するかも知れない。トマトのうどんこ病は、相対湿度レベルが９０％を超え、温度範囲が１０℃〜３５℃になることで、引き起こされる。同様に、農作物に関する全ての病害又は病害虫は、特定の温度と該温度と関連付けられる相対湿度範囲を有し、該範囲では、病害又は病害虫が急速に増殖し始め、サンプリングされたパラメータを好ましいとして分類するのに貢献するかも知れない。表１は、単に２つのパラメータを表している。実世界のシナリオでは、詳細に監視される必要がある、病害又は病害虫を助長する幾つかのパラメータがあるかも知れない。経時的に変化するヒューリスティックな閾値を念頭に置いて、異なる農業領域で複数の農作物類をこうして監視することは、本開示で解決する技術的な課題である。
【００３４】
本開示の一実施形態によると、予め訓練された病害予測モデルは、まず、病害虫及び病害の成長を助長する条件について事前に想定して、訓練されてもよい。予め訓練された病害予測モデルは、サンプリングされたパラメータ（例えば、温度、相対湿度等）及び関連付けられたデータポイント（サンプリングされたパラメータの数）を含む特徴ベクトルの数に応じて、線形分類器又は非線形分類器としてもよい。少数の特徴と限られたデータポイントで訓練するデータセットに対しては、サポートベクタマシン（ＳＶＭ）のような線形分類器が、選択されてもよい。同様に、特徴の数及びデータポイントの数が大きいときに、決定木のアンサンブルが選択されてもよい。特徴の数が少なく、データポイントの数が多いときには、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ）に基づく分類器が選択されてもよい。当業者によって理解され得るように、これらは、数（多い、少数の、限られた、より少ない）に対して特別な限定をしない一般的なガイドラインであり、ユーザは、所望する分類の精度に応じて任意の分類器を採用してもよい。予め訓練された病害予測モデルが決定木のアンサンブルである場合、データポイントは、病害拡大に対する好ましい又は好ましくないクラスに属するとして、データポイントを分類するように訓練される各決定木を通してもよい。クラスに関する投票は、総計され、最大の票を得たクラスが、最終的なクラスとして選択される。ＳＶＭのような線形分類器が採用されている場合、分離平面からの距離が、検討されてもよい。同様に、ＡＮＮが採用されている場合、確率値が、最終的なクラスを決定するために検討されてもよい。
【００３５】
病害に関連付けられる重要な期間は、農業者による略リアルタイムの又はジャストインタイムの行動を可能にするために、比較的頻繁に地面で計られる測定値が必要となるため、本開示によると、ゲートウェイには、該ゲートウェイによってサービスを受ける個々の農作物又は農作物群のどちらかに対するかかるパラメータに関連付けられる閾値に反応するように、知能を備える。結果的に得られる効果は、サンプリングが必要とされる場合にサンプリング頻度を増加させ、不必要なパラメータのための余分なサンプリングを削減することである。こうした種類の可変サンプリングレートは、均一なサンプリング戦略と比較して、エネルギ消費を低減するのにだけでなく、クラウドシステム（図２のＳｙｓ−３）に対するデータ通信量を減少させるのにも役立つ。センサノード（Ｓｙｓ−１）からゲートウェイ（Ｓｙｓ−２）への通信量及びゲートウェイ（Ｓｙｓ−２）からクラウドシステム（Ｓｙｓ−３）への通信量において２倍の減少がある点が注目されるかも知れない。
【００３６】
本開示の一実施形態によると、１つ又は複数のプロセッサ１０４は、ステップ２０６で、有効なラベルの変化を識別するために、第１期間に亘りサンプリングされたパラメータのラベルの変化を分析するように構成される。一実施形態では、ステップ２０６を実行する１つ又は複数のプロセッサ１０４は、図２のＳｙｓ−２の分析器の形で実装されてもよい。有効なラベルの変化を識別することは、好ましい状態と好ましくない状態間の突然の変化を追跡することを含み、それにより確実に、本開示に従い現在のサンプリングレートを変更する必要性をトリガするかも知れない誤警報を減らすことができる。サンプリングされたパラメータにおける真の変化は、第１期間中追跡される必要がある。環境状態に関するサンプリングされたパラメータは、関連付けられた閾値付近で変動し、それが有効な変化か否かを識別するために検討を必要とするかも知れない。一実施形態では、第１期間は、サンプリングされるパラメータ、関連付けられる注目農作物又は関連付けられる注目病害の少なくとも１つに依存する。
【００３７】
本開示の一実施形態によると、分析のステップは、まず、第１期間にサンプリングされたデータポイントの加重移動平均（ＷＭＡ）を演算することを含み、新たなデータポイントは、以前のデータポイントと比べて高い重みを与えられる。ＷＭＡは、以下に示すように表してもよい。
【００３８】
【数１】
2019207674.tif 000004
【００３９】
式中、ｐ0＋ｐ1＋…  ．．ｐn＝１であり、ｐは、重み、ｄは、データポイント、ｎは、第１期間で考えられるデータポイントの数である。
【００４０】
一旦ＷＭＡが演算されると、ＷＭＡを演算するのに使用されるデータポイントの標準偏差（ｓｔｄ）も演算される。データポイントが、ＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄを超える場合、データポイントは、外れ値であり、有効なラベルの変化には貢献しない。式中、ｋは、サンプリングされたパラメータに依存してＷＭＡ±ｓｔｄ範囲を構成するための、所定の乗数である。データポイントがＷＭＡ±ｋ＊ｓｔｄ内である場合、データポイントは、有効なラベルの変化に貢献する。
【００４１】
本開示によると、１つ又は複数のプロセッサ１０４は、ステップ２０８で、識別された有効なラベルの変化に基づいて、現在のサンプリングレートを適合するように構成される。一実施形態では、ステップ２０８を実行する１つ又は複数のプロセッサ１０４は、サンプリングレートコントローラの形で実装されてもよい。一実施形態では、サンプリングレートコントローラは、サンプリングされたパラメータの有効なラベルの変化がなければ、現在のサンプリングレートを維持するように構成される。サンプリングされたパラメータのラベルの変化があれば、第２期間の有効なラベルの変化に貢献する各データポイントに対して、ラベルの信頼度が、検査され、その際、第２期間は、サンプリングされたパラメータに関連付けられるデータポイントにおける変化の傾向を戻すのにかかる最小時間に基づく。現在のサンプリングレートは、有効なラベルの変化が好ましくないラベルという結果である場合、減少され、有効なラベルの変化が好ましいラベルという結果である場合、増大される。
【００４２】
一部のパラメータは、本来、周期的又は季節的なものかも知れない。しかしながら、葉濡れのような一部のパラメータは、周期的なものではない。このパラメータは、実に速く減少するので、湿潤状態から乾燥状態に変化する期間が、第２期間と見なされてもよい。というのも、このパラメータは、他の全パラメータの中でも変化の傾向を戻すのにかかる時間が最小となる可能性があるからである。多くの農業気象パラメータは、温度と相関関係を示す。そのため、一実施形態では、パラメータ温度は、第２期間を決定するための基準と見なされてもよい。データポイントの数を第２期間に基づいて決定することは、結果的に、病害状態が存在した場合に、サンプル数がより多くなり、従って、サンプリングレートを、非病害状態に戻す条件がより厳しくなる；サンプル数が多い程、意思決定におけるＷＭＡ及び頻繁な検査に貢献するため、より厳しくなる。
【００４３】
本開示の一実施形態によると、１つ又は複数のプロセッサ１０４は、ステップ２１４で、１つ又は複数の病害の深刻度を予測するように更に構成される。一実施形態では、予め訓練された病害予測モデルは、経時的に、サンプリングされたパラメータに基づいて、ステップ２１４を実行するように構成されてもよい。一実施形態では、サンプリングされたパラメータが好ましくないとしてラベル付けされた場合、深刻度は、「正常」とされてもよい；サンプリングされたパラメータが好ましいとラベル付けされた場合、好ましいラベルが持続する時間に応じて、深刻度は、「格別」又は「極端」であるとしてもよい。従って、好ましい状態が極めて長時間持続する場合、深刻度は、「極端」であり、一実施形態では、１つ又は複数のプロセッサ１０４は、ステップ２１６で、サンプリングレートを増大するように構成してもよく、予測される深刻度が、格別とされるのと比較して、予測される深刻度が極端である際に、一層増大させるようにする。また同様に、表現「長時間」は、サンプリングされるパラメータ、監視される農作物及び病害に基づいて定量化されてもよいことが、当該分野に熟達した者によって理解され得る。
【００４４】
例示的な一実施形態では、ラベルが好ましくなく、有効なラベルの変化が全くない場合には、深刻度は、「正常」であり、サンプリング周期は、約１５分に設定される。ラベルが好ましいに変化して、その変化が、有効な変化として識別される場合、深刻度は、「格別」であり、サンプリング周期は、約５分に短縮されてもよい。また同様に、ラベルの好ましいが、半日間一定のままであれば、深刻度は、「極端」であり、サンプリング周期は、更に３分まで短縮されてもよい。適合されるサンプリングレートは、Ｓｙｓ−２からセンサノードが実装されるＳｙｓ−１に伝達される。
【００４５】
本開示の一実施形態によると、１つ又は複数のプロセッサ１０４は、ステップ２１０で、少なくとも１つの農業地域からフィードバックを得るように構成されてもよく、その際、フィードバックは、農作物識別子、及び１つ又は複数の病害の予測された深刻度の確認又は修正を含む。一実施形態では、ステップ２１０を実行する１つ又は複数のプロセッサ１０４は、再訓練モジュールの形で実装されてもよい。フィードバックは、ステップ２１２で、訓練データセットと統合され、全体として、予め訓練された病害予測モデルを更新するのに使用される。ステップ２１０は、農業者らが、ジャストインタイムの行動を取り、農作物ウイルスの増殖を回避するのに役立つ予測の精度を高める。また、それと共に、Ｓｙｓ−２の全体的なエネルギ効率も、高められる。
【００４６】
本開示の一実施形態によると、予め訓練された病害予測モデルを予め訓練するのに使用されるデータは、広範囲の、環境状態のあらゆる可能な組み合わせをカバーしてもよい。データは、世界の様々な地域に関する環境状態の平均値及び差異を包含するガウス分布の合計を使用して、作成されてもよい。データは、異なる農作物に対して病害及び非病害の原因となる状態をラベル付けされる。一般に、データは、病害報告エラー及び不正確なセンサ値の少なくとも一方のために、不正確なラベルの形でノイズを有することがある。また、このノイズ特性は、分類モデルをノイズのある入力データに対してよりロバストにするように訓練データに導入されてもよい。不正確なセンサ値の形でノイズを加えて想定しているのは、全てではないが一部の特徴値（環境パラメータ）が、センサの誤動作によって間違っていることがある場合である。また、病害報告エラー型のノイズは、データにおいて一定の割合の不正確なラベルの形で加えられるかも知れない。一実施形態によると、予め訓練された病害予測モデルは、ノイズと共にモデル化され、且つ誤り率を変動させて試験されたデータで、訓練されて、システム１００を外れ値に対して耐性があり、予測可能は方法でノイズに反応できるようにしてもよい。
【００４７】
図４は、送信されたメッセージに関して、本開示の一実施形態による適応パラメータのサンプリングを実行するシステム１００と、従来の非適応システムとのエネルギ比較を示しており、非適応システムは、３分ごとにメッセージを送信する一方で、適応用のサンプリング周期の設定は、格別な状態には３分に、及び正常な状態には１５分にしてある。ランダムフォレスト、ＳＶＭ及びＡＮＮを使用して実装された適応システムに関して、送信されたメッセージの数に関連付けられるエネルギ消費は、非適応システムにおいて送信されたメッセージの数に関連付けられるエネルギ消費が着実に増加しているのが見られるのと比べて、極めて少ないことが、注目されるかも知れない。
【００４８】
ＩｏＴや互いにブロードキャスト及び接続される必要がある他の装置が普及するにつれて、データのフィルタリング及び処理は、飛躍的に増加した。本開示によると、システム及び方法は、エッジでデータを分析し、クラウドシステムに押出されるデータ量を縮小することによって、ゲートウェイ等のエッジ装置を効果的且つ知的にするように提供される。また、開発地域においては電力供給が限られるため、かかる知能を備えたゲートウェイは、それ自体及びフィールドネットワークのエネルギを効率的にし、それらの寿命を延ばせる。本開示のシステム及び方法は、注目農場でリソースの利用を最適化するために、農業検知要件を調整及び適合する。また同様に、従来技術では、フィードバックメカニズムが、予測されたセンサデータ値と、リソース（電池、処理電力及びメモリ）を消費する場合がある実際の値との誤差に基づいてサンプリングレートを決定するために使用されのると比べて、本開示によると、サンプリングレートは、本明細書で上述した方法２００で説明されたデータポイントに関する状況的有意性（ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ  ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ）に基づいている。
【００４９】
本明細書は、全ての当業者が実施形態を作製及び使用できるように、本明細書における主題を記載する。主題の実施形態の範囲は、クレームで規定され、当業者が着想する他の変形例を含んでもよい。かかる他の変形例は、クレームの文言と異ならない同様の要素を有するならば、又はクレームの文言とごく僅かな相違点を有する同等な要素を含むならば、クレームの範囲内にあるものとする。
【００５０】
保護の範囲は、かかるプログラム、更にそこにメッセージを有するコンピュータ可読な手段に拡大されると理解されるべきである；かかるコンピュータ可読な記憶手段は、プログラムがサーバ又はモバイル装置又は任意の適当なプログラム可能装置上で走る際に、本方法の１ステップ又は複数のステップを実装するためのプログラム−コード手段を含有する。ハードウェア装置は、例えば、サーバ又はパーソナルコンピュータ又は同様なもののような任意の種類のコンピュータ、又はそれらの組合せを含む、プログラムできる任意の種類の装置とすることができる。また、該装置は、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）のような、例えばハードウェア手段、或いは、例えば、ＡＳＩＣとＦＰＧＡ、又は少なくとも１つのマイクロプロセッサと内部にソフトウェアモジュールが配置された少なくとも１つのメモリといったハードウェアとソフトウェア手段の組合せとしてもよい。従って、これらの手段は、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の実施形態は、ハードウェア及びソフトウェアに実装し得る。また、装置は、ソフトウェア手段を含んでもよい。或いは、実施形態は、例えば複数のＣＰＵを使用して、異なるハードウェア装置上に実装されてもよい。
【００５１】
本明細書中の実施形態は、ハードウェア要素及びソフトウェア要素を含むことができる。ソフトウェアに実装される実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含むが、これらに限定されない。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、他のモジュール又は他のモジュールの組合せにおいて実装されてもよい。本明細書の目的のために、コンピュータ使用可能な又はコンピュータ可読な媒体は、命令実行システム、機器、若しくは装置によって、又はそれらと接続して使用するプログラムを、含む、記憶する、通信する、伝搬する、又は移植できる任意の機器とすることができる。
【００５２】
解説されたステップは、図示された一例示実施形態について説明するために提示されたもので、現在進行中の技術開発が、特定機能が実行される様式を変化させるであろうことは、見込まれるべきである。これらの実施例は、限定ではなく、説明目的で本明細書に提示されている。更に、機能を構築する各ブロックの境界は、記載の便宜上、本明細書では恣意的に規定されている。代替的境界は、それらの指定された機能及び関係が適切に実行される限りにおいて、規定され得る。代替手段（本明細書に記載されたものの、同等物、拡張物、変形物、仕様変更物（ｄｅｖｉａｔｉｏｎ）等を含む）は、本明細書に含有される教示に基づいて、関連技術の当業者には明らかであろう。かかる代替手段は、開示された実施形態の範囲及び精神の範囲内にある。また、単語「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「含有する（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」及び「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、及び他の同様な形は、意味において同等であり、これらの単語のいずれか１つに続く一項目若しくは複数の項目が、かかる項目又は複数の項目の総記を意味せず、又は列記された項目若しくは複数の項目だけに限定されることを意味しない点で、オープンエンドであると意図される。また、本明細書及び付記されるクレームで使用されるように、単数形の「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、その文脈で別段明記していない限り、複数の参照物も含むことにも、注意されねばならない。
【００５３】
更に、１つ又は複数のコンピュータ可読な記憶媒体が、本開示に沿った実施形態を実装する際に利用されてもよい。コンピュータ可読な記憶媒体は、プロセッサによって可読な情報又はデータが記憶されてもよいあらゆる種類の物理的なメモリを指す。従って、コンピュータ可読な記憶媒体は、本明細書に記載された実施形態に沿ったステップ又は段階をプロセッサに実行させる命令を含む、１つ又は複数のプロセッサによって実行する命令を記憶してもよい。用語「コンピュータ可読な媒体」は、有形なアイテムを含み、搬送波及び過渡信号を除外する、即ち非一時的なものと理解されるべきである。実施例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハードドライブ、ＣＤ  ＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、ディスク、及びあらゆる他の既知の物理的記憶媒体を含む。
【００５４】
本開示及び実施例は、例示のみと見なされ、開示された実施形態の真の範囲及び精神は、以下のクレームによって示されるものとする。
【図１】
2019207674.tif 000005
【図２】
2019207674.tif 000006
【図３Ａ】
2019207674.tif 000007
【図３Ｂ】
2019207674.tif 000008
【図４】
2019207674.tif 000009
【外国語明細書】
2019207674000001.pdf